Лабораторная работа №2. Обработки данных в реальном времени. — КиберПедия 

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...

Лабораторная работа №2. Обработки данных в реальном времени.



 

Цель работы: Ознакомиться с возможностями создания виртуальных машин и их использования для учебных целей ( на примере облачных сервисов от компании Amazon и Google). Научиться работать с базовыми функциями сервиса.

Задание к лабораторной работе:

1. Необходимо отправить в облако на обработку локально созданное приложение; причем приложение, как правило построенное на базе технологий Java или .NET, не должно менять свое содержание в процессе исполнения.

2. Необходимо запустить web-приложение, использующее фоновое обновление данных и средства балансировки нагрузки.

3. Необходимо выполнить в автоматическом режиме без применения интерфейса с пользователем прикладную вычислительную задачу с использование методов параллельной обработки.

4. Необходимо запустить в облаке приложение, которое взаимодействует с локальной программой или обменивается данными с клиентским ПК.

 

 

Google App Engine – сервис хостинга сайтов и web-приложений на серверах Google. Бесплатно предоставляется до 1 Гб дискового пространства, 10 Гб входящего трафика в день, 10 Гб исходящего трафика в день, 200 миллионов гига циклов CPU в день и 2 000 операций отправления электронной почты в день. Приложения, разворачиваемые на базе App Engine, должны быть написаны на Python, Java либо Go. Предлагается набор API для сервисов хранилища datastore API (BigTable) аккаунтов Google, набор API для загрузки данных по URL, электронной почте и т.д.

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) – веб-сервис, предоставляющий вычислительные мощности в облаке. Он дает пользователям полный контроль над вычислительными ресурсами, а также доступную среду для работы. Amazon EC2 позволяет пользователям создавать Amazon Machine Image (AMI), который будет содержать их приложения, библиотеки, данные и связанные с ними конфигурационные параметры, или использовать заранее настроенные шаблоны образов для работы Amazon S3. Amazon EC2 предоставляет инструменты для хранения AMI. Amazon S3 предоставляет безопасное, надежное и высокопроизводительное хранилище для хранения образов.

Windows Azure Compute – компонент, реализующий вычисления на платформе Windows Azure, предоставляет среду выполнения на основе ролевой модели.

 

Порядок выполнения лабораторной работы.

 

1. Зайти на сайт appengine.google.com зарегистрироваться в сервис.

2. Создать проект (рис.10).

3. Дать имя проекту в формате lab№-FIO, где № - номер лабораторной работы, FIO – Фамилия, имя студента (рис.11)

4. Выбрать язык программирования (Node.Js, Java, Phyton, PHP и т.д.) (рис.12)

5. Выбрать раздел «Разработка» (рис.13), при этом обозначатся подразделы «Исходный код», «Хранилища», «Инструменты и плагины».

 


Рис.10. Создание проекта шаг 1.

 


Рис.11. Создание проекта, шаг 2.

 


Рис.12. Выбор языка программирования.

 


Рис.13. Раздел «Разработка».

 

 




Общие условия выбора системы дренажа: Система дренажа выбирается в зависимости от характера защищаемого...

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...

Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...

Индивидуальные и групповые автопоилки: для животных. Схемы и конструкции...



© cyberpedia.su 2017-2020 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.014 с.