TU Wien:Large-scale distributed computing VL (Brandic)

Daten

Diese LVA wird nicht mehr von dieser Person angeboten, ist ausgelaufen, oder läuft aus und befindet sich daher nur noch zu historischen Zwecken im VoWi.

Vortragende	Ivona Brandic
ECTS	6
Sprache	English
Links	tiss:188984 , Homepage

Zuordnungen

Masterstudium Software Engineering & Internet Computing

Mattermost: Channel "large-scale-distributed-computing" • Register • Mattermost-Infos

Inhalt

Vorlesung über Technologien und Konzepte zu Grid- und Cloud-Computing; danach Ausarbeitung eines recht schwammig formulierten Themas im Übungsteil

Im Detail aus den Folien:

• Introduction to Large-Scale-Distributed-Computing: Intro to Grid Computing, HPC, Global Distributed Computing, Cloud Computing, Big Data...
• Operating Systems: Local vs. Batch Systems
• Virtual Machine Monitor and Cloud Systems: Xen, VMware, Eucalyptus, OpenNebula, Cloud Management in general
• SLAs and Automatic Cloud Management: Monitor and enforce SLAs within a Cloud Environment
• Monitoring in Clouds
• Cloud Management based in geo temporal conditions: Migrate VMs between data centers to save energy
• Capacity planning in Clouds
• Cloud Programming Models: MapReduce, Hadoop, Hive, HadoopDB, GFS, Hbase, Amazon Dynamo

Ablauf

• 9 VO-Termine (keine Anwesenheitspflicht)
• 5 Projekt-bezogene Termine: 1x Vorbesprechung zum Projekt, 4x Präsentationen der Gruppen (Anwesenheitspflicht)
  • 1. Präsentation: Vorstellen des ausgewählten Algorithmus und Wetter-/Strompreisdaten für den Simulationszeitraum
  • 2. Präsentation: Vorstellen und Diskussion des implementieren Algorithmus
  • 3. Präsentation: Vorstellen und Diskussion der Simulationsumgebung
  • 4. Präsentaiton: Endpräsentation
• Mündliche Prüfung (entweder Ende Juni, oder Ende Oktober)

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

• Programmier-Kenntnisse
• Verteilte Systeme oä

Vortrag

• nicht sehr spannend; es werden viele Technologien erwähnt aber nur bedingt erklärt; oft nicht ersichtlich ob es sich nur um Konzepte oder um wirklich verwendete Technologien handelt

Übungen

• Es werden Projektthemen angeboten, aus denen die Gruppen (bis zu 4 Personen) auswählen
• Die Themen sind relativ schwammig und bestehen teilweise nur aus einem Titel und 1 oder 2 Sätzen (SS2010: Implementation of the SLA Notification Framework, SLA validation in hierarchical SLAs, Certified Cloud App Deployment, Data Mining in Self-Adaptable Clouds, etc)
• Im SS 2012 sollte von allen Gruppen ein Energy Efficient and SLA aware Scheduling System entwickelt werden.
• zum jeweiligen Thema soll ein Konzept erstellt und als Prototyp implementiert werden
• wöchentliche Status-Meetings mit LVA-Leiterin
• dafür dass zwischen Vergabe und Präsentation nur ~6 Wochen liegen können die Projekte uU relativ umfangreich sein
• Abschluss-Präsentation der Ergebnisse

Sommersemester 2016

• Alle Übungsgruppen hatten die Aufgabe einen "Energy Efficient Cloud Controller" implementieren
• Es mussten alte Wetter- und Strompreisdaten von APIs bezogen und dann Workload simuliert werden. Der "Cloud Controller" hat dann die Aufgabe den Workload auf Datenzentren aufzuteilen und dabei SLAs in betracht ziehen
• Der Algorithmus der die Aufteilung übernahm konnte selbst gewählt werden und musst mit einem vorgebeben Baseline-Algorithums (auch selbst zu implementiern) in punkto Kosteneffizienz verglichen werden
• 3 Personen pro Gruppe
• 4 Präsentationen bei denen Anwesenheitspflicht bestand
• In der ersten Präsentation wurde der gewählte Algorithmus vorgestellt
• In der zweiten ein Protoyp des Algorithmus'
• In der dritten die "Simulation-Infrastructure"
• In der vierten die Ergebnisse des Vergleichs
• Prof. Brandić stellt bei den Präsentationen immer wieder fragen um zu checken ob man sich Gedanken über das Design gemacht hat

Prüfung, Benotung

• mündlich, wahlweise englisch oder deutsch
• Fragen zu Konzepten, Standard nicht wirklich praxis-orientiert und daher etwas mühsam zu lernen
• teilweise aber auch einfache Fragen (zB Was ist MapReduce?)
• Tools und genaue Namen bestimmter Funktionen in diesen Tools waren wichtig, wenn man zB. erklären kann, wie das Hypervising in Xen funktioniert aber nicht, wie es dort genannt wird (Domain Zero) ist die Frage für sie so gut wie unbeantwortet.
• große Verliebheit in ihre eigene Arbeit, es empfiehlt sich auch Themen zu lernen die wohl nur für ihre Arbeit wichtig sind.
  • Anmerkung SS2016: Dies hatte jedoch keine Auswirkungen auf die Prüfungsfragen. Das Lesen von ihren Papers war nicht notwendig.
• relativ großzügige Benotung

Dauer der Zeugnisausstellung

• SS13: Am selben Tag wie die mündliche Prüfung
• Prüfung am 30.1. 2014: Zeugnis war am 31.1. 2014 ausgestellt.

Zeitaufwand

• während der VO-Phase: sehr gering
• während der Projekt-Phase: abhängig vom Projekt mehrere Stunden pro Woche
• Prüfung: 2 Tage lernen

SS2016:

• Übung: Die Übung sollte nicht unterschätzt werden. Vor allem am Anfang kann es schwierig sein, die eigentlich Aufgabenstellung zu verstehen und abzugrenzen. Auch lässt sich die Übung nicht immer parallelisieren. Unsere Gruppe braucht jeweils einige Tage pro Präsentationstermin.
• Prüfung: Die Folien sind leider recht wirr, sodass relativ viel recherchiert werden muss um die Inhalte voll zu verstehen. In meinem Fall waren 3 intensive Lerntage notwendig um ein Sehr Gut zu erreichen.

Unterlagen

• Vortrags-Folien (sehr konfus, Bilder kreuz und quer - verdecken tw. Texte)

Verbesserungsvorschläge / Kritik

• mMn fehlt der LVA ein roter Faden. Die Inhalte sind durcheinander gewürfelt, was nicht gerade beim Lernen von Zusammenhängen hilft.
• Relevante Inhalte zur Übung wurden leider erst sehr spät in der VO behandelt.

Materialien

Neues Material hinzufügen

L

• Large Scale Distributed Computing Summary.pdf (details)

P

• Prüfung 20.10.2016
• Prüfung 22.06.2012
• Prüfung 26.06.2013
• Prüfung 28.10. 2014
• Prüfung 30.06.2014
• Prüfung(en) vom 26.06.2016