| Найменування показників | Галузь знань, спеціальність, ступінь вищої освіти | Характеристика навчальної дисципліни |
|---|---|---|
| Денна форма навчання | ||
| Кількість кредитів - 4 |
Галузь: 12 Інформаційні технології Спеціальність або освітня програма: 122 Комп’ютерні науки |
Статус дисципліни нормативна |
| Залікових модулів - 1 | Рік підготовки | |
| Змістових модулів - 4 | 4 | |
| Загальна кількість годин - 120 | Семестр | |
| 7 | ||
| Лекції (год.) | ||
| 36 | ||
|
Тижневих годин для денної форми навчання: аудиторних: 7 семестр – 3 години |
Ступінь вищої освіти: бакалавр |
Практичні, семінарські (год.) |
| - | ||
| Лабораторні (год.) | ||
| 36 | ||
| Самостійна робота (год.) | ||
| 48 | ||
| Індивідуальне завдання (год.) | ||
| - | ||
| Вид контролю: | ||
| Екзамен |
Метою дисципліни «Хмарні технології» є формування у студентів теоретичних знань і практичних навичок щодо використання хмарних обчислень для зберігання, обробки та управління даними і сервісами. Дисципліна спрямована на ознайомлення з концепціями хмарних обчислень, моделями надання хмарних послуг (IaaS, PaaS, SaaS), методами інтеграції хмарних технологій у бізнес-процеси та практичним застосуванням сучасних хмарних платформ (Google Cloud, AWS, Microsoft Azure тощо).
Основними завданнями дисципліни «Хмарні технології» є:
Опанування базових понять та концепцій хмарних обчислень, їх переваг і недоліків. Вивчення моделей надання хмарних послуг (IaaS, PaaS, SaaS) та особливостей їх використання. Ознайомлення з основними хмарними платформами (Google Cloud Platform, Amazon Web Services, Microsoft Azure тощо) та їх сервісами. Дослідження принципів розподілених обчислень та технологій віртуалізації. Вивчення методів забезпечення безпеки та управління доступом у хмарних середовищах. Опанування методів інтеграції хмарних сервісів у корпоративну інфраструктуру. Формування практичних навичок розгортання, адміністрування та масштабування хмарних ресурсів. Аналіз ефективності використання хмарних технологій для оптимізації бізнес-процесів.
Основні поняття, концепції та принципи роботи хмарних обчислень. Класифікацію хмарних моделей та їх характеристики: IaaS, PaaS, SaaS, FaaS. Архітектуру та компоненти хмарних платформ (Google Cloud Platform, AWS, Microsoft Azure). Методи розподілених обчислень та технології віртуалізації. Основи безпеки в хмарних середовищах, зокрема ідентифікацію, контроль доступу, захист даних. Методи масштабування та балансування навантаження в хмарних інфраструктурах. Принципи інтеграції хмарних сервісів у бізнес-процеси та їх економічну ефективність. Підходи до управління хмарними ресурсами та автоматизації їх розгортання.
Використовувати хмарні сервіси для зберігання, обробки та аналізу даних. Адмініструвати та конфігурувати хмарні ресурси за допомогою панелей управління та CLI. Розгортати та налаштовувати віртуальні машини, контейнери та безсерверні обчислення. Використовувати базові сервіси хмарних платформ (Compute Engine, Cloud Storage, Lambda, S3, App Services тощо). Організовувати резервне копіювання та відновлення даних у хмарних середовищах. Реалізовувати автентифікацію та авторизацію користувачів у хмарних додатках. Аналізувати продуктивність хмарних рішень та оптимізувати використання ресурсів. Інтегрувати API хмарних сервісів у веб-додатки та мобільні платформи. Використовувати DevOps-інструменти (Docker, Kubernetes, Terraform) для управління хмарною інфраструктурою.
ПР10 - Використовувати інструментальні засоби розробки клієнт-серверних застосувань, що включають методи інтеграції хмарних сервісів для забезпечення надійної та масштабованої роботи інформаційних систем.
ПР16 - Розуміти концепцію інформаційної безпеки, принципи безпечного проектування програмного забезпечення та забезпечення захисту інформаційних ресурсів у хмарних середовищах.
ПР17 - Виконувати паралельні та розподілені обчислення, застосовувати чисельні методи та алгоритми для розробки та експлуатації розподілених систем на базі хмарних технологій.
ПР18 - Застосовувати принципи управління ІТ-проектами, враховуючи особливості розгортання та експлуатації хмарних сервісів, для впровадження інноваційних рішень у організаційних процесах.
