Cloud Native technológiák laboratórium

Cloud Native Technologies Laboratory

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Cloud Native technológiák laboratórium

Cloud Native Technologies Laboratory

Tantárgykód

BMEVITMAC13

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	0	0	2
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	—	önálló

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

félévközi érdemjegy

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

DR. Sonkoly Balázs

beosztás: egyetemi docens

elérhetőség: sonkoly.balazs@vik.bme.hu

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Tantárgy weboldala

—

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

A gyakorlatok, laborok részletes tematikája:

A tárgyban elvégzendő hat mérés az alábbi hat témakörből kerül ki:

• Az alkalmazási példákhoz használt programozási nyelvek bemutatása. Például: Python, Go.
• Docker konténertechnológia bemutatása gyakorlati példákon keresztül. Performancia mérése, hálózati jellemzők hatása a szoftverre.
• Hálózati alkalmazások üzemeltetése nyílt forráskódú privát felhő platformon. Például: Kubernetes. Pods, Services, API Server. Egyszerű alkalmazások implementálása.
• Hálózati alkalmazások fejlesztése és üzemeltetése publikus felhő platformon. Felhő API-k és SDK-k megismerése. Például AWS. Korábbi alkalmazás beüzemelése.
• FaaS programozási modell alkalmazása publikus felhő környezetben. Például AWS: Lambda, API Gateway, SQS, SNS, Step Functions. Egyszerű alkalmazások implementálása.
• Monitorozás, hibakeresés, troubleshooting publikus és privát felhő környezetben. Például: X-Ray, CloudWatch, Prometheus, Grafana.

A hat mérés mellett az alábbi házi feladatot kell teljesíteni:
• Egy összetett Cloud Native hálózati alkalmazás fejlesztése (tervezés, implementáció, tesztelés)

A tárgy célja a Cloud Native hálózati funkciók fejlesztése tárgyban tanított ismeretek elmélyítése, további gyakorlása laboratóriumi mérések és önálló feladatok segítségével. A tantárgyat sikeresen teljesítő hallgató: • (K2) megérti a Cloud Native koncepció alapjait és az új számítási modelleket (Serverless, Container as a Service, Function as a Service) • (K2) megérti és átlátja egy publikus és egy nyílt forráskódú platform működésének alapjait, a platform és hálózat működésének hatását a szoftverre • (K3) képes önállóan megtervezni és implementálni microservice alapú Cloud Native hálózati alkalmazásokat • (K3) megismeri és használni tudja azokat az eszközöket, felhő API-kat, melyek segítségével Cloud Native hálózati alkalmazások fejleszthetők és üzemeltethetők • (K3) képes önállóan Cloud Native hálózati alkalmazások hibakeresésére, monitorozására és performancia vizsgálatára

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Az oktatás 4 órás online laboratóriumi foglalkozások formájában történik az előző pontban felsorolt hat tématerületet érintve . A mérésvezetők a mérés időtartama alatt folyamatosan rendelkezésre állnak a használt online platformon keresztül, ahol a hallgatókat segítik kérdések esetén. A mérésekre az elektronikusan elérhető segédletekből kell felkészülni. A felkészülést a mérések kezdetén a segédletekben található kérdések alapján ellenőrizzük. Amennyiben az nem megfelelő, a hallgatót pótmérésre utasítjuk. A mérések elvégzésekor mérési jegyzőkönyvet kell beadni, az osztályzás a beadott jegyzőkönyv alapján történik. A laboratóriumi gyakorlatok mellett a hallgatóknak egy nagy házi feladatot is meg kell oldaniuk. Ez egy adott terület részletesebb megismerését igényli, a feladatokat tanórán kívül, önállóan kell kidolgozni. Igény esetén konzultációs lehetőséget biztosítunk.

Tanulástámogató anyagok

Nincs megadva.

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Programozás, Kommunikációs hálózatok

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Programozás, Kommunikációs hálózatok

Általános szabályok

Követelmények: Szorgalmi időszakban: A félév elismeréséhez minden mérés legalább elégséges eredményű teljesítése és a nagy házi feladat sikeres teljesítése szükséges. A félév végi jegyet az egyes mérésekre és a házi feladatra kapott osztályzatok átlagának egész értékre kerekítése adja. Vizsgaidőszakban: Pótlási lehetőségek: Pótmérés a szorgalmi időszakban történhet a félév során egyeztetett időpontban. A félév során két pót/javító mérés elvégzésére van lehetőség.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

IMSc program: • IMSc hallgatóknak külön házi feladatok is kiadásra kerülnek, melyek sikeres teljesítése esetén IMSc pontok kaphatóak. • A laboratóriumi gyakorlatokon emelt szintű többletfeladatok teljesíthetőek IMSc pontokért. IMSc pontok: Legfeljebb 15 IMSc pont szerezhető hallgatónkként az alábbiak szerint: • Sikeresen megoldott opcionális házi feladatok: max. 8 IMSc pont. • Sikeresen megoldott többletfeladat laboratóriumi gyakorlatokon: max. 7 IMSc pont. A többletfeladatokat csak akkor értékeljük, ha az összes többi feladat alapján jelest szerzett a hallgató az adott mérésen. Az IMSc pontokat az IMSc programban részt nem vevő hallgatók is elnyerhetik a fentiek szerint.

Ajánlott tantárgyak

Kötelező Cloud Native hálózati funkciók fejlesztése Ajánlott Szoftvertechnikák

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.