Выведите свою карьеру и резюме на новый уровень, внедрив в свою работу последние знания в области параллельного и распределенного вычисления”

Хорошее и продвинутое знание в области параллельного и распределенного вычисления может привести к профессиональному росту специалиста в области информатики, который ищет способ выделиться. Учитывая, что это сложная тема, которая может иметь множество применений, TECH обратился к команде экспертов в этой области для разработки всех материалов.

Таким образом, специалисты найдут разделы, посвященные коммуникации и координации в системах вычислений, анализу и программированию параллельных алгоритмов, распределенным системам вычислений и другим полезным вопросам. Все это изложено с современной и инновационной перспективой, основанной на собственном опыте преподавательского персонала.

Таким образом, специалисты в области информатики, успешно окончившие эту программу, имеют решающее преимущество в разработки приложений или систем в области климата, здравоохранения, больших данных, облачных вычислений или блокчейна. Кроме того, благодаря продвинутой программе, можно рассматривать возможность исследовательской деятельности в области вычислений или других связанных областей.

Кроме того, данный курс предлагается полностью в онлайн-формате, что устраняет необходимость посещения занятий или ограничений фиксированного расписания. Специалисты в области информатики могут свободно распределить учебную нагрузку в соответствии со своими интересами, совмещая изучение данной Специализированной магистратуры с другими личными или профессиональными обязанностями.

Запишитесь сейчас и начните уже сейчас изучать самые последние новинки в области параллельных вычислений в облачных средах и программирования, ориентированного на распределенные вычисления”

Данная Специализированная магистратура в области параллельные и распределенные вычисления содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разработка практических кейсов, представленных экспертами в области параллельных и распределенных вычислений
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту и самостоятельные работы
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Всегда будете получать консультацию от преподавательского состава, в котором работают профессионалы с большим опытом в области параллельных и распределенных вычислений”

В преподавательский состав входят профессионалы отрасли, которые вносят свой опыт работы в эту программу, а также признанные специалисты, принадлежащие к ведущим научным сообществам и престижным университетам.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т. е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться решить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалисту поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы получите полную поддержку от крупнейшего онлайн-образовательного учреждения в мире, TECH, с передовыми образовательными технологиями"

Не упустите возможность выделиться и продемонстрировать свой интерес к информатике настоящего и будущего"

Чтобы облегчить процесс обучения и приобретения компетенций, TECH включил в данную университетскую программу наиболее эффективную педагогическую методологию. Благодаря методологии Relearning, студенты значительно сокращают время, затрачиваемое на освоение основных знаний программы, а также укрепляют их благодаря большому количеству аудиовизуального материала, дополнительной литературы и практических упражнений.

Практические задания, основанные на реальных случаях, и детальные видеоматериалы, созданные преподавателями, станут ключом к вашему успеху в данной университетской программе”

Модуль 1. Параллелизм в параллельных и распределенных вычислениях

1.1. Параллельная обработка

1.1.1. Параллельная обработка
1.1.2. Параллельная обработка в вычислительной технике. Цель
1.1.3. Параллельная обработка. Анализ

1.2. Параллельная система

1.2.1. Параллельная система
1.2.2. Уровни параллелизма
1.2.3. Состав параллельной системы

1.3. Архитектуры процессоров

1.3.1. Сложность процесса
1.3.2. Архитектура процессора. Режим работы
1.3.3. Архитектура процессора. Организация памяти

1.4. Сети в параллельной обработке

1.4.1. Режим работы
1.4.2. Стратегия управления
1.4.3. Методы коммутации
1.4.4. Топология

1.5. Параллельные архитектуры

1.5.1. Алгоритмы
1.5.2. Соединение
1.5.3. Коммуникация

1.6. Производительность параллельных вычислений

1.6.1. Эволюция производительности
1.6.2. Показатели производительности
1.6.3. Параллельные вычисления. Тематические исследования

1.7. Таксономия Флинна

1.7.1. MIMD: общая память
1.7.2. MIMD: распределенная память
1.7.3. MIMD: гибридные системы
1.7.4. Поток данных

1.8. Формы параллелизма: TLP (Thread Level Paralelism)

1.8.1. Формы параллелизма: TLP (Thread Level Paralelism)
1.8.2. Крупное зерно
1.8.3. Мелкое зерно
1.8.4. SMT

