高校实验室云计算大数据建设项目解决方案

1、大学实验室云计算大数据建筑解决方案目录概述4第一章 云计算与大数据发展趋势41.1。云计算与大数据41.2.云计算与大数据的关系51.2.1。当大数据遇上云计算51.2.2。云计算环境作为大数据处理平台61.3.发展趋势：大数据正在逐渐变成“云” 7第二章，云计算大数据人才现状分析92.1。中国云计算大数据人才短缺92.2.云计算大数据人才培养情况102.3.云计算大数据人才培养面临的问题102.3.1。高职实验室设备陈旧，教学资源无法合理配置112.3.2.教学资源分散，共享度低112.3.3。对云计算大数据技术了解不够有效利用11第三章云计算大数据人才培养需求分析123.1。云计算大数据岗

2、位要求123.2.云计算大数据人才培养策略133.2.1。根据就业前景，加强人才培养133.2.2.德才兼备，创新教学方法133.2.3。以工作流程为指导的教材选择133.3.云计算大数据对高职实验室建设的展望143.3.1。建立统一的信息平台，管理海量教学资源143.3.2.云计算降低了维护和运营成本143.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量153.3.4。促进师生信息交流，进一步促进教学互学互鉴153.3.5。借助云计算大数据技术，科研实力可提升15第四章 云计算大数据实验室建设原则164.1。方便的扩展164.2.自主安全164.3.业务高可用性164.4.统一管理和自动化

3、174.5.开放接口174.6.丰富清晰的培训资料174.7.教师培训新技术交流174.8.技术服务保障18第五章 云计算大数据实验室建设目标195.1。建设目标195.1.1。培养学生云计算大数据职业技能195.1.2.提供独立的用户实验环境195.1.3.提高系统资源的利用率195.1.4。系统具有良好的可扩展性205.2.建设能力205.2.1。云计算大数据实验平台部署205.2.2.云计算大数据实验环境的学习与建设20第 6 章，云计算大数据实验室解决方案226.1。云计算大数据实验室整体架构226.2.云计算大数据实验室物理布局236.3.云计算大数据实验平台部署246.3.1.实验

4、平台基础设施256.4.云计算大数据实验环境的学习与搭建286.4.1.云计算基础设施安装部署286.4.2.云计算中间件环境部署296.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘与分析306.4.4.云计算应用层安装使用316.4.5。云安全加固与保护31第7章，云计算大数据实验室课程系统33第 8 章 云计算大数据实验室解决方案的优势358.1。基于Web的实验实现无处不在的网络访问358.2.基于资源的负载均衡，实现实验资源的灵活分配358.3.增量存储技术实现用户实验环境的独立性和连续性368.4.项目驱动实验设计培养学生综合云能力368.5。资源的开放性和可重用性，可以支持科学研究

5、和其他用途368.6.完整的课程体系，教学内容丰富36第九章云计算大数据实验室校企合作389.1。课程和教科书服务389.2.教师培训服务399.2.1。双师资培训399.2.2.企业讲师计划399.3.学生实习就业服务39第10章，云计算大数据实验室配置清单41第 11 章，公司的信息技术42概述云计算大数据技术是当今信息技术发展的主要方向之一。云计算大数据技术一经提出，便受到人们的追捧。被广泛使用的。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是满足当前学生需求的培养体系，是一项比较重要和紧迫的任务。针对云计算和大数据行业对人才培养的需求，某公司推出了一套面向高职院校的云计算大数据实

6、验室建设解决方案。根据人们的建议，本次实验涵盖的技术知识点能够契合当前云计算大数据人才的技能需求。实验设计基于真实工作场景，培养学生综合能力，增强学生对真实工作环境的体验。 ，适应社会人才发展的需要。云计算和大数据的发展趋势云计算和大数据云计算和大数据是同一枚硬币的两个方面。云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的杀手级应用。云计算是大数据增长的驱动力。越来越复杂，越来越实时，这就需要更多的云计算来处理，所以两者相辅相成。30 年前，存储 1TB 或约 1,000GB 数据的成本约为 16 亿美元，而今天将其存储在云中的成本不到 100 美元。但是，如果存储的数据没有经过云计算的挖掘和分析

