143102a Ultra Large Scale Systems

Zuletzt geändert:	15.06.2023 / von Carlsburg
EDV-Nr:	143102a
Studiengänge:	Computer Science and Media (Master), Prüfungsleistung im Modul Ultra Large Scale Systems in Semester 1 2 3 Häufigkeit: nur SS
Dozent:	Prof. Dr. Jens-Uwe Hahn, Dr. Tobias Jordine
Sprache:	Deutsch
Art:	-
Umfang:	4 SWS
ECTS-Punkte:	5
Workload:	150 Zeitstunden insgesamt: 15 Termine zu je 4 SWS = 60 Zeitstunden plus 2 Zeitstunden Vorbereitung pro Woche (30) plus 60 Zeitstunden für die Anfertigung einer eigenen Arbeit. Von den Teilnehmern wird erwartet, mehrfach neueste Literatur als Beiträge im Seminar einzubringen und zu erklären. Dies können Analysen von ULS sites oder Komponenten, Algorithmen, Business Models etc. sein. In der eigenen Arbeit kann etwas implementiert und analysiert werden, oder ein theoretisches Konzept für eine Weiterentwicklung existierender Verfahren entwickelt werden.
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul:	Nicht im gleichen Modul aber in einem engen Zusammenhang mit ULS stehen die Veranstaltungen von Johannes Maucher zu Machine Learning und intelligent Applications: Während ULS auf die nötigen Infrastrukturen blickt, um "Big Data" zu erfassen und zu verarbeiten, versucht Machine Learning den Sinn hinter den Daten zu ermitteln.
Prüfungsform:
Beschreibung:	**** Wichtiger Hinweis zum Wintersemester 2020/21 * Die Veranstaltung wird während der SARS-CoV-2-bedingten Beschränkungen im WIntersemester 2020 zunächst als synchroner Distance-Learning-Kurs geplant. Der Zugang erfolgt über das e-Learning-System Ilias. Es gilt der Stundenplan laut Starplan. Falls oder wenn wir uns wieder in Hörsälen treffen dürfen, gilt der jeweils in Starplan angegebene Raum. Im Ilias ist ein BBB Raum angelegt zum Besuch der Veranstaltung. Falls Sie noch Nachholbedarf in Distributed Computing haben: Die Vorlesungsunterlagen des Bachelors finden Sie auf https://kriha.de/ds.html Auf blog.mi.hdm-stuttgart.de finden Sie viele Blog-Einträge die im Rahmen der Veranstaltung ULS erstellt wurden. ******************************************************************** Nichts hat in den letzten Jahren die Theorie und Praxis verteilter Systeme so beeinflusst wie die riesigen Installationen von Amazon, Google, Facebook, Twitter und Co. Oder sind diese Firmen schon wieder Dinosaurier, die von Netflix, uber und AirBnB abgelöst werden? Die Geschwindigkeit der Veränderungen in den Architekturen ist atemberaubend und stellt auch den Mittelstand vor große Probleme: Wer mit den Grossen mitspielen will/muss, braucht skalierbare Infrastrukturen. Entweder gekaufte oder eigene Clouds. Und wer nicht schnell genug ist, der kann seine Business Modelle nicht erfolgreich umsetzen. Durch die Grösse dieser Systeme wurden völlig neue Techniken nötig. Die Veranstaltung richtet sich an Software Entwickler die die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der Ultra-large-scale Systems theoretisch wie praktisch kennenlernen wollen. Die Bereitschaft sich selbständig in neue Themen einzuarbeiten wird vorausgesetzt. Die Vorgehensweise ist betont konzeptbezogen. Die unten genannten Punkte sind nur Anhaltspunkte, da die Schwerpunkte der Veranstaltung jedesmal neu festgelegt werden. Auch wenn Sie kein Facebook oder Amazon bauen werden: Wenn Sie die Skalierungstechniken kennen vermeiden Sie typische Fehler auch beim Bau kleinerer Systeme! Die Veranstaltung ist eingebettet in das Szenario eines Software-Architekturteams mit der Aufgabe, eine hochskalierende Lösung zu entwickeln. Teammitglieder haben die Aufgabe internationale Vorbilder zu analysieren und relvante Techniken zurück ins Team zu bringen und im Anschluss kritisch zu hinterfragen. Regelmässig kommen Software-Architekten von Firmen als Gäste in die Veranstaltung und bringen aktuelle Entwürfe von Lösungen mit. Die Studierenden untersuchen diese Lösungen und diskutieren die technischen und wirtschaftlichen Aspekte mit den Firmenvertretern. Dieses Vorgehen schärft die Kompetenz zur kritischen Analyse komplexer Zusammenhänge im Kontext zukünftiger Entwicklungen. Content Examples of ULS (google, amazon, facebook, WoW, Netflix, twitter, Spotify, dropbox etc. Basic Principles and Patterns of ULS architectures, canonical architecture models, fan-out, Microservices, Monitoring Introduction to Reliability, Availability, Scalability and Performance Theory and Modelling of ULS (Queuing Theory, Capacity Planning ) Scalable Components (load bal., databases, queues, scheduler, async queues etc. Scalable Algorithms and Data Structures (consistent hashing, partitioning, CRDTs, graph processing) Data Warehouse computing (Datacenter Architectures)
English Title:	Ultra-large-scale Systems
English Abstract:	About the technology that makes Amazon, Google and others scale to huge numbers of requests. This covers the business side as well as architectures, components, algorithms and methodologies. We analyze existing systems and their architecture, dive into component technology needed to build those systems and finally learn algorithms for scalability and availability. Development in ULS sites happens at an amazing speed and therefore the topics of this course are frequently updated. Please note, that you should have a good understanding of distributed systems. If 2PC, RPC, async. I/O and Vector clocks are new to you, you should get familiar with those concepts first.
Literatur:	Mikito Takada's paper zu distributed systems ist ein guter Startpunkt: http://book.mixu.net/distsys/ Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.
Internet:	www.highscalability.com Todd Hoff's Portal, in dem Beiträge der Architekten fast aller großen Sites gesammelt werden. Diese stellen die Literaturbasis der Veranstaltung dar. Lehrbücher existieren zu dem Thema keine - was nicht verwunderlich ist, angesichts der Geschwindigkeit, mit der sich die Technologie hier wandelt.