Програма навчальної дисципліни складається з 4 змістових модулів
Тема 1. Вступ до хмарних технологій та типи хмарних середовищ. Що таке хмарні технології; історія розвитку хмарних обчислень; основні концепції: IaaS, PaaS, SaaS; приватні, публічні, гібридні та мультихмарні середовища.
Тема 2. Переваги, недоліки та огляд основних постачальників хмарних послуг. Переваги та виклики хмарних технологій; основні постачальники: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud; порівняння різних постачальників хмарних послуг.
Тема 3. Безпека та відповідальність у хмарних середовищах. Моделі відповідальності за безпеку; ідентифікація та управління доступом (IAM); шифрування даних у хмарі; стандарти відповідності (GDPR, ISO 27001); типові загрози та методи захисту.
Тема 4. Хмарна мережева інфраструктура. Віртуальні приватні мережі (VPC/VNet); підмережі, маршрутизація та балансування навантаження; міжмережеві екрани та групи безпеки; CDN та розподілені мережеві архітектури.
Тема 5. Основи IaaS: віртуальні машини та обчислювальні ресурси. Концепція IaaS та сценарії застосування; віртуальні машини: типи, конфігурації, масштабування; автоматичне масштабування та групи доступності; управління обчислювальними ресурсами в AWS EC2, Azure VM, Google Compute Engine.
Тема 6. Хмарне зберігання даних в IaaS. Типи хмарного сховища: блочне, файлове, об’єктне; Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage; резервне копіювання та відновлення даних; управління життєвим циклом даних та оптимізація витрат.
Тема 7. Контейнеризація та оркестрація в IaaS. Контейнери та Docker: основні концепції; реєстри контейнерів (Docker Hub, ECR, ACR); Kubernetes: архітектура та компоненти; керовані сервіси Kubernetes (EKS, AKS, GKE).
Тема 8. Інфраструктура як код (IaC). Концепція Infrastructure as Code; Terraform: основи та модулі; AWS CloudFormation та Azure Resource Manager; автоматизація розгортання та управління конфігурацією (Ansible, Chef, Puppet).
Тема 9. Моніторинг, логування та відмовостійкість в IaaS. Інструменти моніторингу: CloudWatch, Azure Monitor, Google Cloud Monitoring; централізоване логування (ELK Stack, Cloud Logging); алерти та управління інцидентами; стратегії відмовостійкості: резервування, реплікація, аварійне відновлення.
Тема 10. Основи PaaS та хмарні платформи розробки. Концепція PaaS та відмінності від IaaS; огляд платформ: AWS Elastic Beanstalk, Azure App Service, Google App Engine; розгортання веб-застосунків; управління середовищами розробки, тестування та продакшн.
Тема 11. Хмарні бази даних як сервіс (DBaaS). Реляційні БД у хмарі: Amazon RDS, Azure SQL Database, Cloud SQL; NoSQL рішення: DynamoDB, CosmosDB, Firestore; кешування: Redis, Memcached; вибір типу бази даних залежно від вимог.
Тема 12. Мікросервісна архітектура та API-шлюзи. Мікросервісна архітектура: принципи та переваги; проєктування API та API Gateway (AWS API Gateway, Azure API Management); комунікація між сервісами: REST, gRPC, GraphQL; сервісні mesh-мережі (Istio, Linkerd).
Тема 13. CI/CD та DevOps практики у хмарі. Принципи DevOps та культура безперервного покращення; інструменти CI/CD: GitHub Actions, GitLab CI, AWS CodePipeline, Azure DevOps; стратегії розгортання: Blue/Green, Canary, Rolling; GitOps та автоматизація доставки.
Тема 14. Основи SaaS: архітектура та моделі надання послуг. Концепція SaaS та бізнес-моделі; мультиорендна архітектура (multi-tenancy); ізоляція та кастомізація для орендарів; огляд популярних SaaS-рішень: Salesforce, Microsoft 365, Google Workspace.
Тема 15. Serverless-обчислення та хмарні функції. Принципи serverless-архітектури; Function as a Service (FaaS): AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions; тригери та прив’язки; патерни проєктування та обмеження serverless-рішень.
Тема 16. Хмарна аналітика та Big Data сервіси. Обробка великих даних у хмарі: AWS EMR, Azure HDInsight, Google Dataproc; потокова обробка даних: Kinesis, Event Hubs, Pub/Sub; хмарні сховища даних (Data Warehouse): Redshift, Synapse Analytics, BigQuery; візуалізація та аналіз: Power BI, Looker, QuickSight.