1.9. Формы параллелизма: DLP (Data Level Paralelism)

1.9.1. Формы параллелизма: DLP (Data Level Paralelism)
1.9.2. Обработка коротких векторов
1.9.3. Векторные процессоры

1.10. Формы параллелизма: ILP (Instruction Level Paralelism)

1.10.1. Формы параллелизма: ILP (Instruction Level Paralelism)
1.10.2. Сегментированный процессор
1.10.3. Суперскалярный процессор
1.10.4. Процессор Very Long Instruction Word (VLIW)

Модуль 2. Параллельная декомпозиция в параллельных и распределенных вычислениях

2.1. Параллельная декомпозиция

2.1.1. Параллельная обработка
2.1.2. Архитектуры
2.1.3. Суперкомпьютеры

2.2. Параллельное оборудование и параллельное программное обеспечение

2.2.1. Последовательные системы
2.2.2. Параллельное оборудование
2.2.3. Параллельное программное обеспечение
2.2.4. Ввод и вывод
2.2.5. Производительность

2.3. Параллельная масштабируемость и повторяющиеся проблемы производительности

2.3.1. Параллелизм
2.3.2. Параллельная масштабируемость
2.3.3. Повторяющиеся проблемы производительности

2.4. Параллелизм общей памяти

2.4.1. Параллелизм общей памяти
2.4.2. OpenMP и Pthreads
2.4.3. Параллелизм общей памяти. Примеры

2.5. Графический процессор (GPU)

2.5.1. Графический процессор (GPU)
2.5.2. Архитектура вычислительных унифицированных устройств (CUDA)
2.5.3. Архитектура вычислительных унифицированных устройств. Примеры

2.6. Системы передачи сообщений

2.6.1. Системы передачи сообщений
2.6.2. MPI. Интерфейс передачи сообщений
2.6.3. Системы передачи сообщений. Примеры

2.7. Гибридное распараллеливание с MPI и OpenMP

2.7.1. Гибридное программирование
2.7.2. Модели программирования MPI/OpenMP
2.7.3. Гибридная декомпозиция и отображение

2.8. Вычисления MapReduce

2.8.1. Hadoop
2.8.2. Другие вычислительные системы
2.8.3. Параллельные вычисления. Примеры

2.9. Акторная модель и реактивные процессы

2.9.1. Акторная модель
2.9.2. Реактивные процессы
2.9.3. Акторы и реактивные процессы. Примеры

2.10. Сценарии параллельных вычислений

2.10.1. Обработка звука и изображений
2.10.2. Статистика/добыча данных
2.10.3. Параллельная сортировка
2.10.4. Параллельные матричные операции

Модуль 3. Коммуникация и координация в системах вычислений

3.1. Параллельные и распределенные вычислительные процессы

3.1.1. Параллельные и распределенные вычислительные процессы
3.1.2. Процессы и потоки
3.1.3. Виртуализация
3.1.4. Клиенты и серверы

3.2. Связь параллельных вычислений

3.2.1. Параллельные вычисления
3.2.2. Многоуровневые протоколы
3.2.3. Связь параллельных вычислений. Типология

3.3. Удаленный вызов процедур

3.3.1. Как работает RPC (удаленный вызов процедур)
3.3.2. Передача параметров
3.3.3. Асинхронный RPC
3.3.4. Удаленная процедура. Примеры

3.4. Коммуникация, ориентированная на сообщения

3.4.1. Переходная коммуникация, ориентированная на сообщения
3.4.2. Постоянная коммуникация, ориентированная на сообщения
3.4.3. Коммуникация, ориентированная на сообщения. Примеры

3.5. Коммуникация, ориентированная на поток

3.5.1. Поддержка непрерывных носителей
3.5.2. Поток и качество обслуживания
3.5.3. Синхронизация потока
3.5.4. Коммуникация, ориентированная на поток. Примеры

3.6. Многоадресная коммуникация

3.6.1. Многоадресная передача на уровне приложения
3.6.2. Распространение данных на основе слухов
3.6.3. Многоадресная коммуникация. Примеры

