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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.

Enseignant·e

Anastasia Ailamaki

Expertise SystÃ¨mes de gestion de bases de donnÃ©es, applications scientifiques, architecture des ordinateurs Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hamish Nicholson, Anna Herlihy, Yi Jiang, Eleni Zapridou, Georgiy Konstantinovich Lebedev, Ioanna Tsakalidou A dirigé les thèses EPFL de Farhan Tauheed, Radu Ioan Stoica, Manos Athanassoulis, Pinar Tözün, Adrian Daniel Popescu, Ioannis Alagiannis, Renata Borovica-Gajic, Danica Porobic, Iraklis Psaroudakis, Manos Karpathiotakis, Matthaios Alexandros Olma,

Source officielle

Concepts associés (32)

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.

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.

Ordonnancement de travaux informatiques

Il s'agit de l'automatisation de traitement d'une tâche informatique. Concerne exclusivement la manière de lancer des traitements ("batch") sur un ou plusieurs composants de son système d'information au moyen de progiciels spécifiques. Ces progiciels allient la théorie de l'ordonnancement avec des techniques propres à l'informatique (queues de traitements, gestion de fichiers, équilibrage de charge...). Dans la littérature, est généralement associé au mode dit "évènementiel".

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Séances de cours associées (41)

Décisions d'ordonnancement : Data Locality et Multitenancy

Explore la localisation des données dans la planification des décisions pour les plates-formes multi-locataires et discute de l'architecture d'Hadoop, des optimisations du moteur d'exécution et des stratégies de tolérance aux pannes.

Cadres de données Spark

Couvre les cadres de données Spark, les collections distribuées de données organisées en colonnes nommées, et les avantages de les utiliser sur les DDR.

Système d'exécution distribué à usage général

Examine la conception d'un système d'exécution distribué à usage général, couvrant les défis, les cadres spécialisés, la logique de contrôle décentralisée et les remaniements de haute performance.

Introduction à l'architecture d'exécution Spark

Présente Apache Spark, qui couvre ses principales caractéristiques, son histoire, ses RDD, son architecture et son framework informatique distribué.

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.

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Concepts associés (32)

Schedule

Calcul distribué

Tolérance aux pannes

Scheduling (production processes)

Ordonnancement de travaux informatiques

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