Напредни теми од пресметување во облак

1.

Наслов на наставниот предмет

Напредни теми од пресметување во облак

Advanced cloud computing topics

2.

Код

CC-Z-04

3.

Студиска програма

Пресметување во облак, Пресметување во облак, Data science in computer science and engineering, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Едукација со ИКТ, Еко-информатика, Интелигентни системи, Интернет технологии и сајбер безбедност, Компјутерски науки, Софтвер за вградливи системи, Софтверско инженерство, Управување во информатички технологии, Биоинформатика, Безбедност, криптографија и кодирање, Софтверско инженерство, Статистика и аналитика на податоци, Статистика и аналитика на податоци,

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

5 / Летен

7. Број на ЕКТС кредити

6.0

8.

Наставник

ворн. проф. д-р Магдалена Костоска Ѓорчевска проф. д-р Марјан Гушев

9.

Предуслови за запишување на предметот

10.

Цели на предметната програма (компетенции):

Овој курс ги претставува и проучува актуелните теми во пресметување во облак како примена на serverless пресметување, напредни алгоритми, модели на системи и техники за следење и анализа на перформансите за врвни услуги во облак, системи за софтверски услуги, IoT и edge пресметување, комплексни и хибридни системи за пресметување во облак, како што се IoT системи и федерации во облак како континуирано компјутерско опкружување каде што ќе се развиваат и извршуваат сложени апликации.

11.

Содржина на предметната програма:

Преглед на напредни теми за пресметување во облак и сервисно пресметување за различни домени, како serverless пресметување, edge пресметување. роботика во облак, анализа на големи податоци, индустрија 4.0, итн. Напредни алгоритми и како се употребуваат во реални сценарија. Примери се за висока достапност, раздвојување податоци, географско балансирање на оптоварување со повеќе облаци, автоматско откривање и формирање на групи на контејнери, интеракции помеѓу IoT и облак, итн. Aлгоритми за контрола на еластичноста во пресметување во облак, IoT, и магла и како се користат во реални сценарија. Примери за еластичност во добро познати системи во облак, алгоритми за еластична координација во повеќе облачни околини, алгоритми на еластичност за магла и NFV, итн. Техники и алатки за следење/мониторирање на облак, IoT, облак и системи за магла. Примери се следење на перформансите за преглед од крај до крај, техники на инструментација за облак и IoT.

12.

Методи на учење:

Предавања, вежби, самостојна работа, проектни задачи, семинарски работи

13.

Вкупен расположив фонд на време

6.0 ЕКТС x 30 часа = 180 часа

14.

Распределба на расположивото време

40 + 30 + 20 + 60 + 30 = 180 часа

15.

Форми на наставните активности

15.1.

Предавања- теоретска настава

40 часови

15.2.

Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа

30 часови

16.

Други форми на активности

16.1.

Проектни задачи

60 часови

16.2.

Самостојни задачи

20 часови

16.3.

Домашно учење

30 часови

17.

Начин на оценување

17.1.

Тестови

0 бодови

17.2.

Семинарска работа/ проект ( презентација: писмена и усна)

60 бодови

17.3.

Активности и учење

0 бодови

17.4.

Завршен испит

0 бодови

18.

Критериуми за оценување (бодови/ оценка)

до 50 бода

5 (пет) (F)

од 51 до 60 бода

6 (шест) (E)

од 61 до 70 бода

7 (седум) (D)

од 71 до 80 бода

8 (осум) (C)

од 81 до 90 бода

9 (девет) (B)

од 91 до 100 бода

10 (десет) (A)

19.

Услов за потпис и полагање на завршен испит

реализирани активности 15.1 и 15.2

20.

Јазик на кој се изведува наставата

македонски или англиски

21.

Метод на следење на квалитетот на наставата

интерна евалуација и анкети, според модел образложен претходно

22.

Литература

22.1.

Задолжителна литература

22.2.

Дополнителна литература