Бакалавриат
2026/2027




Высоконагруженные системы на практике
ID 1270988
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Кто читает:
Базовая кафедра МТС
Где читается:
Факультет компьютерных наук
Когда читается:
4-й курс, 1, 2 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Слободянюк Илья Петрович
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
- 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
- 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
- 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
Промежуточная аттестация
- 2026/2027 2nd module0.2 * Работа на семинарах + 0.4 * Проетк + 0.4 * Домашнее задание
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.