Тема 17. Штучний інтелект та машинне навчання як хмарні сервіси (AIaaS/MLaaS). Готові AI/ML-сервіси хмарних провайдерів; платформи для навчання та розгортання моделей: SageMaker, Azure ML, Vertex AI; когнітивні сервіси: ComputerVision, NLP, Speech API; інтеграція AI-функціоналу у хмарні застосунки.
Тема 18. Оптимізація витрат та майбутнє хмарних технологій. Моделі хмарних витрат: pay-as-you-go, reserved, spot instances; інструменти управління витратами: AWS Cost Explorer, Azure Cost Management; FinOps-практики; тенденції розвитку: edge computing, quantum computing у хмарі, Web3 та децентралізовані хмарні рішення.
| Назви змістових модулів і тем | Кількість годин всього |
У тому числі (годин) | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| лк | пр | лаб | інд | с.р. | ||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| Заліковий модуль 1 | ||||||
| Змістовий модуль 1. Вступ до хмарних технологій | ||||||
| Тема 1. Вступ до хмарних технологій та типи хмарних середовищ | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 2. Переваги, недоліки та огляд основних постачальників хмарних послуг | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 3. Безпека та відповідальність у хмарних середовищах | 5 | 2 | — | — | — | 3 |
| Тема 4. Хмарна мережева інфраструктура | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Разом за змістовий модуль 1 | 26 | 8 | — | 6 | — | 12 |
| Змістовий модуль 2. Інфраструктура як послуга (IaaS) | ||||||
| Тема 5. Основи IaaS: віртуальні машини та обчислювальні ресурси | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 6. Хмарне зберігання даних в IaaS | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 7. Контейнеризація та оркестрація в IaaS | 8 | 2 | — | 4 | — | 2 |
| Тема 8. Інфраструктура як код (IaC) | 6 | 2 | — | 2 | — | 2 |
| Тема 9. Моніторинг, логування та відмовостійкість в IaaS | 6 | 2 | — | 2 | — | 2 |
| Разом за змістовий модуль 2 | 34 | 10 | — | 12 | — | 12 |
| Змістовий модуль 3. Платформа як послуга (PaaS) | ||||||
| Тема 10. Основи PaaS та хмарні платформи розробки | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 11. Хмарні бази даних як сервіс (DBaaS) | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 12. Мікросервісна архітектура та API-шлюзи | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 13. CI/CD та DevOps практики у хмарі | 9 | 2 | — | 4 | — | 3 |
| Разом за змістовий модуль 3 | 30 | 8 | — | 10 | — | 12 |
| Змістовий модуль 4. Програмне забезпечення як послуга (SaaS) | ||||||
| Тема 14. Основи SaaS: архітектура та моделі надання послуг | 4 | 2 | — | — | — | 2 |
| Тема 15. Serverless-обчислення та хмарні функції | 6 | 2 | — | 2 | — | 2 |
| Тема 16. Хмарна аналітика та Big Data сервіси | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 17. Штучний інтелект та машинне навчання як хмарні сервіси (AIaaS/MLaaS) | 7 | 2 | — | 2 | — | 3 |
| Тема 18. Оптимізація витрат та майбутнє хмарних технологій | 6 | 2 | — | 2 | — | 2 |
| Разом за змістовий модуль 4 | 30 | 10 | — | 8 | — | 12 |
| Разом за заліковий модуль 1 | 120 | 36 | — | 36 | — | 48 |
| УСЬОГО ЗА ДИСЦИПЛІНОЮ (120 годин / 4 кредити ECTS) | 120 | 36 | — | 36 | — | 48 |
| № з/п | Тема лабораторного заняття | Кількість годин |
|---|---|---|
| 1 | Реєстрація та налаштування облікових записів хмарних провайдерів | 2 |
| 2 | Робота з інтерфейсами командного рядка хмарних провайдерів | 2 |
| 3 | Налаштування хмарної мережевої інфраструктури | 2 |
| 4 | Розгортання та управління віртуальними машинами | 2 |
| 5 | Хмарне зберігання даних: об'єктне та блочне сховище | 2 |
| 6 | Контейнеризація застосунків за допомогою Docker | 2 |
| 7 | Оркестрація контейнерів у Kubernetes | 2 |
| 8 | Автоматизація інфраструктури за допомогою Terraform | 2 |
| 9 | Моніторинг та логування хмарної інфраструктури | 2 |
| 10 | Розгортання веб-застосунку на PaaS-платформі | 2 |
| 11 | Робота з хмарними базами даних (DBaaS) | 2 |
| 12 | Проєктування та розгортання мікросервісної архітектури | 2 |
| 13 | Побудова CI/CD пайплайну у хмарі | 2 |
| 14 | Налаштування безпеки та контролю доступу у хмарному середовищі | 2 |
| 15 | Розробка та розгортання Serverless-функцій | 2 |
| 16 | Опрацювання та аналіз даних у хмарі (Big Data) | 2 |
| 17 | Інтеграція AI/ML-сервісів у хмарний застосунок | 2 |
| 18 | Аналіз та оптимізація хмарних витрат | 2 |
| Разом | 36 |
Практичні заняття навчальним планом не передбачені.
