SISTEMI CLOUD E LABORATORIO

Modulo SISTEMI CLOUD

Il corso mira a fornire i fondamenti concettuali essenziali per lo sviluppo di soluzioni e sistemi Cloud e, più in generale, distribuiti. Quale esempio concreto di cloud verrà presentato, sia negli aspetti concettuali che operativi, Amazon AWS, prescelto per la completezza e ricchezza delle soluzioni e dei servizi offerti, che ne fanno un archetipo di cloud commerciale, nonché per la disponibilità di forme di utilizzo educativo gratuito. Verranno considerati prevalentemente servizi di calcolo (basati su virtualizzazione (IaaS) e di livello piattaforma (PaaS)), storage, networking, controllo dell'accesso; ed architetture con funzionalità di load-balancing ed auto-scaling.

Obiettivi formativi generali dell'insegnamento in termini di risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): verrano acquisite conoscenza e comprensione dei fondamenti concettuali (nozioni di base, principali classi di problemi e soluzioni, aspetti architetturali) riguardanti i sistemi cloud e, più in generale, distribuiti.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): lo studente sarà in grado di impiegare le soluzioni apprese e applicare i paradigmi acquisiti in contesti e scenari pratici, assimilabili a quelli oggetto del corso (o derivati da essi), tipici dello stato dell'arte della progettazione di sistemi cloud. Tali capacità saranno ulteriormente coltivate e potenziate grazie alle esercitazioni previste e nel modulo di laboratorio di questo corso.
Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente sarà in grado di valutare comparativamente i meriti e i limiti delle soluzioni proposte, nel corso ed in letteratura, per problematiche e scenari tipici della progettazione di sistemi cloud e distribuiti, così da poter affrontare autonomamente le esigenze che gli si presenteranno nell'attività lavorativa come cloud engineer/architect.
Abilità comunicative (communication skills): lo studente apprenderà la terminologia specifica dei sistemi cloud e distribuiti e acquisirà le abilità comunicative appropriate per esprimere e discutere, ad un livello tecnico rigoroso, le problematiche di interesse.
Capacità di apprendimento (learning skills): lo studente sarà in grado di documentarsi mediante la consultazione della letteratura del settore, al fine di applicarne risultati e soluzioni in contesti concreti, in specie lavorativi, per far fronte alle problematiche progettuali e decisionali che emergono nello sviluppo e nell'implementazione di sistemi cloud.

• Introduzione ai sistemi distribuiti: storia, motivazioni, caratteristiche.
• Sincronizzazione dei clock fisici nei sistemi distribuiti.
• Clock logici di Lamport e ordinamento temporale.
• Costruzione dello stato globale in un sistema distribuito.
• Elezione e mutua esclusione in un sistema distribuito.
• La coerenza ("consistency") in un sistema distribuito: forme forti, forme deboli e rispettive applicazioni).
• Replicazione dei dati e delle computazioni nei sistemi distribuiti.
• La tolleranza ai guasti nei sistemi distribuiti: concetti e tecniche.

Introduzione al cloud computing

• Principi e caratteristiche del cloud computing
• Modell di servizio: IaaS, PaaS, SaaS, XaaS
• Aspetti geografici del cloud computing. Regioni e availability zone di Amazon AWS. Edge locations. Availability.
• Modelli di costo e uso educational.

Cloud e servizi di calcolo

• AWS EC2. Istanze: creazione e gestione.
• Accesso sicuro con chiave pubblica-privata.
• Istanze linux e ssh. Istanze Windows.

Cloud e servizi di storage

• Servizio AWS S3.
• Bucket come contenitore di oggetti persistenti. Proprietà e permessi.
• Gestione degli oggetti di un bucket.

