| Genel Eğitim Hedefi |
Bu ders öğrencilere bulut bilişimin temelleri, ilgili teknolojiler ve bunların büyük ölçekli veri uygulamalarına yönelik bulut tabanlı çözümler oluşturmak, tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek için büyük veri altyapılarıyla nasıl entegre edilebileceği konusunda kapsamlı bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır. Odak noktası, büyük veri depolama, işleme ve analiz ihtiyaçlarını karşılamak, veri odaklı ortamlarda ölçeklenebilirlik, güvenilirlik ve verimlilik sağlamak için bulut bilişimden yararlanmak olacaktır.
|
| Ders Açıklaması |
ITC545 Bulut Bilişim, bulut bilişimin dinamik alanını ve büyük veri analitikleri ve uygulamalarını desteklemedeki kritik rolünü incelemektedir. Öğrenciler, Altyapı Hizmeti Olarak (IaaS), Platform Hizmeti Olarak (PaaS), Yazılım Hizmeti Olarak (SaaS) ve bulut tabanlı veritabanları dahil olmak üzere bulut bilişimin temel bileşenleri hakkında bilgi edineceklerdir. Ders, bulut mimarisi prensipleri, sanallaştırma teknolojileri, bulut güvenliği ve gizlilik endişelerini kapsayacaktır. Büyük veri teknolojileriyle etkili bir şekilde entegre olan bulut çözümlerini tasarlama, dağıtma ve yönetme konusunda bilgi ve becerilerle öğrencileri donatmayı amaçlamaktadır, karmaşık veri zorluklarıyla başa çıkma yeteneklerini geliştirir. |
| |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler |
Düzey |
Değerlendirme |
| 1) |
Bilgi Teknolojileri alanında, lisans düzeyindeki niteliklerine dayanarak uzmanlık seviyesinde bilgi geliştirme ve derinleştirme yeteneği. |
S |
Sınav,Ödev
|
| 2) |
İstatistik, bilişim ve bilgisayar bilimi alanlarında bilimsel ve pratik bilgiyi uygulama yeteneği. |
H |
Ödev,Proje
|
| 3) |
Analiz ve modelleme yöntemlerine ve bu yöntemlerin sınırlılıklarına dair kapsamlı bir bilgi. |
S |
Sunum
|
| 4) |
Analitik, modelleme ve deneysel temelli araştırmaları tasarlama ve uygulama yeteneği, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları analiz etme ve yorumlama becerisi. |
N |
|
| 5) |
Bilgi sistemleri alanındaki çalışmaların süreç ve sonuçlarını ulusal ve uluslararası ortamlarda sistematik ve açık bir şekilde yazılı ve sözlü olarak aktarabilme yeteneği. |
S |
Proje
|
| 6) |
Veri toplama, işleme, kullanma, yorumlama ve tüm mesleki faaliyetlerde sosyal, bilimsel ve etik değerlere dair bir anlayış. |
N |
|
| 7) |
Multidisipliner ekiplerde liderlik pozisyonu alma, karmaşık durumlarda bilgi temelli çözüm yaklaşımları geliştirme ve sorumluluk alma yeteneği. |
N |
|
| 8) |
Mühendislik çözümlerinin küresel, ekonomik, çevresel ve toplumsal bağlamdaki etkisini anlama yetisi. |
N |
|
| 9) |
İngilizceyi sözlü ve yazılı olarak CEFR'ın en az B2 seviyesinde kullanma yeteneği. |
N |
|
| 10) |
Bilişim teknolojisi uygulamalarının sosyal ve çevresel boyutlarını anlama yetisi. |
N |
|
| Hafta |
Konu |
| 1) |
● Bulut Bilişime Giriş
● Bulut bilişime, geçmişe, evrime ve temel kavramlara genel bakış. |
| 2) |
● Bulut Hizmeti Modelleri: SAAS, PAAS ve IAAS
● Hizmet Olarak Yazılım (SAAS), Hizmet Olarak Platform (PAAS) ve Hizmet Olarak Altyapının (IAAS) ayrıntılı incelenmesi. |
| 3) |
● Sanallaştırma ve Sanal Sunucular
● Sanallaştırma kavramını, avantajlarını, türlerini ve bulut ortamları oluşturmadaki önemli rolünü anlamak. |
| 4) |
● Bulut Tabanlı Ağlar ve Depolama Çözümleri
● Bulut ağının, nesne depolama, blok depolama ve dosya depolama dahil depolama sistemlerinin ve bunların öneminin incelenmesi. |
| 5) |
● Büyük Verinin Temelleri
● Büyük veriye giriş: modern bilgi işlemde büyük verinin tanımı, özellikleri, zorlukları ve önemi. |
| 6) |
● Büyük Veri Altyapıları: Hadoop Ekosistemi
● HDFS, MapReduce, YARN ve diğer bileşenleri içeren Hadoop ekosistemine derinlemesine bakış. |
| 7) |
● Bulutta Spark ve Gerçek Zamanlı Veri İşleme
● Apache Spark'a genel bakış, gerçek zamanlı veri işleme açısından Hadoop'a göre avantajları ve bulut ortamlarındaki rolü. |
| 8) |
● Büyük Veriyi Bulut Platformlarıyla Bütünleştirme
● Büyük veri teknolojilerini bulut platformlarıyla etkili bir şekilde entegre etmeye yönelik stratejiler, araçlar ve yöntemler. |
| 9) |
● Bulutta Optimizasyon ve Performans Ayarlama
● Kaynak yönetimi ve ölçeklendirmeye odaklanarak, bulut tabanlı büyük veri uygulamaları için performansı optimize etmeye ve ayarlamaya yönelik teknikler. |
| 10) |
● Bulut Tabanlı Büyük Veri Sistemlerinde Güvenlik ve Gizlilik
● Bulut tabanlı büyük veri sistemlerinde şifreleme, erişim kontrolü ve uyumluluk dahil olmak üzere güvenlik ve gizlilik sorunlarının ele alınması. |
| 11) |
● Bulut Ortamlarında Maliyet Yönetimi ve Ölçeklenebilirlik
● Otomatik ölçeklendirme ve kaynak tahsisi de dahil olmak üzere bulut altyapılarında maliyetleri yönetmeye ve ölçeklenebilirliğe ulaşmaya yönelik stratejilerin tartışılması. |
| 12) |
● Bulut Bilişim ve Büyük Veride Yükselen Eğilimler
● Sunucusuz bilgi işlem, makine öğrenimi ve yapay zeka entegrasyonu da dahil olmak üzere bulut bilişim ve büyük verilerdeki en son trendlerin ve yeniliklerin araştırılması. |
| 13) |
● Örnek Olay İncelemeleri: Bulutta Gerçek Dünya Büyük Veri Uygulamaları
● Büyük veri ve bulut bilgi işlem teknolojilerinin başarılı entegrasyonunu gösteren gerçek dünyadaki vaka çalışmalarının analizi. |
| 14) |
● Ders İncelemesi ve Geleceğe Yönelik Uygulamalar
● Ders içeriğinin özeti, bulut bilişim ve büyük veri teknolojilerinin gelecekteki etkileri üzerine tartışma ve final değerlendirmelerine hazırlık |
| 15) |
Proje/Sunum Dönemi |
| 16) |
Proje/Sunum Dönemi |
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu