Технології розробки розподілених систем еколого-економічного моніторингу
Спеціальність: Комп'ютерний еколого-економічний моніторинг
Код дисципліни: 7.122.08.E.023
Кількість кредитів: 7.00
Кафедра: Інформаційних систем і технологій
Лектор: к.т.н. Лагун А.Е., старший викладач Угрин Л. Є.
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Завдання: Основними завданнями вивчення дисципліни є розгляд сучасних методів та засобів високопродуктивних розподілених обчислень. Завдання курсу полягає в ознайомленні студентів з основами побудови та використання систем автоматизованого проектування, a також прищеплення практичних навиків необхідних для раціональної експлуатації розподілених комп'ютерних систем. Вивчення навчальної дисципліни передбачає формування у здобувачів освіти компетентностей:
загальні компетентності:
ІНТ. Здатність розв’язувати задачі дослідницького та/або інноваційного характеру у сфері комп’ютерних наук;
ЗК01. Здатність до абстрактного мислення, аналізу та синтезу.
ЗК02. Здатність застосовувати знання у практичних ситуаціях.
ЗК03. Здатність спілкуватися державною мовою як усно, так і письмово.
ЗК04. Здатність спілкуватися іноземною мовою.
ЗК05. Здатність вчитися й оволодівати сучасними знаннями.
ЗК07. Здатність генерувати нові ідеї (креативність).
фахові компетентності:
СК01. Усвідомлення теоретичних засад комп’ютерних наук.
СК02. Здатність формалізувати предметну область певного проєкту у вигляді відповідної інформаційної моделі.
СК03. Здатність використовувати математичні методи для аналізу формалізованих моделей предметної області.
СК04. Здатність збирати і аналізувати дані (включно з великими), для забезпечення якості прийняття проєктних рішень.
СК05. Здатність розробляти, описувати, аналізувати та оптимізувати архітектурні рішення інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення.
СК08. Здатність розробляти і реалізовувати проекти зі створення програмного забезпечення, у тому числі в непередбачуваних умовах, за нечітких вимог та необхідності застосовувати нові стратегічні підходи, використовувати програмні інструменти для організації командної роботи над проектом.
СК11. Здатність ініціювати, планувати та реалізовувати процеси розробки інформаційних та комп’ютерних систем та програмного забезпечення, включно з його розробкою, аналізом, тестуванням, системною інтеграцією, впровадженням і супроводом.
Результати навчання: У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен:
- знати поняття: еколого-економічний моніторинг; система управління навколишнім середовищем; екологічна та економічна задача підприємства; інтелектуальна система підтримки прийняття рішень;
- вміти розв’язувати задачі оптимізації при проектуванні систем моніторингу; забезпечувати організацію обчислювальних процесів в інформаційних системах різного призначення; використовувати базові знання парадигми хмарних технологій; розробляти моделі аналітичних сховищ і просторів даних для створення інтелектуальних систем моніторингу.
У результаті вивчення навчальної дисципліни здобувач освіти повинен бути здатним продемонструвати такі програмні результати навчання:
ПР1. Мати спеціалізовані концептуальні знання, що включають сучасні наукові здобутки у сфері комп’ютерних наук і є основою для оригінального мислення та проведення досліджень, критичне осмислення проблем у сфері комп’ютерних наук та на межі галузей знань.
ПР2. Мати спеціалізовані уміння/навички розв’язання проблем комп’ютерних наук, необхідні для проведення досліджень та/або провадження інноваційної діяльності з метою розвитку нових знань та процедур. ПР6. Розробляти концептуальну модель інформаційної або комп’ютерної системи. ПР9. Розробляти алгоритмічне та програмне забезпечення для аналізу даних (включно з великими). ПР11. Створювати нові алгоритми розв’язування задач у сфері комп’ютерних наук, оцінювати їх ефективність та обмеження на їх застосування ПР12. Проектувати та супроводжувати бази даних та знань. ПР13. Оцінювати та забезпечувати якість інформаційних та комп’ютерних систем різного призначення. ПР14. Тестувати програмне забезпечення. ПР15. Виявляти потреби потенційних замовників щодо автоматизації обробки інформації. ПР17. Виявляти та усувати проблемні ситуації в процесі експлуатації програмного забезпечення, формулювати завдання для його модифікації або реінжинірингу. ПР18. Збирати, формалізувати, систематизувати і аналізувати потреби та вимоги до інформаційної або комп’ютерної системи, що розробляється, експлуатується чи супроводжується
УМ1.1. Знати методи, способи і технології збору інформації з різних джерел, контент-аналізу документів, аналізу та обробки даних.
