Verteilte Berechnungsplattformen in der Praxis – VBP

Sommersemester 2019

Titel:Verteilte Berechnungsplattformen in der Praxis
Englischer Titel:Distributed Computing Platforms in Practice
Typ:Vorlesung mit Übung
Kürzel / Nr.:VBP / CS6937.000 / 75018
SWS / LP:1V+2Ü / 6LP
Dozent:Prof. Dr. Frank Kargl, Benjamin Erb
Betreuung:Dominik Meißner
Termine:Vorlesung:
Dienstags, 14:15 Uhr - 15:15 Uhr, O27/341; Beginn am 23.04.2019
Übung:
Dienstags, 15:30 Uhr - 17.15 Uhr, O27/341
Lernplattform:Die Veranstaltung wird mit Hilfe der Lernplattform Moodle durchgeführt. Bitte registrieren Sie sich hier.
Notenbonus:
Prüfungstermine:Keine dedizierten Prüfungstermine. Die Modulnote ergibt sich als gewichtetes Mittel aus den Ergebnissen der unten genannten Projektteile, insbesondere aus der selbst gestalteten Vorlesungseinheit.

Beschreibung und allgemeine Angaben

Einordnung in die Studiengänge:

Informatik, M.Sc.: Kernfach Technische und Systemnahe Informatik
Informatik, M.Sc.: Vertiefungsfach Verteilte Systeme
Medieninformatik, M.Sc.: Kernfach Technische und Systemnahe Informatik
Medieninformatik, M.Sc.: Vertiefungsfach Verteilte Systeme
Software Engineering, M.Sc.: Kernfach Technische und Systemnahe Informatik
Software Engineering, M.Sc.: Vertiefungsfach Verteilte und Eingebettete Systeme

Lehr- und Lernformen:Verteilte Berechnungsplattformen in der Praxis (Vorlesung + Übung) (3 SWS)
Verantwortlich:Prof. Dr. Frank Kargl
Unterrichtssprache:Deutsch
Turnus / Dauer:unregelmäßig
Voraussetzungen (inhaltlich):Rechnernetze, Betriebssysteme, Grundlagen verteilter Systeme
Voraussetzungen (formal):
Grundlage für (inhaltlich):Projekte und Masterarbeiten im Bereich Verteilte Systeme
Lernergebnisse:Die Studierenden lernen verschiedene Paradigmen und Systeme zur verteilten Verarbeitung größerer Datenmengen kennen und können diese sinnvoll einordnen, bewerten und gegenüberstellen. Durch die Gestaltung eigener Lehreinheiten bestehend aus Vortrag und Übungsblock arbeiten sich Studierende in aktuelle Plattformen und Berechnungsstile ein, vertiefen theoretische Kenntnisse und sammeln praktische Erfahrungen. Sie können fachliche Inhalte didaktisch in einem Vortrag aufbereiten und andere Studierende in Übungen anleiten. Ferner werden sie in die Lage versetzt, selbständig und im Team unter Verwendung moderner Methoden und Systeme für gegebene Fragestellungen und Datensätze geeignete Berechnungsplattformen auszuwählen, Lösungen zu gestalten und praktisch umzusetzen.
Inhalt:Die Veranstaltung führt zunächst in die Konzepte verteilter Plattformen für Berechnungen auf großem Datenmengen ein. Anschließend werden verschiedene Berechnungsparadigmen und Programmiermodelle anhand geeigneter Datensätze und Fragestellungen vertieft. Hierzu werden im Rahmen dieser Veranstaltung durch die Studierenden praktische Anwendungen mit Plattformen aus den Bereichen Batch Processing, Stream Processing, Graph Processing oder Log Processing für eine Lehrheinheit mit Theorie und Praxis aufbereitet und anderen Studierenden präsentiert.
Literatur:Wird in der Vorlesung bekannt gegeben bzw. erarbeitet.
Bewertungsmethode:Die Vergabe der Leistungspunkte erfolgt aufgrund des Bestehens aller Phasen der Lehrveranstaltung. Die genauen Modalitäten werden zu Beginn der Veranstaltung bekannt gegeben.
Notenbildung:Die Modulnote ergibt sich als gewichtetes Mittel der Ergebnisse der Modul(teil)prüfungen.
Arbeitsaufwand:Präsenzzeit: 45 h
Vor- und Nachbereitung: 135 h
Summe: 180 h