3.7. Другие виды коммуникации

3.7.1. Удаленный вызов метода
3.7.2. Веб-сервисы / SOA / REST
3.7.3. Оповещение о событиях
3.7.4. Мобильные агенты

3.8. Служба имен

3.8.1. Службы имен компьютеров
3.8.2. Службы имен и система доменных имен
3.8.3. Службы каталогов

3.9. Синхронизация

3.9.1. Синхронизация часов
3.9.2. Логические часы, взаимное исключение и глобальное позиционирование узлов
3.9.3. Выбор алгоритмов

3.10. Коммуникация. Координация и соглашение

3.10.1. Координация и соглашение
3.10.2. Координация и соглашение. Консенсус и проблемы
3.10.3. Коммуникация и координация. Современность

Модуль 4. Анализ и программирование параллельных алгоритмов

4.1. Параллельные алгоритмы

4.1.1. Декомпозиция задачи
4.1.2. Зависимости данных
4.1.3. Неявный и явный параллелизм

4.2. Парадигмы параллельного программирования

4.2.1. Параллельное программирование с общей памятью
4.2.2. Параллельное программирование с распределенной памятью
4.2.3. Гибридное параллельное программирование
4.2.4. Гетерогенные вычисления — CPU + GPU
4.2.5. Квантовые вычисления. Новые модели программирования с неявным параллелизмом

4.3. Параллельное программирование с общей памятью

4.3.1. Модели параллельного программирования с общей памятью
4.3.2. Параллельные алгоритмы с общей памятью
4.3.3. Библиотеки параллельного программирования с общей памятью

4.4. OpenMP

4.4.1. OpenMP
4.4.2. Выполнение и отладка программ с использованием OpenMP
4.4.3. Параллельные алгоритмы с общей памятью в OpenMP

4.5. Параллельное программирование с передачей сообщений

4.5.1. Примитивы передачи сообщений
4.5.2. Коммуникации и коллективные вычислительные операции
4.5.3. Параллельные алгоритмы передачи сообщений
4.5.4. Библиотеки для параллельного программирования с передачей сообщений

4.6. Интерфейс передачи сообщений (MPI)

4.6.1. Интерфейс передачи сообщений (MPI)
4.6.2. Выполнение и отладка MPI-программ
4.6.3. Параллельные алгоритмы передачи сообщений с MPI

4.7. Гибридное параллельное программирование

4.7.1. Гибридное параллельное программирование
4.7.2. Выполнение и отладка гибридно-параллельных программ
4.7.3. Гибридные параллельные алгоритмы MPI-OpenMP

4.8. Параллельное программирование с использованием гетерогенных вычислений

4.8.1. Параллельное программирование с использованием гетерогенных вычислений
4.8.2. CPU vs. GPU
4.8.3. Параллельные алгоритмы на гетерогенных вычислениях

4.9. OpenCL и CUDA

4.9.1. OpenCL vs. CUDA
4.9.2. Выполнение и отладка параллельных программ с использованием гетерогенных вычислений
4.9.3. Параллельные алгоритмы на гетерогенных вычислениях

4.10. Проектирование параллельных алгоритмов

4.10.1. Проектирование параллельных алгоритмов
4.10.2. Проблема и контекст
4.10.3. Автоматическое распараллеливание vs. Ручное распараллеливание
4.10.4. Разбиение проблемы на разделы
4.10.5. Компьютерные коммуникации

Модуль 5. Параллельные архитектуры

5.1. Параллельные архитектуры

5.1.1. Параллельные архитектуры. Классификация
5.1.2. Источники параллелизма
5.1.3. Параллелизм и процессоры

5.2. Производительность параллельных систем

5.2.1. Метрики и показатели производительности
5.2.2. Ускорение
5.2.3. Гранулярность параллельных систем

5.3. Векторные процессоры

5.3.1. Базовый векторный процессор
5.3.2. Чередующаяся память
5.3.3. Производительность векторного процессора

5.4. Матричные процессоры

5.4.1. Базовая организация
5.4.2. Программирование в матричных процессорах
5.4.3. Программирование в матричных процессорах. Наглядный пример

5.5. Межсетевые соединения

5.5.1. Межсетевые соединения
5.5.2. Топология, управление потоком и маршрутизация
5.5.3. Межсетевые соединения. Классификация по топологии

