《云计算技术与应用》课程教学大纲.docx

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1、云计算技术与应用教学大纲一、课程基本信息课程名称云计算技术与应用Cloud Computing Technology and Application课程编码CST310521020开课院部计算机科学与技术学院课程团队（未设置）学分2.0课内学时40讲授16实验0上机24实践0课外学时0适用专业软件工程授课语言中文先修课程程序设计（C/C+）、数据结构与算法、计算机网络原理、计算机操作系统、程序设计（Java）课程简介 （限选）本课程是软件工程和物联网工程专业的专业基础课程，也是通信工程和计算机科学与技术专业的专业课程。现今社会的信息增长速度 极快，这些信息积累着大量数据，包括个人数据和工业数据

2、。在应对大数据挑战的过程中，云计算技术日趋成熟，拥有大量的成功商业应 用。云计算成为当前计算机数据管理、计算机网络、计算机系统结构研究的前沿问题之一。该课程介绍云计算的基本内容及流行的商业云 服务，包括Google zd十算、Amazon玄计算、微软玄计算、Hadoop&OpcnStack等开源分布式工计算平台。本课程希望培养学生对女计算概 念、架构和关键技术的理解力，以及运用所学理论分析和解决实力问题的能力。Cloud Computing is a basic professional course for students majoring of software engineering.

3、 Nowadays, in the process of the big data challenge, Cloud Computing and Big Data has a number of successful commercial application. Cloud computing is a new computing method based on the Internet to share IT resources through virtualization. The impact of cloud computing is profound, as it has chan

4、ged the architecture and operation of IT industry. Cloud computing, which will bring about fundamental changes in the way of work and business, is also considered to be a significant change in information technology after personal computers and Internet. At present, the new generation of information

5、 technology represented by cloud computing has been identified as the development priority of strategic emerging industries. Th is course introduce the basic content of cloud computing and popular commercial cloud services, which includes big data and cloud computing, Googley s cloud computing, Amaz

6、on cloud computing, Microsoft , s cloud computing, Hadoop 2.0 and it s ecosystem, OpenStack open cloud computing, cloud computing data centre, etc. During the learning, in the practice of lab work, students gain the abi1ity training of how to use the theory to analyze and solve practical problems.负责

7、人大纲执笔人审核人二、课程目标序号代号课程目标OBE毕业要求指标点任务自选1Ml目标1 ：掌握分布式云计算的基本概念，理解云计算与分布式计算的关系，以及与并行计算、集群计 算、网络计算、网格计算等的关系。能够结合国家最新政策法规、新闻热点等实时信息，思考本课 程对国家信息产业的意义，设计实验题目。是1.32M2目标2 ：熟悉云计算及大数据基本概念，如：云计算及大数据的本质与发展趋势，大数据的形成过 程，大数据与云计算的关系，熟悉云计算及大数据相关的知识，包括对流行的商业云服务的理解， 如Google云计算、Amazon云计算、微软云计算、Hadoop 2.0及其生态圈等。掌握大数据处理编程 实

8、践工具。是2. 3, 7. 13M3目标3 ：熟悉云平台基本操作，能使用相关框架完成云平台的搭建，并具备使用云平台进行大数据处 理的能力是4. 1, 7. 1三、课程内容序号章节号标题课程内容/重难点支撑课 程目标课内 学时教学方式课外学时课外环节11. 11.1分布式计算与 分布式系统理解云计算、云计算技术、云安全、云机制和云架构Ml1讲授1线上自学21.21.2分布式玄计算 的基本概念理解云计算、云计算技术、云安全、云机制和云架构Ml1讲授1线上自学31.31.3云计算一一大 数据计算引入课题并介绍课程设置、云计算概念及大数据的背景介绍及 概念；M21讲授1线上自学41.41.4大数据系统

9、的 原则介绍可拓展、相容性(一致性)、容错系统、优化工作量M21讲授1线上自学52. 12. 1 Google 文件 系统Google文件系统的系统构架、容错机制及系统管理技术Ml2讲授2线上自学62.22.2 MapReduce 分 布式计算数据处理模型分析，锁服务(Chubby)算法及系统，数据表 (Bigtable)模型、系统架构、服务器信息及相关优化，存储系统(Megastore)模型架构，系统监控的基础架构Ml2讲授2线上自学(Dapper)o73. 13.1基础存储架 构、弹性计算云及 简单储存服务Dynamo的主要技术，EC2的基本架构、安全及容错机制，S3 概念、模型和安全措施

10、Ml2讲授2线上自学83.23. 2 AWS云架构和 云服务Compute (EC2, Lambda, ECR, EKS); Storage (S3, EFS, FSx, S3 Glacier); Database (RDS, DynamoDB, ElastiCache, Neptune, Amazon Redshift); Analytics (Athena, EMR, CloudSearch, Elastisearch Service, Kinesis); Machine Learning (Amazon SageMaker, Amazon Comprehend, AWS DeepLens