7、，那只是没有太大价值的死数据。目前，云计算已经普及，成为IT行业的主流技术。基础设施和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传到“云端”进行永久存储。企业客户可以根据自己的需求构建自己的“私有云”，也可以在“公有云”上托管或租用IT资源。服务，这些都不是什么新鲜事。可以说，云是一棵长满大数据的苹果树。大数据的出现正在引发全球深刻的技术和商业变革。从技术上讲，大数据改变了从数据中提取信息的传统方式。在技术领域，我们过去更多地依赖模型。现在我们可以借用大规模数据，使用基于统计的方法，有望在语音识别、机器翻译等技术领域在大数据时代取得新进展。机器学习在搜索引擎和在线广告中发挥着重要作用

8、，被认为是大数据具有真正价值的领域。通过从海量数据中统计分析人们的行为和习惯，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控在内的自然用户界面变得越来越普遍，计算系统正在成为类似人类的感知能力，并且它们看到、理解和理解人类用户的能力不断提高。该计算系统不断增强的感知能力，结合大数据和机器学习领域的进步，使当前的计算系统能够开始理解人类用户的意图和上下文。 “这让计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们工作。”过去，移动运营商和互联网服务运营商拥有大量的用户行为习惯数据，在IT产业链中扮演着举足轻重的角色。在大数据时代，如果移动运营商无法挖掘数据的价值，可能会被完全管道化。运营

9、商与更了解用户需求的第三方开发者之间的互利共赢模式已达成一定共识。云计算与大数据的关系云计算与大数据的关系本质上是静态与动态的关系；云计算强调计算，即运动的概念；而数据是计算的对象，是静态的概念。如果结合实际应用，前者强调计算能力，或者说看重的存储容量；然而，这并不意味着这两个概念是如此的清晰。大数据需要处理大数据的能力（数据采集、清洗、转换、统计等），这实际上就是强大的计算能力；另一方面，云计算的运动也是相对而言的，比如存储设备在基础设施即服务中提供的主要是数据存储能力，所以可以说是动态的和静态的。如果说数据就是财富，那么大数据就是财富，而云计算就是挖掘和利用财富的工具！当大数据遇上云计算从

10、技术角度看，大数据和云计算的关系就像硬币的两面一样密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。它的特点在于对海量数据的挖掘，但必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。为什么云计算盛行？互联网领域应用系统建设：客户群体不确定，系统规模不确定，系统投资不固定，业务应用具有明显的并行分割特征，数据仓库系统建设，数据仓库规模可预估，系统投资数据仓库关系到业务分析的价值和回报，商业智能应用属于整体应用，SaaS模型构建数据仓库系统。大数据管理、分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，以Hive+HADOOP为代表的SQL支持、S

11、QL接口支持、云计算构建下一代数据仓库的大数据技术成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战： 1、更高的集成度。标准机箱针对特定任务最大化。 2、配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、存储、CPU、网络的均衡设计，针对数据仓库访问进行了优化，比传统同类平台高出一个数量级以上。 3、整体能耗更低。对于相同的计算任务，能耗最低。 4、系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障环节，统一一个元件和设备的质量和标准。 5、管理维护成本低。数据收集的一般管理是完全集成的。 6、可规划、可预见的系统扩容升级路线图。云计算环境作为大数据处理平台云计算环境下基本计算单元的区分企业

12、云计算平台虽然有多个CPU进行并行计算，但没有超强数据处理能力的超级CPU。因此，云计算平台需要具备并行计算能力的软件系统。同时，当所有用户的数据都放在云端时，虽然存储容量可以轻松扩展，但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求，简单的数据处理逻辑可以不再满足需要。可以看出，相当多的国有电商企业使用小型机和甲骨文已经好几年了，并且聘请了国内最优秀的甲骨文专家，不断优化自己的甲骨文和小型机。最初的发展可能很快，但后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响。最典型的例子当属前段时间京东商城发生的大规模访问请求宕机事件。因此，他们开始逐渐放弃Oracle或MS-SQL，逐渐转向MySQL+X86。分布式

13、架构。当前的基础计算单元往往是普通的X86服务器，形成一个大云。未来，云计算单元可能包括存储单元、计算单元和协调单元，整体效率会更高。对系统稳定性的需求在处理大规模访问时，对系统稳定性有一定的追求，这来自于很多方面，来自网络的稳定性和数据库的稳定性。对于系统来说，要把握一个大原则，任何一个单点故障都需要排除。不仅是网络上的单点故障，你的呼叫中心的单点故障，只要有单点故障，就必须消除。因为对于电商行业来说，每一秒都是金钱。如果电商业务宕机一个小时，损失是可以计算的。电子商务行业需要一个非常全面的技术系统监控和报警系统。有时你会发现，如果你通过对技术系统的监控来推断你的技术有问题，那就为时已晚了。

