Технологии распределенных вычислений

Вайс Юрий Андреевич

*InstructorProfile(zh-CN)*

内容描述: Курс посвящен изучению системы управления контейнерами Kubernetes. Kubernetes управляет и запускает контейнеры Docker на большом количестве хостов, а так же обеспечивает совместное размещение и репликацию большого количества контейнеров. Изучение лучших практик для использования контейнеров в целом, и особенно в Kubernetes, при разработке новых микросервисов.

贷款数: 5

Пререквизиты:

  • Современные среды и языки программирования
  • Современные среды и языки программирования

*СomplexityDiscipline(zh-CN)*:

*TypesOfClasses(zh-CN)* *hours(zh-CN)*
*Lectures(zh-CN)* 15
*PracticalWork(zh-CN)*
*LaboratoryWork(zh-CN)* 30
*srop(zh-CN)* 30
*sro(zh-CN)* 75
*FormOfFinalControl(zh-CN)* экзамен
*FinalAssessment(zh-CN)* Экзамен

零件: Компонент по выбору

循环次数: Базовые дисциплины

Цель
  • Изучение основ инструмента управления контейнерами Kubernetes в объеме, достаточном для успешного начала работ с кластерами.
Задача
  • Формирование теоретических знаний и практических навыков работы с платформой с открытым исходным кодом для автоматизации развертывания, масштабирования и операций с контейнерами приложений через кластеры хостов.
Результат обучения: знание и понимание
  • Основ инструмента управления контейнерами Kubernetes.
Результат обучения: применение знаний и пониманий
  • Планирование и запуск контейнеров приложений на кластерах физических или виртуальных машин.
Результат обучения: формирование суждений
  • Способность анализа необходимых ресурсов для оптимизации использования своего оборудования в развертывании, масштабировании контейнеров приложений.
Результат обучения: коммуникативные способности
  • Развивать коммуникативные способности, в том числе владение минимум одним иностранным языком для работы с открытыми ресурсами интернет и навыки межличностной и групповой коммуникации для делового взаимодействия в рамках ИТ проектов и других видов деятельности.
Результат обучения: навыки обучения или способности к учебе
  • Навыки в подготовке, реализации и отладки различных сетевых дополнений Kubernetes.
*TeachingMethods(zh-CN)*

Модульно-блочные технологии. В основе модульный или циклический тип обучения, а также информационно-коммуникационный (в том числе дистанционные образовательные технологии). Ведущими формами обучения выступают лекции, а методами эвристический, программированный и объяснительно-иллюстративный. Основными средствами диагностики являются итоговые письменные работы и выполнение работ по пройденным темам и разделам.

*AssessmentKnowledge(zh-CN)*

Преподаватель проводит все виды работ текущего контроля и выводит соответствующую оценку текущей успеваемости обучающихся два раза в академический период. По результатам текущего контроля формируется рейтинг 1 и 2. Учебные достижения обучающегося оцениваются по 100-балльной шкале, итоговая оценка Р1 и Р2 выводится как средняя арифметическая из оценок текущей успеваемости. Оценка работы обучающегося в академическом периоде осуществляется преподавателем в соответствии с графиком сдачи заданий по дисциплине. Система контроля может сочетать письменные и устные, групповые и индивидуальные формы.

*Period2(zh-CN)* *TypeOfTask(zh-CN)* *Total(zh-CN)*
1  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа 1 0-100
Лабораторная работа 2
Лабораторная работа 3
Рубежное тестирование 1
2  *Rating(zh-CN)* Лабораторная работа 4 0-100
Лабораторная работа 5
Лабораторная работа 6
Рубежное тестирование 2
*TotalControl(zh-CN)* экзамен 0-100
*PolicyAssignmentTask(zh-CN)*
*TypeOfTask(zh-CN)* 90-100 70-89 50-69 0-49
Excellent *Grade4(zh-CN)* *Grade3(zh-CN)* *Grade2(zh-CN)*
Ответы на контрольные вопросы демонстрирует системные теоретические знания, владеет терминологией, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, показывает свободное владение материалом и способность быстро реагировать на уточняющие вопросы демонстрирует прочные теоретические знания, владеет терминологией, делает аргументированные выводы и обобщения, приводит примеры, оказывает свободное владение материалом, но при этом делает несущественные ошибки, которые исправляет самостоятельно или при незначительной коррекции преподавателем демонстрирует неглубокие теоретические знания, недостаточное умение делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает недостаточно свободное владение материалом, логичностью и последовательностью изложения, делает ошибки которые может исправить только при коррекции преподавателем. демонстрирует незнание теоретических основ предмета, не умеет делать аргументированные выводы и приводить примеры, показывает слабое владение материалом, не владеет терминологией, проявляет отсутствие логичности и последовательности изложения, делает ошибки, которые не может исправить даже при коррекции преподавателем, отказывается отвечать на занятии
Работа на лабораторных занятиях выполнил лабораторную работу в полном объеме с соблюдением необходимой последовательности действий; в отчете правильно и аккуратно выполняет все записи, таблицы, рисунки, чертежи, графики, вычисления; правильно выполняет анализ ошибок. При ответе на вопросы правильно понимает сущность вопроса, дает точное определение и истолкование основных понятий; сопровождает ответ новыми примерами, умеет применить знания в новой ситуации; может установить связь между изучаемым и ранее изученным материалом, а также с материалом, усвоенным при изучении других дисциплин. выполнил требования к оценке «отлично», но допущены 2-3 недочета. Ответ обучающегося на вопросы удовлетворяет основным требованиям к ответу на «отлично», но дан без применения знаний в новой ситуации, без использования связей с ранее изученным материалом и материалом, усвоенным при изучении других дисциплин; допущены одна не критичная ошибка или не более двух недочетов, при этом обучающийся может их исправить самостоятельно без помощи преподавателя. выполнил работу не полностью, но не менее 50% объема практической работы, что позволяет получить правильные результаты и выводы; в ходе проведения работы были допущены ошибки. При ответе на вопросы обучающийся правильно понимает сущность вопроса, но в ответе имеются отдельные проблемы в усвоении вопросов курса, не препятствующие дальнейшему усвоению программного материала; допущена одна грубая ошибка и не более двух-трех недочетов, при этом обучающийся может их исправить с небольшой помощью преподавателя. выполнил работу не более 50% от объема, что не позволяет сделать правильных выводов. При ответе на вопросы демонстрирует отсутствие владения основными знаниями и умениями в соответствии с требованиями программы; допущены больше ошибок и недочетов, чем необходимо для оценки «удовлетворительно», не может ответить на большую часть из поставленных вопросов.
*EvaluationForm(zh-CN)*