11、, Amazon Lex, Amazon Polly, Rekognition); Developer Tools (Cloud9, CodeStar, CodeCommit, CodeBuild, CodcDeploy); Management & Governance (CloudWatch, CloudEormation, CloudTrail); loT (loT Core, loT 1-Click, loT Analytics)Ml2讲授2线上自学9实验1实验1AWS云基础 实验实验1AWS云基础实验M31实验1作业10上机1上机1调试实验1 内容上机1调试实验1内容M31上机1作业

12、114. 14.1 Windows Azure平台了解微软云操作系概述、计算服务、储存服务等内容Ml2讲授2线上自学124.24.2 Windows Azure服务平台的 服务内容了解微软云操作系概述、计算服务、储存服务等内容Ml2讲授2线上自学13实验2实验2Azure云实 验实验2Azure云实验M31实验1作业14上机2上机2调试实验2 内容上机2调试实验2内容M31上机1作业155. 15. 1 Hadoop 框架ZooKceper, Habse, Pig, Hive, Oozie, Flume, Mabout,M22讲授2线上自学Spark, Storm 以及 shark 简介165

13、.25. 2 Hadoop 的管 理HDFS 和 MapReduceM22讲授2线上自学17实验3实验3 Hadoop实 验实验3 Hadoop实验M31实验1作业18上机3上机3调试实验3 内容上机3调试实验3内容M31上机1作业196. 16.1 OpenStack 介 绍OpenStack的主要服务、Nova组建介绍、Swift特性及基本原 理、Glance的作用和组成部分等M22讲授2线上自学206.26. 2实验课程练习如何搭建OpenStack框架M22讲授2线上自学21实验4实验 40penStack 实验实验40penStack实验M31实验1作业22上机4上机4调试实验4 内

14、容上机4调试实验4内容M31上机1作业四、考核方式序号考核环出操作细节总评占比1课堂表现随机检查学生上课精神状态、回答问题情况10%2实验1 .本课程16个学时实验，共8次实验。2 .成绩采用百分制，根据实验完成情况评分。30%3作业1 .每周布置23道题目，平均每次课1道题以上。2 .成绩采用百分制，根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。3 .考核学生对云计算体系架构基本知识的掌握能力，学生综合运用所学知识分析问题、解决问题的能力，题型主要有选 择、分析和计算题。30%4期末考试1 .开卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分，题型主要有选择、分析和计算题。2 .主要考核学

15、生利用公有二/私有女平台，设计出局并发应用的高可用性架构方案的能力。根据架构模型的可用性评30%分。五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级1Ml期末考试100%A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59A-能利用公有玄/私有本平台，设计出高并发应用的局可用性架构方案，系统功能合理，能满足业务化要求 B-能利用公有玄/私有女平台，设计出局并发应用的高可用性架构方案，系统功能合理，基本能满足业务化 要求c-能利用公有二/私有女平台，设计出局并发应用的身口用性架构方案，系统功能基本合理D-不能利用公有左/私有右平台设计出高并发应用的高可用性架构方案，系统

16、功能不合理，不能满足业务化 要求2M2实验50%A, B, C, D=90-100, 75-89, 60-74, 0-59A-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的实验结果，步骤叙述清楚，正确分析实验数据，从技术角度 优选解决方案获得有效结论B-实验过程中认真完成实验要求，得到正确的实验结果，步骤叙述比较清楚，正确分析实验数据，从技术 角度优选解决方案获得比较有效的结论C-实验过程中认真完成实验要求，不能得到正确的实验结果，但是经过老师提示，能独立分析，可以从技 术角度优选解决方案获得有效的结论D-实验过程中不能完成实验要求，不能得到正确的实验结果，不能从技术角度优选解决方案获得有效的结 论3

17、M2作业50%A, B, C, D=90-100, 75-89, 60-74, 0-59A-独立思考、按时完成，解题思路清晰、步骤完整、格式合理、答案准确B-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式合理、答案准确C-独立思考、按时完成，解题思路比较清晰、步骤比较完整、格式比较合理、答案准确D-作业抄袭，未能按时完成，解题思路混乱4M3期末考试100%A, B, C, D = 90-100, 75-89, 60-74, 0-59能利用公有云/私有云平台，设计出高并发应用的高可用性架构方案，系统功能合理，能满足业务化要求B-能利用公有N/私有右平台，设计出高并发应用的高可用性架构方

18、案，系统功能合理，基本能满足业务化要求c-能利用公有玄/私有女平台，设计出局并发应用的图可用性架构方案，系统功能基本合理D-不能利用公有云/私有云平台设计出高并发应用的高可用性架构方案，系统功能不合理，不能满评分等级说明：六、教材与参考资料序号教学参考资料明细1图书1分布式系统及云计算概论（第2版），陆嘉恒，文继荣，清华大学出版社，2013. （*主教材）2图书云计算的概念技术及架构，Thomas Erl, Zaigham Mahmood and Ricardo Puttini, ServiceTech 出版社，2013.3图书Hadoop 的指导，Tom White, O Reilly 传媒,2012.4图书|Hadoop实战，陆嘉恒，机械工业出版社，2011.