14、发展趋势：大数据逐渐“云化”纵观历史，过去的数据中心无论是应用层级还是规模，都只是停留在过去有限的基础设施上，使用传统的精简指令集计算机和传统的大型机，各个基础设施相互隔离。没有统一的有机整体。以往的数据中心，各种资源都没有得到充分利用。而且，传统的数据中心资源配置和部署多为人工方式，没有相应的平台支持，大量人力资源耗费在繁重的重复性工作上，缺乏自助和自动化部署能力，不仅耗费时间，而且成本，还严重影响工作。效率。云计算、虚拟化、云存储等新IT模式的出现，在日渐流行的今天，再次表明过去数据中心资源孤立、缺乏有机整合的局面并没有得到有效利用，无法满足当前多样化、高效、海量的业务应用需求。在云计算时

15、代背景下，数据中心需要提升为集中的规模共享平台，数据中心必须能够实现实时动态扩容和自助服务、自动部署服务。中长期来看，数据中心需要逐步过渡到“主流企业的云基础架构，关键应用的专有架构”和最终“所有工作负载的健壮云架构”的阶段，而不考虑大型机。或者将x86集成到云端，实现软硬件资源的高度集成。数据中心正在逐渐过渡到“云”，其中包括私有云和公共云。私有云是指对企业现有数据中心进行改造和结构调整，通过云计算自动调度和分配资源，实现自动化部署、自动化管理、自动化运维的数据中心架构。在公有云中，服务提供商构建IT基础设施并向外部用户提供商业服务，用户无需拥有云计算资源即可通过网络访问这些服务。与私有云相

16、比，公有云的所有应用、服务和数据都存储在云端，用户数据不存储在企业数据中心。俗话说：“梅虽等于雪，雪虽白，但雪失梅一段香”。相比之下，私有云在数据安全方面会比公有云有更好的表现，但公有云会比私有云有更好的性能。更多“健壮的云架构”。因此，从数据中心演进的角度来看，讨论什么样的“云”是没有意义的。我们更应该关注的是数据中心在未来发展中所扮演的角色以及已经发生的历史变化。云计算大数据人才现状分析中国云计算大数据人才短缺经过多年的技术发展和经验积累，云计算行业已经进入了相对成熟的阶段。云计算作为新一代信息技术转型和IT应用方式转变的重要支柱，已成为当前信息技术产业发展和应用创新的热点。在中国，大量的

17、企业单位正在逐步将其IT系统从传统架构迁移到“云”架构，越来越多的用户正在享受“云”服务带来的便利。云计算更多的是描述一种技术框架和服务交付模式，而大数据则是直接为客户提供业务发展的动力和生产力。大数据出现后，云计算并未走到尽头，但潜力巨大。作为云计算的核心技术，分布式部署和分布式计算也是大数据系统所需的关键技术。正是因为这种关系，大数据给云计算带来了美丽的春天。随之而来的是IT基础设施和应用模式的创新，这不仅是提升自身价值的契机，也是对企业单位信息化部门的严峻挑战。然而，中国缺乏云计算和大数据相关技术人才是业界公认的事实。据IDC调查报告显示，2012年至2015年三年内，云计算大数据相关岗

18、位需求年均增长率为26%，超过1/4的增长率再次证明：企业对云计算更感兴趣。大数据人才需求巨大。 IDC的预测还显示，2012年云计算大数据相关岗位约170万个，该领域的求职者也缺乏云计算大数据的实践经验，没有完善的培训机制；值得警惕的是，到2015年，这个数字已经从170万上升到700万，云计算大数据行业面临着更大的人才缺口。云计算大数据人才培养过去一段时间，为适应信息技术产业的发展，我国大部分高校和职业院校都开设了计算机通信相关专业，但毕业生就业前景却日益黯淡。原因是超过1/4的毕业生反映，他们在学校学习的课程知识比较陈旧，面对云计算、大数据、移动互联网、数据挖掘等新技术的兴起，知识，他们

