Технологии распределенных вычислений

Описание: 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.

Количество кредитов: 5

Пререквизиты:

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

Трудоемкость дисциплины:

Виды работ	часы
Лекции	15
Практические работы
Лабораторные работы	30
СРОП	30
СРО	75
Форма итогового контроля	экзамен
Форма проведения итогового контроля	Экзамен

Компонент: Компонент по выбору

Цикл: 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.

Методы преподавания

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.

Оценка знаний обучающегося

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.

Период	Вид задания	Итого
1  рейтинг	Лабораторная работа 1	0-100
	Лабораторная работа 2
	Лабораторная работа 3
	Рубежное тестирование 1
2  рейтинг	Лабораторная работа 4	0-100
	Лабораторная работа 5
	Лабораторная работа 6
	Рубежное тестирование 2
Итоговый контроль	экзамен	0-100

Политика оценивания результатов обучения по видам работ

Вид задания	90-100	70-89	50-69	0-49
	Отлично	Хорошо	Удовлетворительно	Неудовлетворительно
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.

Форма оценки

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	Р1+Р2	+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
• Создание кластеров Kubernetes
• Мониторинг, журналирование и решение проблем
• Высокая доступность и надежность
• Конфигурация безопасности, ограничений и учетных записей в Kubernetes»
• Использование критически важных ресурсов Kubernetes
• Работа с хранилищем данных в Kubernetes
• Запуск приложений с сохранением состояния

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.