Bulud arxitekturu və servisləriSyllabus

Subject code

MS-1203

Credits

6

Student workload

75

Semester

Spring semester

Academic year

2025-2026

Subject type

Mandatory

Form of education

Full-time

Language of instruction

Azerbaijani

In-class hours

a) 30 saat - mühazirə b) 15 saat -seminar

Out-of-class hours

a) 75 saat - TSİ b) 60 saat – MRTSİ

“bulud arxitekturu və servisləri” fənni bulud hesablama texnologiyalarının nəzəri əsaslarını və praktik tətbiq sahələrini əhatə edir. fənn çərçivəsində bulud hesablama anlayışı, inkişaf mərhələləri və əsas xüsusiyyətləri öyrənilir. bulud arxitekturasının komponentləri, xidmət modelləri (iaas, paas, saas) və yerləşdirmə modelləri (public, private, hybrid, multi-cloud) ətraflı şəkildə izah olunur. eyni zamanda virtualizasiya və konteyner texnologiyalarının bulud sistemlərində rolu, resursların idarə olunması, miqyaslana bilmə mexanizmləri və performans məsələləri araşdırılır. fənn bulud mühitlərində təhlükəsizlik, məlumatların qorunması, etibarlılıq və risklərin idarə edilməsi mövzularını da əhatə edir. tədris prosesində aparıcı bulud platformalarının (aws, microsoft azure, google cloud və s.) əsas servis və alətləri ilə tanışlıq, eləcə də praktik tapşırıqlar vasitəsilə bulud əsaslı həllərin tətbiqi üzrə ilkin bacarıqların formalaşdırılması nəzərdə tutulur.

• lecture
• project-based learning
• interactive discussion
• teamwork
• seminar
• presentations

1. 1

   CLO 1: Clo1 statistik siqnal emalının əsas anlayışlarını, metodlarını və telekommunikasiya sistemlərində tətbiq prinsiplərini izah edir. clo2 təsadüfi siqnalların və proseslərin statistik xüsusiyyətlərini, ehtimal paylanmalarını, riyazi gözləməni və dispersiyanı müəyyən edir. clo3 siqnalların korrelyasiya funksiyalarını, spektral sıxlıq xarakteristikalarını və digər statistik parametrlərini təhlil edir. clo4 diskret və fasiləsiz siqnalların statistik emalı üçün uyğun riyazi modellər və alqoritmlər seçir. clo5 rəqəmsal filtrləmə, küylərin azaldılması və faydalı siqnalların küydən ayrılması üsullarını tətbiq edir. clo6 statistik qiymətləndirmə, parametr təyini və hipotezlərin yoxlanılması metodlarından istifadə edərək siqnallar haqqında nəticələr çıxarır. clo7 siqnal-küy nisbəti, emal xətası və qiymətləndirmənin dəqiqliyi kimi göstəricilər əsasında siqnal emalının keyfiyyətini qiymətləndirir. clo8 telekommunikasiya sistemlərində siqnalların statistik emalı zamanı yaranan problemləri təhlil edir və onların həlli üçün uyğun metodlar seçir.

1. 1.
   Cloud computing concept and development history: the emergence of cloud computing technologies, basic concepts and terminology.Lecture
2. 2.
   Advantages and disadvantages of cloud technologyLecture
3. 3.
   The main development prospects of cloud technology.Lecture
4. 4.
   Security measures in cloud technology.Lecture
5. 5.
   Cloud service models: iaas (infrastructure as a service) model architecture and application examples.Lecture
6. 6.
   Cloud service models: capabilities and areas of use of the paas (platform as a service) model.Lecture
7. 7.
   Cloud service models: features and business applications of the saas (software as a service) model.Lecture
8. 8.
   Artificial intelligence in cloud technology. data analytics and big data: integration of data analytics and big data into cloud technology.Lecture
9. 9.
   Application areas of cloud technology: infrastructure and computing, data storage and management, education and training.Lecture
10. 10.
    Container technologies and microservices architecture: concepts of docker, kubernetes and their application in cloud environments.Lecture
11. 11.
    Network architecture in cloud environments: virtual networks, load balancing and traffic management concepts.Lecture
12. 12.
    Data storage in cloud environments: main features and application areas of object, block and file storage models, data backup, replication and disaster recovery strategies.Lecture
13. 13.
    Overview of leading cloud platforms: aws, microsoft azure, and google cloud platforms' key services and tools.Lecture
14. 14.
    Cloud resource management and optimization: scaling, quality monitoring and cost management.Lecture

1. [1]. buyya, r., vecchiola, c., selvi, s. t. mastering cloud computing: foundations and applications programming. morgan kaufmann, 2nd edition, 2018. [2]. hassan q. f. cloud computing: concepts, methodologies, tools, and applications. IGI global, 2018. [3]. abbasov, a. a., mammadov, r. m. cloud technologies and computing systems. baku: ASOSU publishing house, 2021. [4]. hasanov, e. r. virtualization and cloud computing technologies. baku: science and education, 2020. [5]. guliyev, t. i., aliyev, n. s. distributed systems and cloud environments. baku: aztu publishing house, 2019. [6]. rzayev, f. h. data storage and processing systems. baku: baku state university publishing house, 2018. [7]. aliyeva, s. k. security of information systems. baku: elm, 2017.(opens in a new tab)