Karta Przedmiotu
| Politechnika Białostocka | Wydział Informatyki | ||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kierunek studiów | Cyberbezpieczeństwo |
Poziom i forma studiów |
pierwszego stopnia stacjonarne |
||||||||||||||||||||||||
| Grupa przedmiotów / specjalność |
Zarządzanie infrastrukturą w chmurze | Profil kształcenia | ogólnoakademicki | ||||||||||||||||||||||||
| Nazwa przedmiotu | Wprowadzenie do Google Cloud Platform | Kod przedmiotu | CYB1WGP | ||||||||||||||||||||||||
| Rodzaj zajęć | obieralny | ||||||||||||||||||||||||||
| Formy zajęć i liczba godzin | W | Ć | L | P | Ps | T | S | Semestr | 5,6 | ||||||||||||||||||
| 26 | 26 | Punkty ECTS | 4 | ||||||||||||||||||||||||
| Program obowiązuje od | 2026/2027 | ||||||||||||||||||||||||||
| Przedmioty wprowadzające | Administracja systemami Linux II (CYB1LIN2), Zarządzanie infrastrukturą chmurową (CYB1ZIC), | ||||||||||||||||||||||||||
| Cele przedmiotu |
Przedstawienie architektury oraz możliwości wykorzystania usług Google Cloud Platform w zakresie budowy, konfiguracji i zarządzania środowiskami chmurowymi. Zapoznanie studentów z wybranymi mechanizmami bezpieczeństwa, zarządzania tożsamością, monitorowania usług oraz przetwarzania danych w środowisku chmurowym. Rozwijanie umiejętności wykorzystania narzędzi i usług Google Cloud Platform do tworzenia, konfiguracji i zabezpieczania podstawowych rozwiązań infrastrukturalnych oraz aplikacyjnych. Odniesienia do frameworka edukacyjnego mikrokompetencji SFIA: Cloud Services Development & Deployment - poziom 3 Innovation - poziom 3 Information Security - poziom 3 Network Planning & Management - poziom 3 Systems Design - poziom 2 |
||||||||||||||||||||||||||
| Ramowe treści programowe |
Zagadnienia związane z programowaniem, projektowaniem i zarządzaniem systemami informatycznymi oraz wykorzystywaniem nowoczesnych technologii do tworzenia systemów komputerowych. Tworzenie aplikacji w chmurze, przechowywanie danych, zabezpieczenia oraz zarządzanie infrastrukturą, taką jak VPC (Virtual Private Cloud). Monitorowanie i logowanie użycia zasobów, przetwarzaniem danych w chmurze oraz wykorzystaniem narzędzi do analizy dużych zbiorów danych, takich jak DataProc (do obsługi Spark/Hadoop), BigQuery (do analizy danych) i DataFlow (do przetwarzania strumieniowego). |
||||||||||||||||||||||||||
| Inne informacje o przedmiocie | przedmiot ma związek z prowadzoną na Uczelni działalnością naukową | ||||||||||||||||||||||||||
| przedmiot kształtuje umiejętności praktyczne | |||||||||||||||||||||||||||
| Wyliczenie: | Nakład pracy studenta związany z: | Godzin ogółem |
W tym kontaktowych |
W tym praktycznych |
|||||||||||||||||||||||
| udziałem w wykładach | 26 | 26 | |||||||||||||||||||||||||
| udziałem w innych formach zajęć | 26 | 26 | 26 | ||||||||||||||||||||||||
| przygotowaniem do zaliczenia wykładu | 10 | ||||||||||||||||||||||||||
| przygotowaniem do bieżących zajęć | 38 | 38 | |||||||||||||||||||||||||
| Razem godzin: | 100 | 52 | 64 | ||||||||||||||||||||||||
| Razem punktów ECTS: | 4 | 2.1 | 2.6 | ||||||||||||||||||||||||
| Zakładane kierunkowe efekty uczenia się | Wiedza | Umiejętności | Kompetencje społeczne |
||||||||||||||||||||||||
| CYB1_W04 | CYB1_U05 | ||||||||||||||||||||||||||
| CYB1_W14 | CYB1_U12 | ||||||||||||||||||||||||||
| Cele i treści ramowe sformułował(a) | dr inż. Jerzy Krawczuk | Data: | 08/04/2026 | ||||||||||||||||||||||||
| Realizacja w roku akademickim | 2028/2029 | ||||||||||||||||||||||||||
| Treści programowe | |||||||||||||||||||||||||||
| Wykład | |||||||||||||||||||||||||||
| 1. | Chmura obliczeniowa | ||||||||||||||||||||||||||
| 2. | Google Cloud w tworzeniu aplikacji | ||||||||||||||||||||||||||
| 3. | Opcje przechowywania danych w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 4. | Zabezpieczenia w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 5. | Użytkownicy i role - IAM | ||||||||||||||||||||||||||
| 6. | VPC - Virtual Private Cloud | ||||||||||||||||||||||||||
| 7. | Terraform - infreastruktura jako kod | ||||||||||||||||||||||||||
| 8. | Logowanie i monitorowanie użycia zasobów | ||||||||||||||||||||||||||
| 9. | Przetwarzanie danych w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 10. | DataProc rozwiązanie Spark/Hadoop w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 11. | BigQuery i DataFlow | ||||||||||||||||||||||||||
