• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2026/2027

Высоконагруженные системы на практике

ID 1270988

Когда читается: 4-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 56

Программа дисциплины

Аннотация

Высоконагруженная система — это не только система с большим количеством пользователей. Её работа зависит от того, как устроены вычисления, ввод-вывод, сеть, хранение данных и защита от перегрузок, а также от того, насколько корректно команда измеряет производительность. На курсе вы разберёте основные механизмы, которые определяют производительность систем: задержки и их распределение, профилирование и нагрузочное тестирование, эффективность одного узла, сетевое взаимодействие, работу хранилищ под нагрузкой, устойчивость и наблюдаемость. Отдельные темы могут быть посвящены нагрузке AI- и LLM-сервисов. Практическая часть строится вокруг измерений и упрощённых реализаций отдельных компонентов. Предполагается, что в течение курса студенты будут развивать собственный сервис и обосновывать принятые инженерные решения результатами тестирования.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • После прохождения курса вы сможете: - оценивать производительность системы, формулировать требования к задержке и пропускной способности и планировать нагрузочные тесты; -находить узкие места с помощью профилирования и объяснять, как на производительность влияют ввод-вывод, память, конкурентность и архитектура приложения.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • выбирать подходы к организации сетевого взаимодействия, хранению и распределению данных с учётом профиля нагрузки
  • проектировать защиту системы от перегрузок и базовую наблюдаемость с использованием метрик, логов и трассировки
  • обосновывать архитектурные и технологические решения количественными показателями и результатами измерений
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Метрики производительности, SLO, профилирование и нагрузочное тестирование
  • Ввод-вывод, конкурентность, работа с памятью и оптимизация критических участков
  • Сетевой стек, распределение трафика и программируемый dataplane
  • Устройство хранилищ, партиционирование, репликация и работа с горячими данными
  • Кэширование, устойчивость к перегрузкам и наблюдаемость
  • Особенности нагрузки AI- и LLM-сервисов
  • Capacity planning и проверка архитектурных решений под нагрузкой
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание
  • неблокирующий Проетк
  • неблокирующий Работа на семинарах
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.2 * Работа на семинарах + 0.4 * Проетк + 0.4 * Домашнее задание
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Гагарина Л.Г., Федоров А.Р., Федоров П.А. - Проектирование и архитектура программных систем - 978-5-16-016016-0 - НИЦ ИНФРА-М - 2026 - https://znanium.ru/catalog/document?id=484764 - 484764 - ZNANIUM

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Котельников, Е. В. Введение в машинное обучение и анализ данных : учебное пособие / Е. В. Котельников, А. В. Котельникова. — Киров : ВятГУ, 2023. — 68 с. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/390698 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.