Ott 062019
 
Continuous integration, scheduling e monitoraggio su ambienti Cloud

Nell’ambito di applicazioni BigData di media o grande dimensione, una delle sfide che stiamo affrontando riguarda l’ottimizzazione delle risorse utilizzate. In particolare, all’interno della stessa applicazione vengono interfacciate risorse che possono essere localizzate sia on-premise che su diverse piattaforme Cloud come AWS e Google Cloud Platform. La capacità di orchestrare, schedulare jobs e monitorare al meglio queste risorse permette di avere un vantaggio competitivo non indifferente.
In questo contesto oggi si stanno affermando diverse soluzione come Jenkins, Airflow,  Travis, Azkaban e molte altre disponibili anche in open-source.

Il progetto di stage e tesi punterebbe inizialmente a censire e testare le diverse soluzioni disponibili ed identificare la più idonea per le progettualità di BigData analysis.
Successivamente si punta ad integrare e sviluppare diverse personalizzazioni per rendere ancora più efficace la soluzione identificata.
Durante il percorso di stage e tesi lo studente verrà esposto a problematiche come gestione ambienti Cloud, continuous integration, job scheduling su molteplici risorse o clusters, monitoraggio delle risorse e personalizzazione della soluzione. Per quanto riguarda la parte di  personalizzazione della soluzione, si prevede lo sviluppo in Python o Java.

Per maggiori informazioni o candidature contattare il Prof. Maurizio Atzori via email (atzori@unica.it)
credits unica.it | accessibilità Università degli Studi di Cagliari
C.F.: 80019600925 - P.I.: 00443370929
note legali | privacy

Nascondi la toolbar