19、所掌握的技能和实践经验都不能满足行业的需求。人才是我国能否在云计算和大数据时代的新一轮竞争中领先的关键。面对如此巨大的云计算和大数据人才需求缺口，从我国现有教育水平，尤其是教育机构转型提升的效率来看，短时间内难以满足市场需求教学方向和方法。从目前收到的汇总信息来看，开办云计算、大数据相关专业和方向的高等职业院校总数中，开办专业相关专业和方向的高校不到10%。建设，课程设计还没有统一的标准。 “怎么教？教什么？”是一个比较普遍的问题，困扰着这些学校已经开或者将开这个专业的老师。目前，学校基本上都在根据自己的理解开设课程，建立实习培训体系。目前，在整个专业领域，连一本关于云计算和大数据的国家级规划

20、教材都没有。在这些开设云计算和大数据专业和方向的高校中，目前专业建设最快的是职业院校，本科和研究生教育层次的专业和方向建设速度较慢。在研究生教育领域，已有十余所高校开始招收以云计算和大数据为主的硕士和博士生。各高校设立了云计算和大数据相关的科研方向，培养该领域的高层次人才。中国科学院大学首批云计算硕士和博士学位将在两年内毕业，这很可能是中国第一批云计算研究生。在一个行业中，对高端科研开发人才的需求并不大，而市场需要更多的基础开发、项目实施和维护人才，这赋予了我国职业教育行业对培养技能型人才的重视。 ，三所学院提供了很好的机会。面临云计算大数据人才培养对于高职院校的教学实践，主要是指通过实验和实

21、践训练的实践教学，让学生在动手操作的过程中学习到相关的知识和技能。主要教学方式包括实验、实践训练、课程设计和毕业设计等。高职院校的教学实践会随着社会对人才需求的变化而变化。各学院已经开始进行教学实践改革，但由于实践教学涉及资金、软件、硬件、实验室、产学研等诸多因素，因此各职业院校面临的实际情况多种多样。 ，主要问题如下：高职实验室设备落后，教学资源无法合理配置近年来，虽然高职院校也取得了长足的进步，但在高校经费方面仍无法与综合性大学相提并论。由于经费不足，大部分高职院校无法更换老化的设备和更新实验室资源，导致教学资源分布不均。教学资源分散，共享度低随着高职院校对教学资源的重视和现有教学资源的不

22、断整合，特别是远程教育和网络教育的发展，课程资源在一定区域内实现共享，各高校通过课程联合和其他手段。高校教学资源再分配效应进一步扩大了教学资源共享程度。但是，由于高校教学资源数量众多且分散，大部分软硬件资源仍无法有效共享，导致高校教学资源重复投入。一定的浪费。对云计算大数据技术了解不足，无法有效利用虽然对云计算技术做了很多研究，相关的文章和书籍也同步出版，因为云计算技术起源于商界而非学术界，与教育特别是云计算相关的文献并不多技术在高校实践教学中很少使用，以至于大多数教师对云计算技术的了解不够，更不用说在教学实践中广泛使用云计算技术。云计算大数据人才培养需求分析面对汹涌而来的云计算、大数据产业浪

23、潮，要明确人才培养是提升产业竞争力、增强综合实力的关键举措；关键是我国能否在新技术竞争格局下走在前列，赢得与国外的一流竞争。与企业同竞争机会，缩短差距，是增强我国科技实力的重要动力，应该受到全社会的广泛关注。建立专业的云计算和大数据实验室，尤其是满足当前学生需求的培训体系，也是一项重要而紧迫的任务。云计算大数据岗位要求云计算、虚拟化、大数据、数据挖掘、云安全等趋势的到来，催生了一批新的就业岗位，如云计算大数据运维工程师、云计算大数据顾问、云计算大数据开发工程师，云计算大数据挖掘分析师等。接下来，我们将介绍热门职位及其在相关技能中体现的功能：云计算大数据运维工程师：在云计算大数据时代，网络服务规

24、划能够以最小的成本提供更易维护的架构，以最小的成本快速扩展业务。合理分配企业现有资金，让大集群处理更多业务，让小集群发挥最大性能，分布式存储重要的企业数据，保证企业应用和数据的安全。云计算大数据顾问：任何业务部门或任何行业企业背后都有IT系统。在云计算和大数据时代，业务的挑战和机遇也将给IT系统带来更多的要求。在这种情况下，IT系统的规划和部署需要云计算大数据顾问根据用户需求进行详细规划，以满足未来大数据分析和云计算服务应用的需求。云计算大数据开发工程师：PaaS、SaaS、数据挖掘与分析、数据管理与监控、虚拟化、应用开发等，都是开发工程师大显身手的好舞台。相应地，这些技术领域也将对软件工程师