| 12. | Sztuczna inteligencja w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 13. | Zaliczenie wykładu | ||||||||||||||||||||||||||
| Pracownia specjalistyczna | |||||||||||||||||||||||||||
| 1. | Utworzenie wirtualnej maszyny w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 2. | Ćwiczenia z wykorzystaniem AppEngine i CloudRun | ||||||||||||||||||||||||||
| 3. | Google Kubernetes Engine | ||||||||||||||||||||||||||
| 4. | CloudStorage i CloudSQL | ||||||||||||||||||||||||||
| 5. | Uwierzytelnianie użytkownika: Serwer proxy rozpoznający tożsamość | ||||||||||||||||||||||||||
| 6. | Cloud IAM | ||||||||||||||||||||||||||
| 7. | Konfigurowanie sieci VPC | ||||||||||||||||||||||||||
| 8. | Cloud Monitoring, ćwiczenie z DataProc i DataFlow | ||||||||||||||||||||||||||
| 9. | Rozwiązania AI w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| 10. | Implementacja load balancing na compute engine | ||||||||||||||||||||||||||
| 11. | Konfiguracja środowiska programistycznego w GCP | ||||||||||||||||||||||||||
| 12. | Konfiguracja i zabezpieczenie sieci w GCP; Przygotowanie danych dla interfejsów API ML w Google Cloud | ||||||||||||||||||||||||||
| 13. | Dokończenie niezrealizowanych zadań i wystawienie ocen | ||||||||||||||||||||||||||
| Metody dydaktyczne (realizacja stacjonarna) |
|||||||||||||||||||||||||||
| W | wykład problemowy; wykład informacyjny; wykład z prezentacją multimedialną | ||||||||||||||||||||||||||
| Ps | rozwiązywanie testów oraz zadań w chmurze GCP | ||||||||||||||||||||||||||
| Metody dydaktyczne (realizacja zdalna) |
|||||||||||||||||||||||||||
| W | wykład z prezentacją multimedialną | ||||||||||||||||||||||||||
| - | |||||||||||||||||||||||||||
| Forma zaliczenia | |||||||||||||||||||||||||||
| W | zaliczenie pisemne | ||||||||||||||||||||||||||
| Ps | testy i zadania w chmurze GCP | ||||||||||||||||||||||||||
| Warunki zaliczenia | |||||||||||||||||||||||||||
| W | Uzyskanie min. 30% z każdego efektu uczenia się z zakresu wiedzy, a po spełnieniu tego warunku ostateczna ocena wynika z sumy uzyskanych punktów. Kryteria oceny: [ 0 – 50]% punktów – 2.0 (50 – 60]% punktów – 3.0 (60 – 70]% punktów – 3.5 (70 – 80]% punktów – 4.0 (80 – 90]% punktów – 4.5 (90 – 100]% punktów – 5..0 |
||||||||||||||||||||||||||
| Ps | Minimalne wymagania dotyczące poszczególnych efektów uczenia się z zakresu umiejętności: E2 - realizacja zadań za zajęciach E3 - realizacja zadań na zajęciach 5, 6 i 7 Po spełnieniu powyższych warunków oraz zsumowaniu uzyskanych punktów: [ 0 – 50]% punktów – 2.0 (50 – 60]% punktów – 3.0 (60 – 70]% punktów – 3.5 (70 – 80]% punktów – 4.0 (80 – 90]% punktów – 4.5 (90 – 100]% punktów – 5.0 |
||||||||||||||||||||||||||
| Symbol efektu | Zakładane efekty uczenia się | Odniesienie do efektów uczenia się zdefiniowanych dla kierunku studiów | |||||||||||||||||||||||||
| Wiedza | Umiejętności | Kompetencje społeczne |
|||||||||||||||||||||||||
| Wiedza: student zna i rozumie | |||||||||||||||||||||||||||
| E1 | zasady działania chmury obliczeniowej i dostępne w niej narzędzia | ||||||||||||||||||||||||||
| Umiejętności: student potrafi | |||||||||||||||||||||||||||
| E2 | korzystać z infrastruktury Google Cloud | ||||||||||||||||||||||||||
| E3 | stosować metody zabezpieczeń w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| E4 | stosować metody monitorowania systemów działających w chmurze | ||||||||||||||||||||||||||
| Symbol efektu | Sposób weryfikacji efektu uczenia się | Forma zajęć na której zachodzi weryfikacja | |||||||||||||||||||||||||
| E1 | zaliczenie pisemne | W | |||||||||||||||||||||||||
| E2 | testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP | Ps | |||||||||||||||||||||||||
| E3 | testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP | Ps | |||||||||||||||||||||||||
| E4 | testy oraz zadania praktyczne na platformie GCP | Ps | |||||||||||||||||||||||||
| Literatura podstawowa | |||||||||||||||||||||||||||
| 1. | Kurs online - Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals (https://www.cloudskillsboost.google/paths/420) | ||||||||||||||||||||||||||
| 2. | Oficjalna dokumentacja Google Cloud Documentation (https://cloud.google.com/docs) | ||||||||||||||||||||||||||
| Literatura uzupełniająca | |||||||||||||||||||||||||||
| 1. | Google Cloud Platform Cookbook, PS Legorie, 2018. | ||||||||||||||||||||||||||
| . | - | ||||||||||||||||||||||||||
| Koordynator przedmiotu: | dr inż. Jerzy Krawczuk | Data: | 08/04/2026 | ||||||||||||||||||||||||