Subject

Мрежна виртуелизација и пресметки во облак (Network Virtualization and Cloud Computing)

1. Наслов на наставниот предмет Мрежна виртуелизација и пресметки во облак (Network Virtualization and Cloud Computing)
Network virtualisation and Cloud Computing
2. Код m23_s_064
3. Студиска програма
4. Организатор на студиската програма (единица, односно институт, катедра, оддел) Факултет за информатички науки и компјутерско инженерство
5. Степен (прв, втор, трет циклус) Втор циклус
6. Академска година / семестар 10 / Летен
7. Број на ЕКТС кредити 6
8. Наставник Игор Мишковски
9. Предуслови за запишување на предметот
10. Цели на предметната програма (компетенции) Овој курс има за цел да ги подготви студените да ги разберат новите технологии на мрежна виртуелизација и пресметки во облакот, нивните принципи, моделирање, анализа, дизајн, и можната индустриски-ориентирана примена. По завршување на овој курс, студентот е спремен за градење на кариера во развој на апликации и овозможување на сервиси кои што се активни на дистрибуираната мрежа преку користење на виртуелни ресурси.
11. Содржина на предметната програма Концепти на виртуелизација, компоненти и инфраструктура. Виртуелизација на инфраструктурно ниво. Хардверска и софтверска виртуелизација. CPU виртуелизација. Виртуелизација на складирање. SAN, ISCSI. Мрежна виртуелизација. VLAN. Менаџирање на
животниот циклус на виртуелните машини. Виртуелизирачки сервиси. Концепти на пресметките во облак, еволуција, архитектури, инфраструктури, можности, ризик, стратегии за адаптација на компанија, стандарди и полиси, Software-as-a-Service (SaaS), Platforms-a-Service (PaaS), Infrastructure-as-a-Service (IaaS), модерни технологии за пресметки во облак и алатки. Безбедност кај пресметките во облак. Реални сценарија и изработка на тимски проекти. Azure платформа: вовед во сервиси во облакот, преглед на Azure платформата, складишта кај Azure, Azure фабрика за апликации, SQL Azure. Amazon EC2, Amazon S3, Amazon DB, Редови и Cloud Front. Големи податочни множества и справување со нив. MapReduce. Интеграција на IoT решенија во облакот
12. Методи на учење Предавања поддржани со презентации преку слајдови, интерактивни предавања, вежби (користење на опрема и софтверски пакети), тимска работа, пример случаи, поканети гости предавачи, самостојна изработка и одбрана на проектна задача и семинарска работа, учење во електронско опкружување (форуми, консултации).
13. Вкупен расположив фонд на време 6 ЕКТС x 30 часа = 180 часа
14. Распределба на расположивото време 45 + 15 + 30 + 50 + 40 = 180 часа
15. Форми на наставните активности
15.1. Предавања - теоретска настава 45 часови
15.2. Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа 15 часови
16. Други форми на активности
16.1. Проектни задачи 50 часови
16.2. Самостојни задачи 30 часови
16.3. Домашно учење 40 часови
17. Начин на оценување
17.1. Тестови 45 бодови
17.2. Семинарска работа / проект ( презентација: писмена и усна) 50 бодови
17.3. Активности и учење 10 бодови
17.4. Завршен испит 0 бодови
18. Критериуми за оценување (бодови/ оценка)
до 50 бода5 (пет) (F)
од 51 до 60 бода6 (шест) (E)
од 61 до 70 бода7 (седум) (D)
од 71 до 80 бода8 (осум) (C)
од 81 до 90 бода9 (девет) (B)
од 91 до 100 бода10 (десет) (A)
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит реализирани активности 15 и 16
20. Јазик на кој се изведува наставата македонски и англиски
21. Метод на следење на квалитетот на наставата механизам на интерна евалуација и анкети
22. Литература
22.1. Задолжителна литература
1. Dac-Nhuong Le, Raghvendra Kumar, Gia Nhu Nguyen, Jyotir Moy Chatterjee | Cloud Computing and Virtualization | Wiley-Scrivener; 1st edition (April 3, 2018) | 2018
2. Kai Hwang | Cloud Computing for Machine Learning and Cognitive Applications | The MIT Press | 2017
3. Monika Mangla | Integration of Cloud Computing with Internet of Things | Wiley-Scrivener | 2021
22.2. Дополнителна литература
Ред.бр. Автор Наслов Издавач Година