Итоговая оценка знаний обучающего по дисциплине осуществляется по 100 балльной системе и включает:

  • 40% результата, полученного на экзамене;
  • 60% результатов текущей успеваемости.

Формула подсчета итоговой оценки:

И= 0,6 Р12 +0,4Э
2

 

где, Р1, Р2 – цифровые эквиваленты оценок первого, второго рейтингов соответственно; Э – цифровой эквивалент оценки на экзамене.

Итоговая буквенная оценка и ее цифровой эквивалент в баллах:

Буквенная система оценки учебных достижений обучающихся, соответствующая цифровому эквиваленту по четырехбалльной системе:

Оценка по буквенной системе Цифровой эквивалент Баллы (%-ное содержание) Оценка по традиционной системе
A 4.0 95-100 Отлично
A- 3.67 90-94
B+ 3.33 85-89 Хорошо
B 3.0 80-84
B- 2.67 75-79
C+ 2.33 70-74
C 2.0 65-69 Удовлетворительно
C- 1.67 60-64
D+ 1.33 55-59
D 1.0 50-54
FX 0.5 25-49 Неудовлетворительно
F 0 0-24
Темы лекционных занятий
  • Архитектура Kubernetes. Устройство системы Kubernetes. Причины выбора тех или иных архитектурных решений.
  • Создание кластеров Kubernetes. Различные способы создания кластеров Kubernetes.
  • Мониторинг, журналирование и решение проблем. Подготовка системы мониторинга и измерения в кластерах Kubernetes.
  • Высокая доступность и надежность. Проектирование высокодоступных кластеры Kubernetes и выполнение их обновлений.
  • Конфигурация безопасности, ограничений и учетных записей в Kubernetes». Настройка безопасности и ограничений, интеграция с AAA-серверами, пространствами имен и конфигурацией служебных учетных записей.
  • Использование критически важных ресурсов Kubernetes. В промышленных условиях применение актуальных ресурсов Kubernetes.
  • Работа с хранилищем данных в Kubernetes. Драйвера для постоянных томов с данными и работа с ними.
  • Запуск приложений с сохранением состояния. Преобразование монолитных систем, обладающих состоянием в микросервисы, которые работают внутри Kubernetes и способны выдерживать промышленные нагрузки.
Основная литература
  • Лукша М. Kubernetes в действии = Kubernetes in Action. — М.: ДМК Пресс, 2018. — 672 с.
  • Арундел Д., Домингус Д. Kubernetes для DevOps: развертывание, запуск и масштабирование в облаке Пер. с англ. — СПб.: Питер, 2020. — 384 с.
  • Ибрам Билджин, Хасс Роланд. Паттерны Kubernetes. Шаблоны разработки собственных облачных приложений СПб.: Питер, 2020. — 392 с.
  • Garbarino Ernesto. Beginning Kubernetes on the Google Cloud Platform: A Guide to Automating Application Deployment, Scaling, and Management EPUB Apress, 2019
  • Сайфан Джиджи. Осваиваем Kubernetes. Оркестрация контейнерных архитектур СПб.: Питер, 2019. — 400 с.
  • Хасс Роланд, Ибрам Билджин. Паттерны Kubernetes: Шаблоны разработки собственных облачных приложений MOBI Пер. А. Макарова. — СПб.: Питер, 2020. — 266 с.
  • https://kubernetes.io/ru/docs/tutorials/kubernetes-basics/
Дополнительная литература
  • Farcic Viktor. The DevOps 2.4 Toolkit: Continuous Deployment To Kubernetes: Continuously deploying applications with Jenkins to Kubernetes MOBI Packt Publishing, 2019
  • Arnold Z. et al. The Kubernetes Workshop: Learn how to build and run highly scalable workloads on Kubernetes MOBI Packt, 2020.
  • Baier J., Sayfan G.,White J. The Complete Kubernetes Guide: Become an expert in container management with the power of Kubernetes EPUB Packt Publishing, 2019.