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Séance de cours

Calendrier: Sous le capot

Dans cours

CS-422: Database systems

This course is intended for students who want to understand modern large-scale data analysis systems and database systems. It covers a wide range of topics and technologies, and will prepare students to be able to build such systems as well as read and und ...

Description

Cette séance de cours s'inscrit dans les subtilités de la programmation dans les cadres informatiques distribués, en mettant l'accent sur la gestion des ressources, le déploiement et la tolérance aux fautes. Les concepts clés comprennent l'optimisation de la localisation des données, la sensibilisation au rack, le calendrier des retards et les stratégies de multitenance.

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Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

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Concepts associés (20)

Schedule

A schedule or a timetable, as a basic time-management tool, consists of a list of times at which possible tasks, events, or actions are intended to take place, or of a sequence of events in the chronological order in which such things are intended to take place. The process of creating a schedule — deciding how to order these tasks and how to commit resources between the variety of possible tasks — is called scheduling, and a person responsible for making a particular schedule may be called a scheduler.

Ordonnancement dans les systèmes d'exploitation

Dans les systèmes d'exploitation, l’ordonnanceur est le composant du noyau du système d'exploitation choisissant l'ordre d'exécution des processus sur les processeurs d'un ordinateur. En anglais, l'ordonnanceur est appelé scheduler. Un processus a besoin de la ressource processeur pour exécuter des calculs; il l'abandonne quand se produit une interruption, etc. De nombreux anciens processeurs ne peuvent effectuer qu'un traitement à la fois.

Calcul distribué

Un calcul distribué, ou réparti ou encore partagé, est un calcul ou un traitement réparti sur plusieurs microprocesseurs et plus généralement sur plusieurs unités centrales informatiques, et on parle alors d'architecture distribuée ou de système distribué. Le calcul distribué est souvent réalisé sur des clusters de calcul spécialisés, mais peut aussi être réalisé sur des stations informatiques individuelles à plusieurs cœurs. La distribution d'un calcul est un domaine de recherche des sciences mathématiques et informatiques.

Tolérance aux pannes

vignette|Fichier GIF animé de 8 algorithmes ECT dans un réseau 802.1aq. La source est surlignée en violet, la destination en jaune. Les lignes violettes sont des chemins entre la source et la destination et l'épaisseur indique combien de chemins traversent un lien donné. La tolérance aux pannes (ou « insensibilité aux pannes ») désigne une méthode de conception permettant à un système de continuer à fonctionner, éventuellement de manière réduite (on dit aussi en « mode dégradé »), au lieu de tomber complètement en panne, lorsque l'un de ses composants ne fonctionne plus correctement.

Scheduling (production processes)

Scheduling is the process of arranging, controlling and optimizing work and workloads in a production process or manufacturing process. Scheduling is used to allocate plant and machinery resources, plan human resources, plan production processes and purchase materials. It is an important tool for manufacturing and engineering, where it can have a major impact on the productivity of a process. In manufacturing, the purpose of scheduling is to keep due dates of customers and then minimize the production time and costs, by telling a production facility when to make, with which staff, and on which equipment.

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Séances de cours associées (26)

Techniques avancées d'optimisation des sparks : gestion du Big Data

Discute des techniques avancées d'optimisation Spark pour gérer efficacement les Big Data, en se concentrant sur la parallélisation, les opérations de mélange et la gestion de la mémoire.

Data Wrangling avec Hive : gérer efficacement le Big Data

Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

Défis Big Data : Computing distribué avec Spark

Explore les défis du Big Data, l'informatique distribuée avec Spark, les RDD, la configuration matérielle requise, MapReduce, les transformations et Spark DataFrames.

Introduction à l'architecture Spark Runtime

Couvre l'architecture d'exécution Spark, y compris les RDD, les transformations, les actions et la mise en cache pour l'optimisation des performances.

Introduction à l'analyse des données appliquées

Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.

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Ordonnancement dans les systèmes d'exploitation

Calcul distribué

Tolérance aux pannes

Scheduling (production processes)

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