Бакалавриат 2021/2022

Дизайн систем

Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Статус: Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Космачев Алексей Дмитриевич, Хотов Лев Константинович

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 60

Программа дисциплины

Аннотация

Для того, чтобы запустить успешный программный продукт в современном мире, уже недостаточно просто хорошей идеи, потому что ряд требований к программному обеспечению сильно вырос. Сервису необходимо уметь быстро обрабатывать миллионы запросов от пользователей со всего мира, быть устойчивым к различным отказам, хранить огромные массивы информации, быть гибким для внедрения новой функциональности и так далее. Для основных технических проблем, вроде хранения или передачи информации, скорее всего уже существуют готовые подходы. Однако знание конкретных инструментов для решения точечных задач - не гарантия того, что получится построить работающую систему, удовлетворяющую всем требованиям. При проектировании необходимо уметь грамотно комбинировать уже существующие подходы, а также уметь предложить свое решение, если задача окажется нестандартной. Курс предполагает, что студенты уже обрели базовые знания о разработке распределенных систем. Мы попытаемся применить большую часть этих знаний для проектирования прототипа реального сервиса. Поговорим про различные архитектурные подходы, про их плюсы, минусы и про компромисы, которые будут возникать в процессе. Затронем темы доступности, консистентности, пропускной способности, SLA. На практике попробуем разнообразные инструменты для реализации итогового решения, вроде Docker, Kafka, MongoDB, Postgres, etc и по итогу создадим конкретный сервис, который будет удовлетворять всем необходимым требованиям.

Цель освоения дисциплины

• Производить полный цикл развертывания и дальнейшей поддержки распределенных систем
• Придумывать схему сервиса для решения конкретной задачи за короткое время (например время проведения одного технического интервью)

Планируемые результаты обучения

• Уметь работать с современными технологиями для построения сложных систем
• Уметь работать с современными технологиями передачи сообщений
• Уметь работать с современными технологиями хранения данных

Содержание учебной дисциплины

• Введение. Проблематика сложных систем сегодня.
• Оркестрация контейнеров.
• Общая схема масштабирования веб-сервиса.
• Мониторинг системы.
• Масштабирование баз данных.
• Консистентность в распределенных системах. CAP.
• Обработка в оффлайне.
• Кеширование и балансировка нагрузки.
• Вопросы безопасности.
• Статический контент.
• Контроль за исполнением внутри сложной системы.
• Задачи на дизайн систем.
• Разбор вопросов.

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
  MVP сервиса микроблогинга. Базовая реализация API.
• Домашнее задание 2
  Оптимизация сервиса под read нагрузку.
• Домашнее задание 3
  Оптимизация сервиса под write нагрузку.
• Домашнее задание 4
  Добавляем новую функциональность - пользовательскую ленту.
• Дополнительные задания
• Задачи на дизайн

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 2 модуль
  Итог = Округление{Мин[ ((ДЗ_1 + ДЗ_2 + ДЗ_3 + ДЗ_4) * (7/4)+ДопЗадания+СемЗадачи)/10, 10 ]}

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Atchison, L. (2016). Architecting for Scale : High Availability for Your Growing Applications: Vol. First edition. O’Reilly Media.
• Kleppmann, M. (2017). Designing Data-Intensive Applications : The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1487643
• Titus Winters, Tom Manshreck, & Hyrum Wright. (2020). Software Engineering at Google : Lessons Learned From Programming Over Time. O’Reilly Media.

Рекомендуемая дополнительная литература

• Bradshaw, S., Brazil, E., & Chodorow, K. (2019). MongoDB: The Definitive Guide : Powerful and Scalable Data Storage: Vol. Third edition. O’Reilly Media.
• Brazil, B. (2018). Prometheus: Up & Running : Infrastructure and Application Performance Monitoring: Vol. First edition. O’Reilly Media.
• Jon Bodner. (2021). Learning Go. O’Reilly Media.
• Josiah Carlson. (2013). Redis in Action. Manning Publications.
• Marko Luksa. (2017). Kubernetes in Action. Manning Publications.
• Narkhede, N., Shapira, G., & Palino, T. (2016). Kafka: The Definitive Guide : Real-Time Data and Stream Processing at Scale: Vol. First edition. O’Reilly Media.