云计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后信息技术领域又一次巨变。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘, 但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。“云计算技术与应用”课程在介绍云计算历史、发展及趋势的基础上,重点介绍云计算关键技术、基础架构及各种主流解决方案。课程主要内容包括:云计算概述、云计算关键技术、云服务体系、云计算主流解决方案(Google云计算、Amazon云计算、IBM云计算等)、开源云计算与大数据处理平台(OpenStack、Hadoop等)。由于云计算是近年来计算机科学技术中的研究和应用热点,技术平台更新快,因此本课程会紧密跟踪主流云计算技术及发展,拓宽学生知识面。
1)了解云计算概念,理解云计算各项关键技术,重点是虚拟化技术的原理和应用; 2)通过具体的案例分析使学生理解云服务的体系结构; 3)深入理解云计算的分布式文件系统、并行处理框架、分布式锁服务以及分布式数据库等技术,并通过实验使学生掌握开源云计算平台OpenStack和Hadoop的管理和应用。
本课程设置合格(60~84分)和优秀(85~100分)以及不及格(<60分)三档成绩。
总分(百分制)=单元测验30分+单元作业30分+讨论10分+课程设计30分
说明:
本课程成绩由以下几部分组成:
1) 完成课后单元测验题,得30分。
本课程共安排3次单元测验,题型主要由选择、填空等客观题组成,具体时间会在课程公告中提前一周提醒大家。
2)完成要求的单元作业,得分30分。作业主要内容包括理论考察和实验报告。
3)鼓励学生积极参加线上交流讨论,表现优异者可以得到最高10分的奖励。
4)期末完成期末考试/课程设计,总分30分。
第一单元 云计算概论
1.1 云计算概述
1.2 云计算数据中心
第二单元 云计算关键技术
2.1 虚拟化技术
2.2 虚拟化实验
2.3 云安全技术
第三单元 云服务
3.1 云服务概述
3.2 IaaS及案例分析
3.3 PaaS及案例分析
3.4 SaaS及案例分析
第四单元 开源云计算管理平台
4.1 OpenStack概述
4.2 OpenStack计算服务
4.3 OpenStack存储服务
4.4 OpenStack实验
第五单元 云计算解决方案
5.1 Google云计算
5.2 Amazon云计算
5.3 微软云计算
第六单元 开源大数据处理云平台
6.1 Hadoop 2.0 平台
6.2 Spark框架
学习本课程前应具备以下几个方面的预备知识:
l) 理解计算机组成原理的基本知识;
2) 具备基础的操作系统知识,掌握基本Linux操作命令;
3) 理解计算机网络的基本原理;
4) 掌握基础的Java编程语言。
1、参考教材
l 刘鹏等:《云计算》(第三版),电子工业出版社,2016.
l 陆嘉恒等:《分布式系统及云计算概论》(第2版),清华大学出版社,出版时间:2013
l Kai Hwang等著:《云计算与分布式系统》, 机械工业出版社,2013.
l 林子雨著:《大数据技术原理与应用》(第2版),人民邮电出版社,2017.2.
2、网络资源
l 河海课堂在线链接:https://ktzxmooc.hhu.edu.cn/course/638996.html
l 厦门大学大数据课程公共服务平台 https://dblab.xmu.edu.cn
l 中国云计算 https://www.chinacloud.cn
l CSDN云计算频道 https://cloud.csdn.net/
l IBM developer works云计算频道 https://www.ibm.com/developerworks/cn/cloud/index.html
l OpenStack社区 https://www.openstack.org/
l OpenStack中文社区 https://www.openstack.org/
l Docker社区 https://www.docker.com/
l Docker中文社区 https://www.docker.org.cn/index.html
l Hadoop社区 https://hadoop.apache.org/
l CSDN Hadoop社区 https://hadoop.csdn.net/
l Spark社区 https://spark.apache.org/
3、参考文献
l Google三大论文中文版:
- 《Bigtable:一个分布式的结构化数据存储系统》
- 《The Google File System》
- 《Google MapReduce》