Ensimag Rubrique Formation 2022

Systèmes distribués et architectures de type cloud - WMMBESDA

  • Volumes horaires

    • CM 23.0
    • TD 23.0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 3.5

Objectif(s)

Ce module a deux objectifs principaux. Le premier objectif est de maîtriser les concepts algorithmiques de base des systèmes distribués. A titre d'exemples, les étudiants aborderont les notions suivantes : pannes de machines, communications synchrones vs asynchrones, détection de fautes, etc. Le second objectif est de découvrir et prendre en main (via un projet) quelques uns des principaux systèmes distribués utilisés dans les systèmes BigData. A titre d'exemple, les étudiants prendront en main des systèmes de collectes de données, de stockage de données, de traitement de données, etc. L'accent sera mis sur l'aspect distribué de ces systèmes (et donc sur les techniques de tolérance aux fautes et de passage à l'échelle qui sont proposées dans ces systèmes).

Contact Vivien QUEMA

Contenu(s)

Ce cours s'articulera en deux parties complémentaires :

La première partie portera sur les aspects algorithmiques fondamentaux des systèmes distribués. Les notions de base de l'algorithmique distribuée seront présentées : pannes de machines, communications synchrones vs asynchrones, détecteurs de fautes, etc. Ces notions de base seront illustrées via l'étude de quelques algorithmes fondamentaux qui sont utilisés dans la plupart des systèmes distribués (diffusion de messages, consensus, etc.).

La seconde partie du cours portera sur l'étude (et la prise en main) de quelques uns des principaux systèmes distribués utilisés dans les systèmes BigData. Nous insisterons particulièrement sur les aspects tolérance aux fautes et passage à l'échelle de ces systèmes, en expliquant notamment les algorithmes distribués sur lesquels ils reposent.



Prérequis

Notions de base de programmation concurrente.
Notions de base de systèmes d'exploitation.
Algorithmique.

Contrôle des connaissances

CONTRÔLE CONTINU :
Type d'évaluation (ex : TP, assiduité, participation) : Un TP réalisé en groupes (TP)

SESSION NORMALE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : écrit (E)
Salle spécifique :
Durée : 2h
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) : notes de cours.
Documents interdits (ex : livres, tous documents) : tous, à l'exception des notes de cours.
Matériel (ex : calculatrices):

  • matériel autorisé, préciser :
  • matériel interdit, préciser :
    Commentaires :

SESSION DE RATTRAPAGE :
Type d'examen (écrit, oral, examen sur machine) : écrit
Salle spécifique :
Durée : 2h
Documents autorisés (ex : aucun, résumé feuille A4 manuscrite, dictionnaires, tous documents) : notes de cours.
Documents interdits (ex : livres, tous documents) : tous, à l'exception des notes de cours.
Matériel (ex : calculatrices):

  • matériel autorisé, préciser :
  • matériel interdit, préciser :
    Commentaires :


(2*E+TP)/3

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Mastère Big-Data->Semestre 9

Bibliographie

Introduction to Reliable and Secure Distributed Programming.
Christian Cachin, Rachid Guerraoui, and Luís Rodrigues.

Big Data - Principles and best practices of scalable realtime data systems.
Nathan Marz and James Warren