5.6. Мультипроцессоры

5.6.1. Межсетевые соединения для мультипроцессоров
5.6.2. Согласованность памяти и кэша
5.6.3. Протоколы озвучивания

5.7. Синхронизация

5.7.1. Замки (взаимное исключение)
5.7.2. События синхронизации P2P
5.7.3. События глобальной синхронизации

5.8. Мультикомпьютеры

5.8.1. Сети мультикомпьютерных соединений
5.8.2. Коммутационный уровень
5.8.3. Уровень маршрутизации

5.9. Расширенные архитектуры

5.9.1. Машины потоков данных
5.9.2. Другие архитектуры

5.10. Параллельное и распределенное программирование

5.10.1. Языки параллельного программирования
5.10.2. Инструменты параллельного программирования
5.10.3. Паттерны проектирования
5.10.4. Параллельность параллельных и распределенных языков программирования

Модуль 6. Параллельная производительность

6.1. Производительность параллельных алгоритмов

6.1.1. Закон Ахмдаля
6.1.2. Закон Густарфсона
6.1.3. Показатели производительности и масштабируемость параллельных алгоритмов

6.2. Сравнение параллельных алгоритмов

6.2.1. Бенчмаркинг
6.2.2. Математический анализ параллельных алгоритмов
6.2.3. Асимптотический анализ параллельных алгоритмов

6.3. Ограничения аппаратных ресурсов

6.3.1. Память
6.3.2. Обработка
6.3.3. Коммуникация
6.3.4. Динамическое разделение ресурсов

6.4. Производительность параллельных программ с общей памятью

6.4.1. Оптимальное распределение задач
6.4.2. Сродство потоков
6.4.3. SIMD-параллелизм
6.4.4. Параллельные программы с общей памятью. Примеры

6.5. Производительность параллельных программ с помощью передачи сообщений

6.5.1. Производительность параллельных программ с помощью передачи сообщений
6.5.2. Оптимизация коммуникации в MPI
6.5.3. Контроль сродства и балансировка нагрузки
6.5.4. Параллельный ввод/вывод
6.5.5. Параллельные программы передачи сообщений. Примеры

6.6. Производительность гибридных параллельных программ

6.6.1. Производительность гибридных параллельных программ
6.6.2. Гибридное программирование для систем с общей/распределенной памятью
6.6.3. Гибридные параллельные программы. Примеры

6.7. Производительность программ с гетерогенными вычислениями

6.7.1. Производительность программ с гетерогенными вычислениями
6.7.2. Гибридное программирование для систем с несколькими аппаратными ускорителями
6.7.3. Программы с гетерогенными вычислениями. Примеры

6.8. Анализ производительности параллельных алгоритмов

6.8.1. Анализ производительности параллельных алгоритмов
6.8.2. Анализ производительности параллельных алгоритмов. Инструменты
6.8.3. Анализ производительности параллельных алгоритмов. Рекомендации

6.9. Параллельные шаблоны

6.9.1. Параллельные шаблоны
6.9.2. Основные параллельные шаблоны
6.9.3. Параллельные шаблоны Сравнение

6.10. Высокопроизводительные параллельные программы

6.10.1. Процесс
6.10.2. Высокопроизводительные параллельные программы
6.10.3. Высокопроизводительные параллельные программы. Реальные применения

Модуль 7. Распределенные вычислительные системы

7.1. Распределенные системы

7.1.1. Распределенные системы (РС)
7.1.2. Доказательство теоремы CAP (или гипотезы Брюера)
7.1.3. Ошибки программирования распределенных систем
7.1.4. Повсеместные вычисления

7.2. Распределенные системы. Характеристики

7.2.1. Гетерогенность
7.2.2. Расширяемость
7.2.3. Безопасность
7.2.4. Масштабируемость
7.2.5. Устойчивость к сбоям
7.2.6. Параллелизм
7.2.7. Прозрачность

7.3. Сети и объединение распределенных сетей

7.3.1. Сети и распределенные системы. Производительность сетей
7.3.2. Сети, доступные для создания распределенной системы. Типология
7.3.3. Протоколы распределенных сетей vs. Централизованных
7.3.4. Взаимосвязь сетей. Интернет

