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課程編號: NE-2010-TD06
課程名稱: 雲端計算與應用 Cloud Computing and its Applications (通過非正規教育課程認證-3學分)
課程領域: 叢集及平行
相關領域:
上課方式: 實體教室
上課地點: 新竹    階梯教室    交通導引
上課時間: 2010/7/12 (一)  ~  2010/8/20 (五)     13:30 ~ 16:20
上課總天數: 18 天,共計 54 個小時
招生日期截止(含): 2010/07/09 (五)  17:00
最後繳費截止(含): 2010/07/09 (五)  17:00
最後回報繳費截止(含): 2010/07/09 (五)  17:00
提供午餐:
招生人數: 8 ~ 30  人
 
講師:
中央研究院 - 資訊科學研究所 王建民  副研究員
國立臺灣大學電機工程學研究所計算機科學組博士
國立海洋大學資訊工程學系兼任副教授
台中教育大學 - 資訊科學學系 黃國展  助理教授
國立交通大學資訊工程學系博士
興國管理學院電子商務學系主任
台中教育大學資訊科學學系助理教授
台灣大學 - 資訊工程學系 徐宏民  助理教授
哥倫比亞大學電機工程博士
台大資訊課程「多媒體資訊分析與檢索」
多次國際頂尖研討會專業課程
東海大學 - 資訊工程與科學系 楊朝棟  教授
國立交通大學資訊工程學系博士
東海大學資訊工程學系教授
國家高速網路與計算中心 王耀聰  先生
多年來在國家高速網路中心教授過許多雲端計算之課程
國立交通大學電機資訊學院電機與控制工程學系碩士
 
報名費用:
一般人士4800 元
學生4800 元
課程介紹:
 本課程已通過非正規教育課程認證,及學員取得學分證明書之資格,請參見由國立台灣師範大學非正規教育課程認證中心所頒發之課程認證證明書(認證字號:第0970331N045號)。
依據「非正規教育課程認證試辦作業要點」第十四條:修習通過認證課程之學員,具下列資格之一,且修業成績合格(達六十分以上),缺課未超過總上課時數之六分之一,始核發學分證明書。
(一) 學員具高級中等學校畢業或同等學力資格者。
(二) 年滿二十二歲以上者。
 
瞭解雲端計算與其相關應用,將針對雲端運算之歷史演革,簡介格網運算與雲端運算背後的理論基礎,例如分散式檔案系統(Distributed File System),並且以 Hadoop 這套自由軟體為例,從技術實作面說明如何實現分散式檔案系統、高容錯排程機制、MapReduce 演算法該如何實作。最後,以大尺度社交多媒體資訊探勘(Large Scale Social Media Information Retrieval)作為應用實例,解說該如何善用 Hadoop 雲端運算平台來進行影像處理、分析與資料探勘
 
※本課程全程英文授課※
參加對象:
一般民眾
(上課內容依照大學課程的規格設計規劃)
課程內容安排:
 
 
 
次序
課 程 主 題
教 學 內 容
1
Introduction to Cloud computing
l   Cluster computing
l   Grid computing
l   Web services
l   Cloud computing
2
The Anatomy of Cloud computing
l   Infrastructure
l   Middleware
l   Software
l   Services
l   Applications
3
File System Overview
l   Files
l   Directories
l   Disks
l   Issues
l   Example Systems
4
Distributed File Systems: Issues

 
l   Naming
l   Authentication and Access Control
l   Batched Operations
l   Caching
l   Concurrency Control
l   Locking implementation
l   Replication
5
Distributed File Systems: Implementation
l   Network File System (NFS)
l   Andrew File System (AFS)
l   Storage Resource Broker (SRB)
6
Distributed File Systems and Cloud Computing
l   Google File System (GFS)
l   Hadoop HDFS
l   Discussion
7
Workload model
l   Job model
l   Resource model
l   Performance metrics
l   Evaluation methods
8
Job scheduling
l   SPMD job scheduling
l   DAG scheduling
l   Mixed-parallel scheduling
l   Online multiple workflow scheduling
l   Backfilling scheduling
9
Resource allocation
l   Resource fragmentation
l   Co-allocation
l   Moldability issues
l   Heterogeneous resource allocation
10
Hadoop Introduction
l   Hadoop Histroy
l   Hadoop Architecture
11
Hadoop key component (I)
l   Hadoop Distributed File System
l   Hadoop Installation: presudo mode
12
Hadoop key component (II)
l   Map Reduce Programming
l   Example: Wordcount
13
Hadoop Cluster
l   Hadoop Installation: cluster mode
l   Hadoop Deployment Tool : SmartFog and DRBL
14
Hadoop Permission
l   HDFS multi-user permission setup
l   Hadoop Testbed
15
Overview for image/video retrieval and analysis
l   Applications for large-scale image/video retrieval and analysis
l   Image/video representations
l   Challenges in large-scale image/video collections
16
Image similarity and graph construction
l   Image similarities
l   (Large-scale) Image graph construction
l   Applications for image graph (e.g., canonical image selection, query expansion)
l   Implementation by MapReduce
17
Image clustering
l   Clustering algorithms (K-means, agglomerative, pLSA) for image collections
l   Implementation by MapReduce
18
Image/video Analysis
l   Semantic concepts (e.g., large-scale concept ontology)
l   Machine learning for concept detection
l   Implementation by MapReduce
參考
書目
 
1.      Operating Systems: Design and Implementation, Andrew S. Tanenbaum, Prentice-Hall, 2006
2.      Task Scheduling for Parallel Systems, Oliver Sinnen, Wiley Inter-Science, 2007
3.      Pro Hadoop, Jason Venner, Apress, 2009, DOI: 10.1007/978-1-4302-1943-9,
ISBN: 978-1-4302-1942-2 (Print) 978-1-4302-1943-9 (Online),
4.      Designing and Building Parallel Programs, Ian Foster, Addison Wesley, 1995
5.      Cloud Computing: A Practical Approach, Velte, Anthony T./ Velte, Toby J./ Elsenpeter, Robert , McGraw Hill 2009Designing and Building Parallel Programs, Ian Foster, Addison Wesley, 1995
6.      Parallel Programming in C with MPI and OpenMP, Michael J. Quinn, McGraw Hill 2003
課程附註: 學分數:3 學分
上課總時數 54 小時,上課總週數 6 週
上課時間:中華民國 99 年 7 月 12 日 至 99 年 8 月 20 日
平均時數:每週上課 3 次(星期一、三、五),每次上課約 3 小時,時間13:30-16:20
評量方式:Homework + Project + Quizzes + Exams 佔 100 %;注意:學員缺課超過1/6者,即不授予學分。
 

服務專線 新竹  (03)5776085-351  賴小姐

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