УМ1.3. Вміти математично формулювати та досліджувати неперервні та дискретні математичні моделі, обґрунтовувати вибір методів і підходів для розв’язування теоретичних і прикладних задач у галузі комп’ютерних наук, аналізу та інтерпретування.
УМ1.5. Розробляти моделі потоків даних, сховища і простори даних, бази знань для інтелектуальних систем.
УМ1.6. Створювати технології аналізу великих даних на основі використання інтелектуальних програмних компонентів, штучних нейронних мереж, машинного навчання, еволюційного моделювання, генетичних алгоритмів та нечіткої логіки.
УМ1.7. Вміти інтелектуально аналізувати дані на основі методів обчислювального інтелекту включно з великими та погано структурованими даними, їхньої оперативної
обробки та візуалізації результатів аналізу в процесі розв’язування прикладних задач.
УМ2.1. Розв’язувати задачі оптимізації при проектуванні систем моніторингу, а саме: математичні моделі, критерії оптимальності, обмеження; обирати раціональні методи та алгоритми розв’язання задач оптимізації та оптимального керування.
УМ2.4. Розробляти моделі аналітичних сховищ і просторів даних для створення інтелектуальних систем моніторингу.
УМ2.6. Використовувати базові знання парадигми хмарних технологій для реалізації високопродуктивних обчислень на основі хмарних сервісів і технологій, паралельних і розподілених обчислень при розробці й експлуатації моніторингових комп’ютерних систем.
КОМ1. Уміння усної та письмової комунікації українською мовою.
КОМ2. Уміння усної та письмової комунікації англійською мовою.
АіВ1. Здатність адаптуватися до нових умов.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Комп'ютерні моделі аналізу та прогнозування еколого-економічної діяльності
Короткий зміст навчальної програми: Курсова робота (КР) є індивідуальною письмовою роботою практично-дослідницького характеру, в якій узагальнюється сучасний стан питань при організації системи моніторингу навколишнього середовища та представляються результати розроблення програмного забезпечення системи моніторингу обраної предметної області.
Необхідною компонентою КР є оволодіння основними методиками та принципами розробки розподілених систем, використання основних методів моніторингу для оцінки стану окремих об'єктів довкілля, дослідження існуючих закономірностей та оцінювання впливу основних факторів на стан навколишнього середовища.
Опис: Навчальна дисципліна "Технології розробки розподілених систем еколого-економічного моніторингу" є однією з важливих навчальних дисциплін магістерської підготовки в циклі вибіркових дисциплін. Метою вивчення предмету є отримання студентами знань про сучасні методи та засоби високопродуктивних розподілених обчислень для галузі екологічного моніторингу.
Основними завданнями даної дисципліни є формування знань, вмінь та навичок, необхідних для раціональної експлуатації розподілених комп'ютерних
систем; знайомство студентів з принципами проектування програмного забезпечення, що працює в системах з загальною та розподіленою пам'яттю, а також подальше вдосконалення програмної культури майбутніх фахівців.
Тема 1. Розподілені системи еколого-економічного моніторингу. Лекція 1. Розподілені обчислювальні системи. Класифікація.