25、提出更高的要求，尤其是虚拟化以及面向BYOD、云计算、大数据、云安全等应用的开发和管理，都需要更深入的技术支持。云计算大数据数据挖掘工程师：也可以称为“数据挖掘专家”。数据挖掘是一种通过分析每一个数据，从大量数据中找出其规律性的技术。数据挖掘是一个决策支持过程。主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计、数据库、可视化技术等，帮助决策者调整市场策略、降低风险、做出正确决策。云计算大数据人才培养策略培养云计算大数据人才，加强云计算大数据教育，不断探索云计算大数据教育新途径。根据就业前景，加强人才培养云计算和大数据是目前业界的热点。两兄弟之间的“二人转”几乎在全球各地上演。整个行业经历了井喷式的快

26、速发展。两个概念叠加，产生了超过千亿的市场。规模。人才是我国能否在云计算和大数据时代的新一轮竞争中领先的关键。根据学生的就业前景，建立专业的云计算大数据实验室，尤其是满足当前学生需求的培养体系，是一项比较重要和紧迫的任务。根据云计算和大数据行业人才培养的需要，某公司开发了一套主要面向学校的云计算和大数据专业学生培养体系。系统集成了高性能计算和大数据的大部分功能，可以灵活支持并行计算、虚拟化、大数据、云安全等系统的安装、维护和调试培训。德才兼备,开拓 新 的 教学 方式云计算大数据是“技术+管理”的集合。通过云计算大数据的学习，可以提高学生对理论的理解，强调学生的实践能力和实践经验的积累。在沿用

27、普通高校一般教学模式的基础上，结合新的教学改革方案，提高专业课程和实践教学内容在整个教学体系中的比重，加大实验室建设，增加实践教学。可新建云计算大数据实验室，开展实践教学，借助多个企业环境和场景搭建模拟云计算大数据教学环境，提升学生动手能力。在教学方式上，要摒弃教师让学生记住的传统模式，引入研究启发式、讨论式、互动式、演练式、现场教学等教学方式，选择适合学生实际的教学方式。每个阶段的学习特点和需要，以提高教学质量。 .选择工作流程指导的教材要选择项目驱动、任务导向的教材，因材施教，培养学生养成良好的学习习惯，增强学习兴趣。所选教材既要强调基本概念和基础知识，又要注重理论与实际应用的结合，不同程

28、度地介绍许多新技术和新的发展方向。在实验部分，每个实验项目都是一个真实案例，来源于真实项目。云计算大数据带来高职实验室建设前景高职院校作为教育领域的重要组成部分，在培养高级应用型人才方面发挥着巨大的作用。起着关键作用。现在是信息化时代。如何进行高职实验室信息化改革，充分发挥高职实验室的教学和实践作用，为高职院校培养更适合社会的毕业生，是当前高职实验室的课题。一个无法回避的施工问题。在众多方案中，云计算大数据技术是完善高职实验室建设的有效途径，具有提高效率、安全可靠、节约成本等诸多优势。建立统一的信息平台，管理海量教学资源高职实验室拥有大量的教学资源。大部分实验室都建立了网络信息平台来管理教学资

29、源，耗费了大量的人力物力。更大的运营压力，不仅要投入一定的维护成本，还要保证网络信息平台的正常运行和安全。如果与云计算大数据厂商合作，通过在厂商提供的云服务器上建立统一的通用信息平台，可以为高职实验室减少大量的软硬件资源，降低运营成本。一个基于数据的统一信息平台，具有强大的计算、存储、网络、存储功能，高效管理原本分散、不安全的海量教学资源。云计算降低了维护和运营成本对于高校实验室建设来说，经费是不可忽视的因素之一。大规模更换设备和实验室改造必然带来资金压力，而云计算技术可以有效解决这一问题。云服务商提供跨平台、资源丰富的通用信息系统。您只需将现有的课程资源放到平台上，然后购买一些便宜的管理终端

30、和网络接入设备即可访问通用信息平台。共享教学资源。对于高职实验室，对终端设备的配置没有具体要求，服务器建立在云服务商，无需购买和维护服务器，节省成本。同时，服务器运行的可靠性和数据的安全性由云服务商提供保障，降低相应的系统管理、设备投资和人员安排的成本。整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量云计算大数据技术有利于建立各职业实验室之间的共同信息共享，整合云计算大数据平台上的教学资源，共享各实验室现有的教学资源，不仅可以节省大量的人力和材料成本，也有利于提高教学质量。教师可以通过云技术在线编辑、修改云平台上的教学资源，并将结果直接存储和发布在云平台上。对于学习者来说，他们可以通过网络随时随地连接

