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Scheda Insegnamento

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Dipartimento di Culture, Educazione e Società - DiCES

A.A. 2020/2021

ITALIANO
ENGLISH

Denominazione insegnamento

Sistemi e architetture avanzate per la gestione dei dati

Contenuti

Il corso di Sistemi e architetture avanzate per la gestione dei dati fornisce le conoscenze dei modelli e dei sistemi di elaborazione utilizzati per memorizzare, elaborare ed analizzare grandi quantità di dati.
Verranno studiati sistemi di elaborazione distribuita, sistemi di cloud computing, architetture service-oriented, modelli di gestione di repliche, sistemi di gestione di dati avanzati e tecniche di analisi di big data.

Codice insegnamento

27006602

Corso di Studio (CdS)

GESTIONE E CONSERVAZIONE DEI DOCUMENTI DIGITALI

Livello CdS

Codice CdS

0783

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Crediti Formativi Universitari (CFU)

Tipologia Attività Formativa (TAF)

Caratterizzante

Tipo attività formativa

Anno di corso

Periodo didattico

Secondo Semestre

Docente responsabile

TALIA Domenico

Altri docenti coinvolti

MAROZZO Fabrizio - LEZ

Organizzazione didattica

LEZ

23.00

MAROZZO - Fabrizio

LEZ

40.00

TALIA - Domenico

Lingua di insegnamento

Italiano

Propedeuticita'

nessuna propedeuticità

Prerequisiti

Conoscenza dei fondamenti dell'informatica, dei sistemi di elaborazione e delle basi di dati.

Obiettivi formativi
(in termini di risultati di apprendimento attesi)

Il corso ha i seguenti obbiettivi formativi:
- Presentare i concetti che stanno alla base dei sistemi di elaborazione avanzati (distribuiti e ad alte prestazioni).
- Analizzare le tecniche di gestione di dati Nosql, i modelli di gestione di dati replicati e le tecniche distribuite per la gestione di dati
- Presentare i concetti che stanno alla base dei sistemi di cloud computing.
- Presentare i fondamenti delle tecniche di gestione dei big data e le tecniche di analisi scalabili di grandi quantità di dati.

Programma

1. Concetti introduttivi
* Introduzione ai sistemi di elaborazione avanzati.
* Concetti hardware.
* Concetti software.
2. Sistemi e tecniche di elaborazione distribuita
* Concetti di base.
* Architetture distribuite e concorrenti.
3. Consistenza e replicazione di dati
* Modelli di consistenza.
* Protocolli di distribuzione e consistenza.
4. Concetti di Big Data
* Big Data: proprietà.
* Tecniche di gestione di Big data.
* Sistemi Nosql.
5. Tecnologie e modelli di Web Service e Cloud Service.
* Introduzione a SOA.
* Web Services.
* Cloud Services.
6. Introduzione ai concetti e le architetture di Cloud Computing.
* Modelli di cloud.
* Modelli service oriented.
* Cloud per data storage.
6. Security
* Canali sicuri.
* Controllo dell’accesso.
* Gestione della sicurezza.
7. Analisi di Big Data
* Modelli e tecniche di big data analysis.
* Algoritmi scalabili per l'analisi di Big data.
* Casi di studio di Big data analysis.

Argomenti delle esercitazioni:
* Algoritmi ed applicazioni distribuite.
* Esempi di sistemi Cloud
* Applicazioni di Big data analysis.

Modalità di erogazione

C -Convenzionale

Metodologie didattiche

Lezioni in aula, esercitazioni in aula e in laboratorio.
Uso di slide disponibili su Web e della lavagna tradizionale. Project work.

Metodi e criteri di valutazione dell'apprendimento

Esame scritto e esame orale.

