Avaliação de desempenho e perfilamento (profiling). Ferramentas de teste de carga (como Jmeter). Escalabilidade horizontal e vertical. Paralelismo e concorrência. Granularidade. Problemas facilmente paralelizáveis. Sistemas multicore e sistemas distribuídos. Conceito e uso de aceleradores (GPUs, FPGAs etc.) e bibliotecas de apoio. Bibliotecas para processamento de alto desempenho (Pandas, Numpy etc.). Ferramentas Map/Reduce para Big Data (como Spark). Ferramentas para gestão de sistemas distribuídos com containers (OpenShift).
Permitir que o aluno saiba avaliar questões relacionadas a desempenho de aplicações e propor soluções escaláveis.
Não possui.
A avaliação da disciplina é formativa* e somativa**. Os alunos devem entregar as resoluções de atividades e/ou exercícios no Ambiente Virtual de Aprendizagem semanalmente e realizar, ao final do período letivo, uma prova presencial aplicada nos polos da Univesp.
*A avaliação formativa ocorre quando há o acompanhamento dos alunos, passo a passo, nas atividades e trabalhos desenvolvidos, de modo a verificar suas facilidades e dificuldades no processo de aprendizagem e, se necessário, adequar alguns aspectos do curso de acordo com as necessidades identificadas.
**A avaliação somativa é geralmente aplicada no final de um curso ou período letivo. Esse tipo de avaliação busca quantificar o que o aluno aprendeu em relação objetivos de aprendizagem do curso, ou seja, a avaliação somativa quer comprovar se a meta educacional proposta e definida foi alcançada pelo aluno.