| № з/п | Тема самостійної роботи | Кількість годин |
|---|---|---|
| 1 | Порівняльний аналіз хмарних провайдерів (AWS, Azure, Google Cloud) | 6 |
| 2 | Дослідження архітектур хмарної безпеки (Shared Responsibility Model, SOC 2, GDPR) | 6 |
| 3 | Проєктування відмовостійкої IaaS-архітектури (RPO/RTO, зони доступності) | 6 |
| 4 | Дослідження інструментів Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation, Pulumi) | 6 |
| 5 | Аналіз PaaS-рішень та хмарних баз даних (порівняльний аналіз сервісів трьох провайдерів) | 6 |
| 6 | Дослідження Serverless-архітектур та event-driven підходів | 6 |
| 7 | Огляд хмарних сервісів машинного навчання та AI (SageMaker, Azure ML, Vertex AI) | 6 |
| 8 | FinOps: стратегії оптимізації хмарних витрат | 6 |
| Разом | 48 |
Індивідуальні (практичні) заняття робочою програмою не передбачені.
Лекції із застосуванням мультимедійних технологій для вивчення теоретичних основ веб-розробки, практичні заняття для набуття навичок створення клієнт-серверних застосунків, лабораторні роботи з розробки інтерактивних веб-додатків, проєктування баз даних, інтеграції бекенд-функціоналу та адаптивного дизайну. Використання сучасних фреймворків, бібліотек і хмарних сервісів у розробці веб-рішень. Консультації для поглиблення знань з управління життєвим циклом веб-застосунків, оптимізації запитів до баз даних та забезпечення конфіденційності даних.
Оцінювання якості знань студентів здійснюється шляхом поточного, підсумкового (семестрового) контролю за 100-бальною шкалою оцінювання, за шкалою EСTS та національною шкалою оцінювання.
Поточний контроль - оцінювання засвоєння студентом навчального матеріалу під час проведення практичних занять, виконання індивідуальних домашніх завдань, консультацій. Результати поточного контролю заносяться в журнал у балах (5, 4, 3, 2, 1). Сума балів за поточний контроль максимально дорівнює 60.
Підсумковий (семестровий) контроль – комплексне оцінювання якості засвоєння навчального матеріалу дисципліни на заліку. Сума балів за залік максимально дорівнює 40.
Для поточного та підсумкового контролю успішності здобувачів вищої освіти використовується модульно-рейтингова система, яка передбачає роз- поділ балів за виконання усіх запланованих видів робіт. Така система оціню- вання виключає можливість суб’єктивного відношення викладача і орієнтує здобувача вищої освіти на підрахунок своїх балів за конкретні види робіт.
Розподіл балів з дисципліни (7 семестр): (макс. кількість балів ) (денна форма навчання, підсумковий контроль - екзамен)
| Поточний контроль | Екзамен | Разом | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Змістовий модуль 1 | Змістовий модуль 2 | Змістовий модуль 3 | Змістовий модуль 4 | ||
| 15 | 15 | 15 | 15 | 40 | 100 |
| Сума балів за всі види навчальної діяльності |
Оцінка ECTS |
Оцінка за національною шкалою для екзамену, курсового проекту (роботи), практики |
Оцінка за національною шкалою для заліку |
|---|---|---|---|
| 90–100 | A | відмінно | зараховано |
| 82–89 | B | добре | зараховано |
| 74–81 | C | добре | зараховано |
| 64–73 | D | задовільно | зараховано |
| 60–63 | E | задовільно | зараховано |
| 35–59 | FX | незадовільно з можливістю повторного складання | не зараховано з можливістю повторного складання |
| 1–34 | F | незадовільно з обов'язковим повторним вивченням дисципліни | не зараховано з обов'язковим повторним вивченням дисципліни |
Програма навчальної дисципліни; робоча програма навчальної дисцип- ліни; наочні навчальні матеріали (слайди), завдання та методичні вказівки до самостійної роботи та практичних занять.
Базова література:
Додаткова література: