Розподілені інформаційні системи та технології
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Код дисципліни: 8.126.00.O.004
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: професор кафедри ІСМ, д.т.н. Дмитро ДОСИН
Семестр: 1 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання: ПР01. Аналізувати фундаментальні та сучасні праці провідних зарубіжних та вітчизняних вчених у вибраній області дослідження, формулювати мету та завдання власного наукового дослідження як складові загальноцивілізаційного процесу.
ПР03. Представляти та обговорювати наукові результати державною й іноземними мовами в усній та письмовій формі.
ПР04. Виконувати оригінальні наукові дослідження інформаційних систем та цифрових сервісів на відповідному фаховому рівні, досягати наукових результатів, що створюють нові знання, для розв’язання актуальних проблем.
ПР06. Співпрацювати фахівцями з різних галузей в рамках наукових проектів щодо розробки та дослідження інформаційних систем та технологій, використовуючи принципи професійної етики та навички професійної етичної поведінки.
ПР07. Застосовувати науково-педагогічні технології, формулювати зміст, цілі навчання, способи їх досягнення, форми контролю, нести відповідальність за ефективність навчального процесу.
ПР08. Проектувати цілісні системи з Індустрії 4.0 (в тому числі кінцеві пристрої, мережеві з’єднання, хмарні платформи, реалізацію обміну та аналізу даних тощо).
ПР09. Здійснювати оптимізацію програмного забезпечення у відповідності з принципами сервіс-орієнтованої архітектури розподілених програмних систем.
ПР10. Управляти процесами створення та використання інформаційних систем та цифрових сервісів.
ПР11. Застосовувати методи захисту комп’ютерної інформації при проектуванні інформаційних систем та цифрових сервісів в різних предметних областях.
ПР12. Застосовувати методи консолідації, трансформації, візуалізації, оцінки якості та попередньої обробки даних для якісної підготовки даних до аналізу.
ПР14. Вміти застосовувати закордонні та вітчизняні універсальні програмні засоби та аналітичні платформи для пошуку закономірностей, зв’язків, правил, знань в електронних масивах даних.
ПР15. Застосовувати сучасні програмно-технічні засоби для розв’язання прикладних задач побудови інформаційних систем та цифрових сервісів.
ПР16. Проводити реінжиніринг прикладних інформаційних систем, бізнес-процесів та цифрових сервісів.
ПР17. Проектувати та оптимізувати інформаційні системи підтримки ІТ-інфраструктури з використанням сучасних інструментальних засобів.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Методи аналізу та оптимізації складних систем
Короткий зміст навчальної програми: Дисципліна необхідна для отримання загальних та фахових компетентностей в напрямі аналізу та розроблення розподілених інформаційних систем, а також необхідних для цього інформаційних технологій.
Тема 1. Класифікація розподілених інформаційних систем за технологією обчислень (Високопродуктивні обчислювальні кластери, хмарні технології, семантичний веб)
Тема 2. Базові критерії вибору архітектури розподілених інформаційних систем та її оптимізації (Типи та екземпляри інформаційних об’єктів. Інформаційне моделювання та системний аналіз предметної області. UML, DFD, IDEF0)
Тема 3. Теорія, архітектура та технології високопродуктивних кластерних обчислювальних систем (Історія розвитку. Основні концепції архітектури. Big Data. Технології забезпечення швидкодії та надійності. Файлова система. Програмні засоби.Apache Spark)
Тема 4. Хмарна архітектура та хмарні технології (Передумови формування запиту на високорівневі послуги. Концепція хмарних обчислень. IaaS, PaaS, SaaS. Технології хмарних обчислень, їх еволюція. Docker, Kubernetes. Автоматичне конфігурування та реконфігурування хмарних обчислювальних систем. YAML, Terraform, HCL)
Тема 5. Семантичний веб як мережа інтелектуальних агентів. Бази знань. (Дескриптивна логіка. Модель відкритого світу в логіці предикатів. Формальні мови подання знань RDF, OWL. Мова запитів до баз знань SPARQL. Алгоритмічна розв'язність. Рушії логічного виведення Pellet, Hermit)
Тема 6. Графові бази даних. (Підграфи та ізоморфізми. Остовні дерева. Шляхи на графі. Пошук за багатомірними патернами. SPIN, SHACL.)
Тема 7. Складні мережі, графове подання, основні характеристики. Стохастичні моделі складних мереж. Засоби імітаційного моделювання (Запит на подання предметної області засобами складних мереж. Імітаційні моделі. Модель Барабаші. Модель Ердеша-Реньї. Модель Воттса-Строгаца. Ланцюги Маркова.)
Тема 8. Мультиагентні системи - моделювання та області застосування. Теорія ігор (Конфлікт, взаємодія, координація. Ресурсна модель. Планування)
Методи та критерії оцінювання: Перевірка знань та виконаних робіт на лабораторних заняттях
Перевірка індивідуальних розрахунково-графічних робіт за графіком та згідно робочої програми
Проведення письмово екзамену згідно розкладу та перевірка робіт
Проведення усної компоненти екзамену з додатковим опитуванням
Рекомендована література: Tanenbaum. Andrew S. Distributed systems: principles and paradigms / Andrew S. Tanenbaum, Maarten Van Steen. Pearson Prentice Hall, Pearson Education, Inc. 2006, 686 c.
Буров Є. В. Комп’ютерні мережі. Том 1: підручник / Є. В. Буров, М. М. Митник. – Львів: Магнолія 2006, 2018. – 334 c.
Буров Є. В. Комп’ютерні мережі. Том 2: підручник / Є. В. Буров, М. М. Митник. – Львів: Магнолія 2006, 2018. – 204 c.
Konig, W. Kurbel, K. Mertens, P. Pressmar, D. Distributed Information Systems in Business. Germany:Springer Science & Business Media Berlin Heidelberg, 2012. - 302 c.
Шаховська Н. Б. Сховища та простори даних. Книга 2 : Простори даних: підручник / Н. Б. Шаховська, Н. Е. Кунанець. – Львів: "Новий Світ - 2000", 2017. – 363 c.
Mark Needham, Amy E. Hodler. Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j - O'Reilly Media, Inc. 2019, 268 с.
Philippe Martin Kubernetes: Preparing for the CKA and CKAD Certifications - APress, 2021. - 242 с.
Antonopoulos N. Cloud Computing. Principles. Systems and Applications / N. Antonopoulos, L. Gillam. —London; New York: Springer-Verlag, 2010. —379 с.