Тема 2. Програмування з використанням технологій розподілених обчислень
Лекція 2. Використання Windows Sockets
Лекція 3. Клієнт-серверне програмування з використанням протоколу TCP-IP
Тема 3. Хмарні обчислення в розподілених системах
Лекція 4. Архітектура та компоненти хмарних додатків
Тема 4. Проектування кластерних розподілених систем
Лекція 5. Технології Грід систем
Тема 5. Використання паралельних та розподілених систем в екологічному моніторингу
Лекція 6. Розподілені та паралельні обчислення, шляхи досягнення паралелізму, поняття паралельних обчислень
Лекція 7. Система Фліна та її деталізація. Оцінка необхідності використання паралельних та розподілених систем
Лекція 8. Організація міжпроцесорних зв'язків - комунікаційні топології.
Тема 6. Моделювання та аналіз паралельних обчислень
Лекція 9. Паралельна обробка даних. Синхронізація і комунікації процесів
Лекція 10. Опис схеми паралельного виконання алгоритму. Визначення часу виконання паралельного алгоритму
Тема 7. Найпростіші паралельні та розподілені алгоритми
Лекція 11. Обчислення суми послідовності числових значень. Способи декомпозиції матриць
Лекція 12. Модель програми у вигляді мережі Петрі
Лекція 13. Передача / прийом повідомлень між окремими процесами
Лекція 14. Комп’ютерні кластери
Лекція 15. Гібридні високопродуктивні обчислювальні системи
Методи та критерії оцінювання: Методи оцінювання рівня досягнення здобувачем результатів навчання передбачають:
1. Поточний контроль роботи здобувача: - тестове опитування; - індивідуальне усне опитування на лекціях; - індивідуальне усне опитування на семінарських заняттях; - виконання лабораторних робіт.
2. Підсумковий (екзаменаційний) контроль: Складання екзаменаційного контролю передбачає виконання письмової та усної компонент. Письмова компонента включає завдання двох рівнів складності:
- завдання 1-го рівня – тестові завдання; - завдання 2-го рівня – розв’язання тестових задач.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль (ПК):
Лабораторні роботи (виконання та захист) 30 балів (5+5+5+5+5+5)
Тестування у ВНС: 20 балів
Підсумковий (екзаменаційний) контроль: 50 балів включає письмову і усну компоненту
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Дорошенко А.Ю. Паралельні обчислювальні системи. Методичний посібник і конспект лекцій. – Київ: Видавничий дім «КМ Академія», 2013.– 46 с.
2. Дорошенко А.Ю. Алгебро-алгоритмічні основи програмування. Об’єктна орієнтація і паралелізм/ А.Ю. Дорошенко, Г.С. Фінін, Г.О. Цейтлін. – Київ: «Наукова думка», 2004. – 458 c.
3. Організація паралельних обчислень: Навчальний посібник / Укладачі: Є. Ваврук, О. Лашко. – Львів: Національний університет – Львівська політехніка?, 2007. – 70 с.
4. Кузьменко Б.В., Чайковська О.А. Технологія розподілених систем та паралельних обчислень. (конспект лекцій, частина 1. Розподілені об’єктні системи, паралельні обчислювальні системи та паралельні обчислення, паралельне програмування на основі МРІ) Навчальний посібник. – К.: Видавничий центр КНУКІМ, 2011 – 126 с.
5. Бройнль Т. Паралельне програмування: Початковий курс: Навчальнийпосібник для вузів. – К.: Вища школа,1997. – 358 с.
6. Parallel Computing. Architectures, Algorithms and Applications / Bischof C., Bucker M., Gibbon P., Joubert G.R., Lippert T., Mohr B., Peters F. 151 (eds.) OS Press, 2008. – 825 p.
7. Pllana Sabri. Programming multicore and many-core computing systems/ Sabri Pllana, Fatos Xhafa.Wiley, 2017. – 528 p.
8. Лазарович І.М. Паралельні обчислювальні середовища.
Лабораторний практикум/ І. М. Лазарович. – Івано-Франківськ: Видавництво Прикарпатського національного університету імені Василя Стефаника, 2014. – 65 с.
9. Foster I. The Grid. Blueprint for a new computing infrastructure / I. Foster, C. Kesselman. San Francisco: Morgan Kaufman, 1999. – 677 p
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою:
вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112
E-mail: nolimits@lpnu.ua
Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).