Politechnika Warszawska - Centralny System Uwierzytelniania
Nie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Intelligent Network Systems

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 103A-TLTIC-MSP-EINES Kod Erasmus / ISCED: (brak danych) / (brak danych)
Nazwa przedmiotu: Intelligent Network Systems
Jednostka: Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych
Grupy: ( Courses in English )--eng.-EITI
( Przedmioty techniczne )---EITI
( Przedmioty zaawansowane obowiązkowe )-Teleinformatyka i cyberbezpieczeństwo-mgr.-EITI
( Przedmioty zaawansowane techniczne )--mgr.-EITI
( Technical Courses )--eng.-EITI
Punkty ECTS i inne: 5.00
Język prowadzenia: angielski
Jednostka decyzyjna:

103000 - Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych

Kod wydziałowy:

EINES

Numer wersji:

1

Skrócony opis:

Zakres przedmiotu obejmuje koncepcje autonomicznych i kognitywnych sieci i platform dla usług sieciowych opartych o nowoczesne rozwiązania chmurowe i wykorzystujących programowalność infrastruktur sieciowych. Omawiane są motywacje praktyczne do wprowadzania tego typu rozwiązań, architektury wraz z ich podbudową teoretyczną i popularne wzorce implementacyjne. Wykład dostarcza wiedzy w zakresie architektur zarządzania sieciami, platformami i usługami sieciowymi, metod zarządzania, orkiestracji i sterowania dla tych rozwiązań w środowiskach chmurowych, wzorców monitorowania i metod analizy danych na potrzeby zarządzania, a także popularnych platform monitorowania, zarządzania oraz orkiestracji. Laboratoria i projekt pozwalają na realizację elementów prostych platform i usług sieciowych w środowisku chmurowym z użyciem otwartych narzędzi monitorowania, analityki i orkiestracji.

Literatura:

  • J. Doherty, „SDN and NFV Simplified. Visual Guide to Understanding Software Defined Networks and Network Function Virtualization”, Pearsons Education, 2016.
  • J. Donovan, „Building the Network of the Future”, Chapman & Hall, 2017.
  • W. Stallings, „Fundamentals of Modern Networking SDN, NFV, QoE, IoT and Cloud”, Pearsons, 2017.
  • N. Marz, J. Warren, Big Data. Najlepsze praktyki budowy skalowalnych systemów obsługi danych w czasie rzeczywistym, Helion, 2016.
  • Wybrane standardy grup ETSI ENI, ITU-T FG ML5G, ISO/IEC JTC 1 AI.
  • Materiały rekomendowane przez prowadzących podczas zajęć.

Zajęcia w cyklu "rok akademicki 2021/2022 - sem. letni" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-02-21 - 2022-09-30
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Laboratorium, 15 godzin więcej informacji
Projekt, 15 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Dariusz Bursztynowski
Prowadzący grup: Dariusz Bursztynowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Egzamin
Jednostka realizująca:

103600 - Instytut Telekomunikacji

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Politechnika Warszawska.