O crescimento vertiginoso da capacidade de computação, armazenamento e de comunicação por rede transformaram a computação de alto desempenho em uma commodity.
Clusters tornaram-se a parte fundamental da infraestrutura tecnológica de empresas como Google e Amazon. Acoplados a servidores de armazenamento e interconectados por rede, formam grids para permitir a computação distribuída de alto desempenho dedicada à pesquisa científica e a aplicativos de negócios.
A computação em nuvem permite acesso onipresente a conjuntos de recursos computacionais configuráveis, compartilhados e rapidamente provisionados a usuários através da Internet.
Algoritmos de Machine Learning, Bigdata e outros métodos analíticos pertencentes à ciência dos dados, realizam tarefas, antes consideradas impossíveis, em sistemas distribuídos e nos permitem considerar um mundo previsível e controlado através da internet das coisas (IoT).
Neste cenário, saber configurar e gerenciar sistemas distribuídos de computação torna-se essencial para profissionais de TI.
O curso visa a prática de gerenciamento de recursos de computação distribuída através das principais ferramentas de manipulação de sistemas distribuídos com foco em aplicações de Machine Learning e Big Data. O curso é dividido em 4 etapas.
Na primeira, são vistos os conceitos fundamentais da computação distribuída, uma introdução ao sistema operativo Linux, distribuições de arquitetura, programação em shell script e configurações de usuários e de recursos. Em seguida, na segunda etapa, é apresentada uma breve introdução à HPC, Big Data e Machine Learning. A terceira etapa visa mostrar o funcionamento de gerenciadores de recursos, focando primeiro na arquitetura e funcionamento do gerenciador tradicional PBS TORQUE, que permite a criação de fila de tarefas e distribuição de diferentes processos para milhares de nós. Também será apresentado o ecossistema Hadoop, com os gerenciadores Yarn e HDFS e os principais softwares que se desenvolvem nesta arquitetura. A quarta etapa é o gerenciamento de um ambiente completo de Cloud Computing através do OpenStack. A partir de suas ferramentas será possível executar instâncias em uma Nuvem Pública ou Privada, de serviços de computação, rede, volume, compartilhamento e monitoramento.
Os participantes terão a oportunidade de praticar, configurando sistemas de CPUs, GPUs e cloud.
Profissionais ligados às áreas de TI, computação e afins com experiência em sistemas operacionais, redes e programação.
Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco
O aluno que preencher satisfatoriamente os quesitos frequência e aproveitamento terá direito a certificado.
- Alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado nas matriculas realizadas através da central de relacionamento 0800 970 9556, (21) 97658-6094 (WhatsApp) ou presencialmente, em nossa unidade Gávea. Desconto não cumulativo.
- Cursos de parcela única ou cursos oferecidos pelo Departamento de Medicina e Instituto de Odontologia não contemplam nenhum tipo de desconto.
- Bolsas de Estudos: devido à natureza autofinanciada dos cursos oferecidos pela CCEC, não há viabilidade financeira para a concessão de bolsas de estudo.
- Vagas limitadas.
- A realização do curso está sujeita à quantidade mínima de matrículas.
A documentação necessária deverá ser enviada pela Internet, o mais rápido possível, usando o serviço Candidato on line no endereço www.cce.puc-rio.br
Os candidatos inscritos no último dia de prazo, assim como os que se inscreverem nos balcões de atendimento da CCE, deverão apresentar a documentação, obrigatoriamente, no ato da inscrição.
O aluno cujo curso for custeado por uma empresa deverá, depois de efetuar a matrícula, preencher a carta de compromisso da empresa ou a carta de empenho e enviá-la através do “Aluno on line”, no prazo de 24 horas.
Posteriormente, enviaremos, à empresa, a nota fiscal com boleto bancário.
Para empresa que optar em pagamento parcelado, o vencimento da primeira parcela será imediato, em no máximo 15 dias após o início do curso. A segunda parcela o vencimento será para 30 dias após o início do curso e as demais parcelas, caso existam, os vencimentos serão subsequentes.
O aluno receberá um e-mail automático de confirmação de matrícula, contendo as instruções para uso do “Aluno on line”.
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