Vorlesung
Inhalt
- Überblick Cloud Computing
- Basistechnologien
- Einsatzszenarien
- Herausforderungen
- Grundlagen verteilter Programmierung von Web-Services
- WSDL
- SOAP
- REST
- Virtualisierung als Basis für Cloud Computing
- Ansätze zur Virtualisierung von Hardware (z.B. Xen)
- Vor- und Nachteile von Virtualisierung (z.B. hinsichtlich der Leistungsfähigkeit)
- Infrastructure as a Service
- Eucalyptus
- Amazon EC2
- Microsoft Azure Storage
- Verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen
- Google File System
- Amazon Dynamo
- MapReduce
- Energieeffiziente Datenzentren
- Vollständiger Verzicht auf konventionelle Klimaanlagen
- Temperaturabhängige Lastverteilung
- Reduzierung des Energieverbrauchs von MapReduce-Clustern
- Koordinierungsdienste für verteilte Cloud-Anwendungen
- Google’s Chubby
- Apache ZooKeeper
- Minimierung von Latenzen und Tolerierung von Tail Latency
- Interoperabilität und Multi-Cloud Computing
Folien
Datum | Thema | Folien (1x1) | Folien (2x2) | Video |
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18.10.2024 | Organisatorisches | |||
Einführung | ||||
25.10.2024 | Web-Services | |||
08.11.2024 | Virtualisierung | |||
15.11.2024 | Cloud-Infrastrukturen | |||
22.11.2024 | Verwaltung großer Datenmengen | |||
Zusatzmaterial aus der Vorlesung | – | |||
29.11.2024 | Aufbau einer Datenspeicher-Cloud | |||
06.12.2024 | Verarbeitung großer Datenmengen | |||
13.12.2024 | Verwaltung kleiner Datensätze | |||
10.01.2025 | Koordinierungsdienste | |||
17.01.2025 | Papierdiskussion: Yacine Taleb, Kevin McGehee, Nan Yan, Shawn Wang, Stefan C. Müller, and Allen Samuels Amazon MemoryDB: A Fast and Durable Memory-First Cloud Database Companion of the 2024 International Conference on Management of Data (SIGMOD '24), pages 309–320. |
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24.01.2025 | Energieeffiziente Datenzentren | |||
31.01.2025 | Latenzminimierung in Datenzentren | |||
Multi-Cloud Computing | ||||
07.02.2025 | Semesterabschluss | – | – | – |