Verteiltes Job-Scheduling fuer ein Max-Planck-aehnliches Forschungsinstitut bauen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Baue einen verteilten Job-Scheduler für ein Forschungsinstitut mit Failover und 200 Jobs. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Institut (oeffentlich finanziert, 14 Forschungs-Gruppen) hat ein kleines Plattform-Team von vier Personen und benoetigt eine Loesung, die sie selbst weiter betreiben koennen — keine kommerziellen Lizenzen.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie verteilt ein Scheduler wissenschaftliche Jobs ueber zwei Cluster-Standorte unter Beruecksichtigung von Daten-Lokalitaet und Standort-Failover?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Scheduling-Strategien mit mehreren Constraints entwerfen und priorisieren
- Daten-Lokalitaet als erststellige Scheduling-Dimension implementieren
- Cross-Site-Failover mit konsistenter Job-Statushaltung umsetzen
- Fairness-Metriken fuer Multi-Tenant-Cluster definieren und messen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Distributed Scheduling
Apply distributed scheduling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- System Design
Apply system design to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Fault Tolerance
Apply fault tolerance to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Performance Analysis
Apply performance analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Locality
Apply data locality to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Software Engineer
Software Engineers in wissenschaftlichen Rechenzentren entwerfen und betreiben genau solche Scheduling-Loesungen. Die Challenge spiegelt das typische Pflichtenheft eines Plattform-Ingenieurs in einem Forschungsinstitut.
Dieses Projekt schärft
- distributed-scheduling
- python
- system-design
Systemarchitekt:in
Architekt:innen entscheiden ueber Cross-Site-Topologien und Failover-Modelle. Die Trade-off-Analyse uebt die typische Entscheidungsdokumentation.
Dieses Projekt schärft
- system-design
- fault-tolerance
- data-locality
Noch eine Sache