7.4. Коммуникация между распределенными процессами

7.4.1. Коммуникация между узлами РС. Проблемы и сбои
7.4.2. Механизмы, реализуемые поверх RPC и RDMA для предотвращения сбоев
7.4.3. Механизмы для программной реализации во избежание сбоев

7.5. Проектирование распределенных систем

7.5.1. Эффективное проектирование распределенных систем (РС)
7.5.2. Шаблоны для программирования распределенных систем (РС)
7.5.3. Сервис-ориентированная архитектура (Service Oriented Architecture (SOA))
7.5.4. Оркестрация сервисов и управление данными микросервисов

7.6. Управление распределенными системами

7.6.1. Мониторинг систем
7.6.2. Внедрение эффективной системы протоколирования (logging) в РС
7.6.3. Мониторинг в распределенных сетях
7.6.4. Использование инструмента мониторинга для РС Prometheus и Grafana

7.7. Репликация системы

7.7.1. Репликация системы. Типологии
7.7.2. Неизменяемые архитектуры
7.7.3. Контейнерные системы и виртуализация систем как распределенных систем
7.7.4. Сети блокчейн как распределенные системы

7.8. Распределенные мультимедийные системы

7.8.1. Распределенный обмен изображениями и видео. Проблемы
7.8.2. Серверы мультимедийных объектов
7.8.3. Топология сети для мультимедийной системы
7.8.4. Анализ распределенных мультимедийных систем: Netflix, Amazon, Spotify и т. д
7.8.5. Распределенные мультимедийные системы в образовании

7.9. Распределенные файловые системы

7.9.1. Распределенное совместное использование файлов. Проблемы
7.9.2. Применимость теоремы CAP к базам данных
7.9.3. Распределенные веб-файловые системы: Akamai
7.9.4. Распределенные файловые системы документов IPFS
7.9.5. Распределенные системы баз данных

7.10. Подходы к обеспечению безопасности распределенных систем

7.10.1. Безопасность распределенных систем
7.10.2. Известные атаки на распределенные системы
7.10.3. Инструменты для тестирования безопасности РС

Модуль 8. Параллельные вычисления в облачных средах

8.1. Облачные вычисления

8.1.1. Современное состояние ИТ-ландшафта
8.1.2. Облако
8.1.3. Облачные вычисления

8.2. Безопасность и устойчивость в облаке

8.2.1. Регионы, доступность и зоны сбоев
8.2.2. Управление арендаторами или учетными записями в облаке
8.2.3. Управление идентификацией и доступом в облаке

8.3. Сетевое взаимодействие в облаке

8.3.1. Программно-определяемые виртуальные сети
8.3.2. Сетевые компоненты программно-определяемых сетей
8.3.3. Подключение к другим системам

8.4. Облачные сервисы

8.4.1. Инфраструктура как услуга
8.4.2. Платформа как услуга
8.4.3. Бессерверные вычисления
8.4.4. Программное обеспечение как услуга

8.5. Облачное хранилище

8.5.1. Облачное блочное хранилище
8.5.2. Облачное файловое хранилище
8.5.3. Облачное хранилище объектов

8.6. Взаимодействие и мониторинг облака

8.6.1. Мониторинг и управление облаком
8.6.2. Взаимодействие с облаком: консоль администрирования
8.6.3. Взаимодействие с интерфейсом командной строки
8.6.4. Взаимодействие на основе API

8.7. Облачно-нативная разработка

8.7.1. Облачно-нативная разработка
8.7.2. Контейнеры и платформы оркестровки контейнеров
8.7.3. Непрерывная облачная интеграция
8.7.4. Использование облачных событий

8.8. Инфраструктура как код в облаке

8.8.1. Автоматизация предоставления и управления облаком
8.8.2. Terraform
8.8.3. Интеграция со сценариями

8.9. Построение гибридной инфраструктуры

8.9.1. Взаимосвязь
8.9.2. Взаимосвязь с центром обработки данных
8.9.3. Взаимосвязь с другими облаками

8.10. Высокопроизводительные вычисления

8.10.1. Высокопроизводительные вычисления
8.10.2. Создание высокопроизводительного кластера
8.10.3. Применение высокопроизводительных вычислений

Модуль 9. Модели и формальная семантика. Программирование, ориентированное на распределенные вычисления

