Curso GRATUITO en español sobre el conceptos de computación en la nube, parte 1

La computación en la nube​ conocida también como servicios en la nube, informática en la nube, nube de cómputo o simplemente «la nube», es un paradigma que permite ofrecer servicios de computación a través de una red, que usualmente es internet.

Los sistemas de computación en la nube de hoy, ya sean de código abierto o utilizados dentro de las empresas, se construyen utilizando un conjunto común de técnicas centrales, algoritmos y filosofías de diseño, todos centrados en sistemas distribuidos. Conozca estos “conceptos” fundamentales de computación distribuida para la computación en la nube.

Algunos de estos conceptos incluyen: nubes, MapReduce, almacenes clave-valor / NoSQL, algoritmos distribuidos clásicos, algoritmos distribuidos ampliamente utilizados, escalabilidad, áreas de tendencia y mucho, mucho más.

Computacion: imágenes, fotos de stock y vectores | Shutterstock

Sepa cómo funcionan estos sistemas desde adentro hacia afuera. Ensuciese las manos usando estos conceptos con los ejercicios de tarea proporcionados. En las asignaciones de programación, implemente algunos de estos conceptos en el código de plantilla (programas) proporcionado en el lenguaje de programación C ++. Se requiere experiencia previa con C ++.

El curso también incluye entrevistas con los principales investigadores y gerentes, tanto de la industria como del mundo académico.

Lo que aprenderás:

  • Semana 1: Orientación, Introducción a las nubes, MapReduce:
    • Este curso está orientado a estudiantes con antecedentes similares a los del tercer y cuarto año en un plan de estudios de pregrado de informática. Dado que los alumnos provienen de diversos orígenes, es fundamental que vea esta conferencia Y apruebe la prueba de requisitos previos. Esto asegurará que tenga muchos de los conocimientos previos supuestos necesarios para disfrutar de este curso.
  • Semana 2: chismes, membresía y cuadrículas:
    • Lección 1: Este módulo enseña cómo se resuelve el problema de multidifusión mediante el uso de protocolos de epidemia / chismes. También enseña el análisis de dichos protocolos. 
    • Lección 2: Este módulo cubre el diseño de detectores de fallas, un componente clave en cualquier sistema distribuido. También se cubren los protocolos de membresía, que utilizan detectores de fallas como componentes. 
    • Lección 3: Este módulo cubre la computación en Grid, un precursor importante de la computación en la nube.
  • Semana 3: Sistemas P2P:
    • Sistemas P2P: este módulo enseña el diseño detallado de dos clases de sistemas de igual a igual: (a) los más populares, incluidos Napster, Gnutella, FastTrack y BitTorrent; y (b) los eficientes que incluyen tablas hash distribuidas (Chord, Pastry y Kelips). Además de centrarse en el diseño, el módulo también analiza estos sistemas en detalle.
Convierta su computadora en un servidor de archivos "en la nube" ilimitado  - applicazioni web, Red WordPress en español
  • Semana 4: Almacenes de valores-clave, tiempo y pedidos:
    • Lección 1: Este módulo motiva y enseña el diseño de sistemas de base de datos / almacenamiento de clave-valor / NoSQL. Cubrimos el diseño de dos de los principales sistemas de la industria: Apache Cassandra y HBase. También cubrimos el famoso teorema de CAP. 
    • Lección 2: Los sistemas distribuidos son asíncronos, lo que dificulta la sincronización de los relojes de diferentes máquinas. Este módulo primero cubre varios algoritmos de sincronización de reloj y luego cubre formas de etiquetar eventos con marcas de tiempo causales que evitan la sincronización de relojes. 
    • Estos algoritmos clásicos se inventaron hace décadas, pero se utilizan ampliamente en los sistemas de nube actuales.
  • Semana 5: Algoritmos distribuidos clásicos:
    • Lección 1: Este módulo cubre cómo calcular una instantánea distribuida, aprovechando la causalidad nuevamente para evitar el problema de sincronización.
    •  Lección 2: Esta lección enseña cómo ordenar multidifusiones en cualquier sistema distribuido. Se cubren los algoritmos para asignar etiquetas de marca de tiempo a multidifusiones utilizando varios tipos de pedidos: FIFO, Causal y Total. 

El módulo también cubre la sincronía virtual, un paradigma que combina multidifusiones confiables con vistas de membresía. 

Modelos de Computación en la Nube – Consultoría TI Digitecnia en Guadalajara
  • Lección 3: El consenso es uno de los problemas más importantes en un sistema distribuido, lo que permite que varias máquinas estén de acuerdo. Este módulo utiliza Paxos, una de las soluciones de consenso más populares que se utilizan en la industria hoy en día. Paxos no es perfecto porque el consenso no se puede resolver por completo: una conferencia opcional presenta la famosa prueba de FLP de la imposibilidad del consenso.

¿Cómo obtengo el curso?

Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.

La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.

Únete a nuestro canal en Telegram

Más Cursos Gratis

La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).

Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.

Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón:

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.