Testi di riferimento ed eventuali letture consigliate

Slide del corso e testi didattici

Peer review

Eugenio Cesario

Stima del carico di lavoro per lo studente

ARGOMENTI:
Concetti generali e principi dei sistemi di elaborazione avanzati.
Architetture, modelli, tecniche e principi.
MATERIALE:
Lucidi lezioni, Prima parte
LEZIONI:15
ESERCITAZIONI: 5
STUDIO: 50
ARGOMENTI:
Sistemi Cloud: Architetture, Modelli e Servizi, Web services e Cloud services.
MATERIALE:
Lucidi e dispense
LEZIONI:10
ESERCITAZIONI: 5
STUDIO: 35
ARGOMENTI:
Sistemi di gestione e analisi di Big Data
MATERIALE:
Lucidi e dispense
LEZIONI:20
ESERCITAZIONI: 8
STUDIO: 62
ESAME: 15

Orario delle lezioni, Calendario degli esami, Commissione d'esame

Didattica a distanza

Teaching Unit

Advanced systems and architectures for data managment

Contents

The course of Advanced systems and architectures for data management introduces and discusses the models of advanced computer systems used to store, process and analyze large amounts of data.
Contents include distributed processing systems, cloud computing systems, service-oriented architectures, models of replica management, advanced data management and analysis techniques of big data.

Code of the Teaching Unit

27006602

Degree course (CdS)

DIGITAL DOCUMENT MANAGEMENT AND PRESERVATION

Course level

Course unit code

0783

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

Number of ECTS credits (CFU)

Type of Teaching Unit (TAF)

Caratterizzante

Teaching Unit Qualification

Year course

Period in which the Teaching Unit is Provided

Secondo Semestre

Teacher

TALIA Domenico

Further Optional Teaching Units

MAROZZO Fabrizio - LEZ

Hours of Lectures - Hours of Practicals - Hours of Laboratory

LEZ

23.00

MAROZZO - Fabrizio

LEZ

40.00

TALIA - Domenico

Language

Italian

Required prerequisites

Nessuna propedeuticita'

Prerequisities

Computer science foundations, computer system concepts and database principles.

Learning outcomes

The course has the following learning objectives:
- To present the concepts that form the basis of advanced computer systems (distributed, high-performance).
- Analyze NoSQL data management techniques, replicated data management models and techniques for distributed data management.
- To present the basic concepts of cloud computing systems.
- To present the fundamentals of big data management techniques and scalable technical analysis of large amounts of data.

Program

1. Introductory Concepts
* Introduction to advanced computer systems.
* Hardware concepts.
* Software Concepts.
2. Systems and distributed processing techniques
* Basic Concepts.
* Distributed and parallel architectures.
3. Consistency and replication data
* Consistency models.
* Distribution and consistency protocols.
4. Big Data Concepts
* Big Data: properties.
* Techniques of Big Data management.
* NoSQL systems.
5. Technologies and Services models Web and Cloud Services.
* Introduction to SOA.
* Web Services.
* Cloud Services.
6. Introduction to the concepts of cloud computing.
* Cloud Models.
* Service oriented models.
* Cloud for data storage.
6. Security
* Secure channels.
* Access control.
* Security Management.
7. Analysis of Big Data
* Models and big data analysis techniques.
* Scalable Algorithms for the analysis of Big Data.
* Case studies of big data analysis.

Tutorials topics:
* Algorithms and distributed applications.
* Examples of Cloud systems.
* Big data analysis applications.

Delivery Mode

Teaching Methods

Lessons in the classroom, practice in the classroom and in the lab. Slides of lessons are available. Project work.

Methods and Criteria for Learning Assessment

Written exam and oral colloqium.

Textbooks and Further References

Slides and textbooks

Peer review

Eugenio Cesario

Student workload

ARGUMENTS:
General concepts and principles of advanced computer systems.
Architectures, models, techniques and principles.
MATERIALE:
Lesson slides, First part
LEZIONI:15
ESERCITAZIONI: 5
STUDIO: 50
ARGOMENTI:
Cloud systems: Architectures, Models and Services, Web services and Cloud services.
MATERIALE:
Lesson slides, Second part
LEZIONI:10
ESERCITAZIONI: 5
STUDIO: 35
ARGOMENTI:
Management systems and analysis techniques for Big Data
MATERIALE:
Lesson slides (Third part) and lecture notes
LEZIONI:20
ESERCITAZIONI: 8
STUDIO: 62
ESAME: 15

Timetable, Examinations Schedule, Examinations Committee

Distance Learning

Università della Calabria
via Pietro Bucci
87036 Arcavacata di Rende, Cs

(+39) 0984 4911