9.1. Семантическая модель данных

9.1.1. Семантические модели данных
9.1.2. Семантические модели данных. Цели
9.1.3. Семантические модели данных. Применение

9.2. Семантическая модель языков программирования

9.2.1. Обработка языка
9.2.2. Перевод и интерпретация
9.2.3. Гибридные языки

9.3. Модели вычислений

9.3.1. Монолитные вычисления
9.3.2. Параллельные вычисления
9.3.3. Распределенные вычисления
9.3.4. Кооперативные вычисления (P2P)

9.4. Параллельные вычисления

9.4.1. Параллельная архитектура
9.4.2. Аппаратное обеспечение
9.4.3. Программное обеспечение

9.5. Распределенная модель. Грид-вычисления

9.5.1. Архитектура грид-вычислений
9.5.2. Архитектура грид-вычислений. Анализ
9.5.3. Архитектура грид-вычислений. Применение

9.6. Распределенная модель. Кластерные вычисления

9.6.1. Архитектура кластерных вычислений
9.6.2. Архитектура кластерных вычислений. Анализ
9.6.3. Архитектура кластерных вычислений. Применение

9.7. Кластерные вычисления. Современные инструменты для их реализации. Гипервизоры

9.7.1. Конкуренты на рынке
9.7.2. Гипервизор VMware
9.7.3. Hyper-V

9.8. Распределенная модель. Облачные вычисления

9.8.1. Архитектура облачных вычислений
9.8.2. Архитектура облачных вычислений. Анализ
9.8.3. Архитектура облачных вычислений. Применение

9.9. Распределенная модель. Облачные вычисления Amazon

9.9.1. Облачные вычисления Amazon. Функции
9.9.2. Облачные вычисления Amazon. Лицензирование
9.9.3. Облачные вычисления Amazon. Эталонные архитектуры

9.10. Распределенная модель. Облачные вычисления Microsoft

9.10.1. Облачные вычисления Microsoft. Функции
9.10.2. Облачные вычисления Microsoft. Лицензирование
9.10.3. Облачные вычисления Microsoft. Эталонные архитектуры

Модуль 10. Применение параллельных и распределенных вычислений

10.1. Параллельные и распределенные вычисления в современных приложениях

10.1.1. Аппаратное обеспечение
10.1.2. Программное обеспечение
10.1.3. Важность синхронизации

10.2. Климат. Климатические изменения

10.2.1. Климатические приложения. Источники данных
10.2.2. Климатические приложения. Объемы данных
10.2.3. Климатические приложения. В реальном времени

10.3. Параллельные вычисления на GPU

10.3.1. Параллельные вычисления на GPU
10.3.2. GPUs vs. CPU. Использование GPU
10.3.3. GPU Примеры

10.4. Интеллектуальный грид. Вычисления в электросетях

10.4.1. Интеллектуальный грид
10.4.2. Концептуальные модели. Примеры
10.4.3. Интеллектуальный грид. Пример

10.5. Распределенный двигатель. ElasticSearch

10.5.1. Распределенный двигатель. ElasticSearch
10.5.2. Архитектура с ElasticSearch. Примеры
10.5.3. Распределенный двигатель. Примеры использования

10.6. Фреймворк больших данных

10.6.1. Фреймворк больших данных
10.6.2. Архитектура расширенных инструментов
10.6.3. Большие данные в распределенных вычислениях

10.7. База данных в памяти

10.7.1. База данных в памяти
10.7.2. Решение Redis. Случай успеха
10.7.3. Развертывание решений для баз данных в памяти

10.8. Блокчейн

10.8.1. Архитектура блокчейна. Компоненты
10.8.2. Взаимодействие между узлами и консенсус
10.8.3. Решения блокчейна. Способы реализации

10.9. Распределенные системы в медицине

10.9.1. Компоненты архитектуры
10.9.2. Распределенные системы в медицине. Как это работает
10.9.3. Распределенные системы в медицине. Применение

10.10. Распределенные системы в авиации

10.10.1. Проектирование архитектуры
10.10.2. Распределенные системы в авиационном секторе. Функциональные возможности компонентов
10.10.3. Распределенные системы в авиационном секторе Применение

Данная программа — это толчок, необходимый вам для достижения профессионального роста, которого вы заслуживаете и ради которого работали"