Ce cours s'adresse aux personnes qui cherchent à comprendre les modèles d'architecture nécessaires pour mettre en production de grands systèmes logiciels qui utilisent des données massives (big data). Vous transformerez des prototypes de big data en logiciels de production testés et de haute qualité. Après avoir mesuré les caractéristiques de performance des systèmes distribués, vous identifierez les problèmes et mettrez en œuvre des solutions évolutives pour améliorer les performances. À la fin du cours, vous saurez comment mettre à l'échelle les magasins de données de production pour fonctionner sous charge, en concevant des tests de charge pour s'assurer que les applications répondent aux exigences de performance. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre des diplômes MS in Data Science ou MS in Computer Science de CU Boulder offerts sur la plate-forme Coursera. Ces diplômes d'études supérieures entièrement accrédités offrent des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité à la carte. L'admission est basée sur la performance dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. Pour en savoir plus :
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Modèles d'architecture logicielle pour le Big Data
Ce cours fait partie de Spécialisation Architecture logicielle pour le Big Data
Instructeurs : Tyson Gern
2 823 déjà inscrits
Inclus avec 
(25 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comparez, mesurez et testez les modèles de big data pour une utilisation en production.
Écrire des tests de performance personnalisés pour mesurer les caractéristiques d'un système distribué.
Utilisez les files d'attente pour distribuer horizontalement les charges de travail importantes.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Génie logiciel
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Microservices
- Catégorie : Systèmes en temps réel
Détails à connaître
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6 quizzes, 1 devoir
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue à Software Architecture Patterns for Big Data. Dans cette première semaine de cours, vous apprendrez à écrire des tests qui vous permettront d'itérer sur des modèles prédictifs.
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Dans cette semaine, vous apprendrez à vous assurer que votre système distribué fonctionne comme prévu en production en écrivant des tests de performance.
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Cette semaine, vous utiliserez des files d'attente pour distribuer horizontalement des charges de travail importantes.
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Dans la dernière semaine de ce cours, vous apprendrez les avantages et les inconvénients des systèmes distribués à haute disponibilité.
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Offert par
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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Foire Aux Questions
Un cours cross-listed est proposé dans le cadre de deux ou plusieurs programmes diplômants de CU Boulder sur Coursera. Par exemple, Dynamic Programming, Greedy Algorithms est proposé en tant que CSCA 5414 pour le MS-CS et DTSA 5503 pour le MS-DS.
- Vous ne pouvez pas obtenir de crédits pour plus d'une version d'un cours figurant sur une liste croisée.
- Vous pouvez identifier les cours à liste croisée en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
- Votre relevé de notes en sera affecté. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Toutefois, nous vous encourageons à suivre les versions de votre programme de ces cours (lorsqu'ils sont disponibles) afin de vous assurer que votre relevé de notes reflète le nombre important de cours que vous suivez directement dans votre département d'origine. Tous les cours que vous suivez dans le cadre d'un autre programme apparaîtront sur votre relevé de notes avec le préfixe de ce programme (par exemple, DTSA ou CSCA).
- Les programmes peuvent avoir des exigences différentes en matière de notes minimales pour l'admission et l'obtention du diplôme. Par exemple, le MS-DS exige un C ou mieux dans tous les cours pour l'obtention du diplôme (et une MPC de 3,0 pour l'admission), tandis que le MS-CS exige un B ou mieux dans tous les cours d'approfondissement et un C ou mieux dans tous les cours à option pour l'obtention du diplôme (et un B ou mieux dans chaque cours de la voie d'accès pour l'admission). Tous les programmes exigent que les étudiants maintiennent une moyenne pondérée cumulative de 3,0 pour l'admission et l'obtention du diplôme.
Oui. Les cours figurant sur des listes croisées sont considérés comme équivalents lors de l'évaluation des conditions d'obtention du diplôme. Vous pouvez identifier les cours croisés en consultant le manuel de l'étudiant de votre programme.
Vous pouvez mettre à niveau et payer des frais de scolarité pendant toute période d'inscription ouverte pour obtenir des crédits de CU Boulder de niveau supérieur pour << ce cours / ces cours dans cette spécialisation>>. Étant donné que << ce cours est / ces cours sont >> répertoriés à la fois dans les programmes MS in Computer Science et MS in Data Science, vous devrez déterminer quel programme vous souhaitez obtenir le crédit avant de vous mettre à niveau.
Crédit MS in Data Science (MS-DS) : Pour passer à la version de << ce cours / ces cours >> donnant droit à des crédits en science des données (DTSA), utilisez le formulaire d'inscription au MS-DS. Voir comment cela fonctionne.
MS in Computer Science (MS-CS) Credit : Pour passer à la version à crédits en informatique (CSCA) de << ce cours / ces cours >>, utilisez le formulaire d'inscription MS-CS. Voir comment cela fonctionne.
Si vous n'êtes pas sûr du programme qui vous convient le mieux, consultez les sites web des programmes MS-CS et MS-DS, puis contactez datascience@colorado.edu ou mscscoursera-info@colorado.edu si vous avez encore des questions.