SISTEMI DISTRIBUITI 1 E LABORATORIO

Contenuti del corso

• LABORATORIO

  I. Introduzione al calcolo distribuito
  II. Tassonomia di Flynn, paradigmi di memoria, threads, scheduling, messaggi
  III. Paradigmi di passaggio di messaggi e Message Passing Interface
  IV. Paradigmi di Shared Memory e Open MultiProcessing
  V. Distributed Big Data Analysis e paradigmi di calcolo shared nothing
  VI. Map­Reduce, file system distribuito, Hadoop e MrJob (python)
  VII. Soluzioni cloud­oriented per il calcolo distribuito
  VIII. OpenStack

Testi di riferimento

• LABORATORIO
  Testi di riferimento:
  1. G. Coulouris et al.: Distributed Systems, Pearson (2013)
  2. Gropp et al.: Using MPI, MIT press (2014)
  3. B. Chapman, G. Jost: Using OpenMP, MIT press (2007)
  4. T. White: Hadoop: the definitive guide, O’Reilly (2015)
  5. T. Fifield et al.: OpenStack Operations Guide, O’Reilly (2016)
  
  Altri testi utili per approfondimento:
  - D. Culler et al.: Parallel Computer Architecture, Kaufmann (1998)
  - M.J. Quinn: Parallel Programming in C with Mpi and Openmp, McGraw­Hill (2008)
  - E. Sammer: Hadoop Operations, O’Reilly (2012)
  - M. GRoover, T. Malaska: Hadoop Applications Architectures, O’Reilly (2015)
  - K. Basil et al.: OpenStack Security Guide, O’Reilly (2015)

Programmazione del corso