SISTEMI CLOUD E LABORATORIOModulo SISTEMI CLOUD
Anno accademico 2025/2026 - Docente: GIUSEPPE PAPPALARDORisultati di apprendimento attesi
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.
Modalità di svolgimento dell'insegnamento
Le lezioni sono tenute in aule-laboratorio, nelle quali gli studenti possono utilizzare i PC disponibili o il proprio portatile. Esse consistono prevalentemente in sessioni
Le note delle lezioni non ambiscono a costituire un testo di riferimento, ma, oltre ad agevolare la comprensione, forniscono un dettaglio puntuale del materiale presentato e della documentazione tecnica da consultare quale riferimento.
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Prerequisiti richiesti
Frequenza lezioni
Contenuti del corso
Testi di riferimento
- Documentazione online, puntualmente indicata nelle Note delle lezioni (pubblicate attraverso la piattaforma Teams d'ateneo o il portale Studium).
-
Note delle lezioni, suddivise in gruppi dal titolo corrispondente agli argomenti elencati alla sezione "Programmazione".
Programmazione del corso
| Argomenti | Riferimenti testi | |
|---|---|---|
| 1 | Il cloud computing: motivazione e concetti, soluzioni. | 2 |
| 2 | Amazon web services: introduzione e architettura. | 2 |
| 3 | L'ambiente operativo AWS Academy | 2 |
| 4 | Amazon web services: principali task di amministrazione. | 2 |
| 5 | Amazon web services: servizi IAM di identificazione e controllo dell'accesso. | 2 |
| 6 | Amazon web services: EC2 e servizi di calcolo. | 2 |
| 7 | Amazon web services: S3 e servizi di storage. | 2 |
| 8 | Amazon web services: networking. | 2 |
| 9 | Amazon web services: console CLI. | 2 |
| 10 | Amazon web services: funzionalità avanzate per sviluppatori cloud. | 2 |
| 11 | Amazon web services: Elastic Load Balacing e Autoscaling. | 2 |
| 12 | Altri cloud pubblici. | 2 |
| 13 | Cloud privati. | 2 |
| 14 | Kubernetes e l'orchestrazione dei container. | 2 |
| 15 | Temi avanzati sul cloud: big data, machine learning, IOT | 2 |
Verifica dell'apprendimento
Modalità di verifica dell'apprendimento
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.
Esempi di domande e/o esercizi frequenti
Gestione di container S3 in AWS.
Gestione delle policy per le autorizzazioni con IAM di AWS.
Gestione del networking in AWS: subnetting per un applicazione 3-tier sul cloud.
Attivazione di un pool di istanze EC2 con load balancing elastico e auto-scaling con policy basate su soglie e dotate di funzionalità di notifica SNS.
Container e cloud
Orchestrazione di container