Controllo dell'accesso al cloud

• Servizio AWS IAM: Identity and Access Management.
• Risorse, policy di accesso e permessi
• Utenti e gruppi di utenti
• Naming in AWS: Amazon Resource Name (ARN)
• File di policy: sorgente JSON e uso del wizard per le policy
• I ruoli AWS per autorizzazioni temporanee
• Autenticazione federata
• Autenticazione multi-fattore
• Policy user/group-centric e resource-centric
• Accesso cross-acount a risorse

Cloud e networking

• Le Virtual Private Cloud (VPC) di AWS
• Regioni, availability zones, VPC e subnet
• Architetture di rete per applicazioni cloud multi-tier
• Route table e gateway nelle VPC. IP pubblici. Sottoreti private, pubbliche ed ibride.
• Sicurezza nelle VPC: NACL (Network Access Control List) e Security group. Regole stateless e stateful, inbound e outbound.
• Apparentamento (peering) tra VPC

La Command Line Interface (CLI) di AWS

• Installazione e configurazione della AWS CLI come package Python
• AWS CLI e sicurezza. Chiavi. Credenziali. Profili. Ruoli.
• Struttura e sintassi dei comandi. Parametri. Help in linea. Sintassi JSON e sintassi abbreviata.
• Esempio: AWS CLI e EC2

Il cloud elastico: load-balancing e auto-scaling in AWS

• Elastic load balancing (ELB): routing di richieste verso un pool di istanze.
• Tipi di load balancer. Creazione di un LB. Gestione di un LB ed istanze EC2 collegate. Security.
• Health check di un pool load-balanced.
• Auto-scaling. Configurazioni di lancio. Creazione e gestione. Autoscaling e ELB.
• Policy di scaling: increase e decrease. Soglie per lo scaling. Notifica mediante SNS. Stress test.

Cenni ad aspetti avanzati del cloud computing

• Servizi AWS per IOT (Internet of Things)
• Servizi per il machine learning su cloud pubblico
• Servizi per big data su cloud pubblico
• Cloud e container

1. Documentazione online, puntualmente indicata nelle Note delle lezioni (pubblicate attraverso la piattaforma Teams d'ateneo o il portale Studium).
2. Sistemi distribuiti. Principi e paradigmi. Andrew S. Tanenbaum, Maarten Van Steen. Pearson/Paravia/Bruno Mondadori. 2007. ISBN 8871923669, 9788871923666
3. Distributed Systems: Concepts and Design, 4th edition. Coulouris, Dollimore and Kindberg. Pearson Education. 2005.
4. Note delle lezioni.

L'esame finale consiste in un colloquio orale che verterà sugli argomenti del corso e sull'analisi di un progetto, svolto dallo studente individualmente o in un piccolo gruppo. La realizzazione del progetto comporterà l'impiego di una o più tra le tecnologie e gli strumenti presentati nel corso. Il peso del progetto sulla valutazione complessiva verrà concordato all'atto dell'assegnazione.

Gli elementi di valutazione della prova orale includono la pertinenza delle risposte, la qualità dell'esposizione (compresa la proprietà di linguaggio tecnico), la capacità operativa dimostrata in esempi concreti di attività di gestione di risorse cloud.

La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, previa indicazione degli organo accademici preposti, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.

Per l'attribuzione del voto si seguiranno di norma i seguenti criteri:

• Non approvato: lo studente non ha acquisito i concetti di base e non è in grado di risolvere semplici quesiti pratici.
• 18-20: lo studente dimostra una padronanza appena sufficiente dei concetti base, e/o riesce ad impostare le soluzioni dei quesiti pratici con molta difficoltà e vari errori.
• 21-24: lo studente dimostra una padronanza minima dei concetti di base, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono modeste, riesce a risolvere semplici quesiti pratici.
• 25-27: lo studente dimostra una buona padronanza dei contenuti del corso, le sue capacità di collegamento dei contenuti sono buone, risolve i quesiti pratici con pochi errori.
• 28-30 e lode: lo studente ha acquisito tutti i contenuti del corso ed è in grado di padroneggiarli compiutamente e di collegarli con spirito critico; risolve i quesiti pratici in modo completo e senza errori di particolare rilievo.