31、到云平台，获取所需的学习资源和服务，从而实现教与学。同时，云计算大数据平台拥有高性能的服务器和高速的网络带宽，可以满足大量的频繁访问。促进师生信息互动，进一步促进教与学通常，教师和学生之间缺乏必要的信息交互。云计算大数据技术可以提供一种新的软件资源开发模式。采用这种方法，建立云服务，实现师生之间的信息交换。数据层 数据交换可以利用XML技术实现即时通讯服务、在线问答服务和电子服务。借助云计算大数据技术提升科研实力科学研究也是各类高职实验室建设的重要方面。随着科研对实验环境的要求越来越高，高职院校在实验室建设上投入了大量资金，但仍会受到资金、时间和资源限制等因素的影响，部分项目研究无法进行。得以

32、实施。职业实验室可以利用云计算大数据技术的优势，部分改善这些问题，使这些项目和科研工作顺利完成。云计算大数据实验室原理该解决方案满足了云计算大数据人才培养的需求。云计算大数据是未来计算机发展的重要方向。当前，国家信息化发展迅速，但人才匮乏问题也日益突出。对于各大高校来说，云计算大数据人才的培养非常重要。云计算大数据人才的培养是未来人才培养战略的重点之一。建立完善、科学的云计算大数据实验平台，可为云计算大数据人才培养提供实践基础。本项目基于云计算大数据。立足于云计算大数据发展方向，希望借助新平台培养该领域人才，同时提升各大高校对云计算大数据的学习和科研水平。云计算大数据实验室应遵循以下原则：易于

33、扩展在架构设计中，应充分考虑可扩展性，为以后的扩展留出空间。当初期的研究工作未完成时，尽量使一台设备具有多种用途。今后，将扩大工作规模，并为特殊用途补充设备。考虑到设备的更换和后期维护的方便，同类设备应尽量购买型号相近的产品，这样当个别设备出现故障时，可以方便地相互更换。自己的安全云计算大数据实验室与互联网互联互通，所以实验室本身的网络安全建设也很重要。实验室必须设置强有力的远程访问控制手段和防护措施，避免因自身安全漏洞导致研究结果偏差，或受到外部不法人员的攻击。业务高可用性云计算大数据平台作为承载未来政务信息中心应用的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。随着数据和业务的集中，云

34、计算平台的建设和运维给信息部门带来了巨大的压力。因此，云计算大数据实验室的建设从基础资源池（计算、存储、网络）、虚拟化平台入手，在云平台等多个层面充分考虑服务的高可用，服务应用可基本单元故障后快速切换迁移，用户无感知，保证服务的连续性。统一管理和自动化云计算大数据是实现系统的按需运行和各种服务的开放，依赖于计算、存储、网络资源的调度和分配，同时提供用户管理、组织管理、工作流管理、自-service Portal接口等，从用户资源的申请审批到分配部署的智能化。管理系统不仅对传统的物理资源和新的虚拟资源进行管理，而且对资源进行全局管理，而不是单独管理。因此，统一管理和自动化将成为必然趋势。开放接口

35、传统的管理系统与上级系统相连，侧重于故障上报和信息查询。云计算大数据的管理系统更关心如何实现自动化部署，在接口方面更关心资源调度和分配，这就要求管理系统在业务调度方面是开放的。为了保证服务器、存储、网络等资源能够被云计算运营平台很好的调度和管理，需要系统提供开放的API接口。致联动。同时，云平台还提供开放的API接口。未来可以在这些接口的基础上进行二次定制和开放，实现面向云计算的数据中心管理平台。丰富清晰的培训资料承担的培训工作，如基础课程培训、行业应用培训等，应有丰富、清晰的教材，包括教师指导书、学生教材和实验手册。这样可以充分提高教学和培训的效率。但是，并不是所有的标准化教材都能满足所有的

36、实验室，很多学校在开展专业培训工作时往往需要定制开发教材，这就需要实验设备提供商和学校共同开发相应的课程。师资培训新技术交流大多数研究人员和教师虽然学术功底深厚，但不一定对实验设备有深入的了解，影响了科研和培训的进展。供应商在提供实验设备的同时，还应为研究人员和教师提供详细的设备使用培训，以便他们更好地开展后续工作。为了使研究和培训内容与最新技术的发展保持同步，应该有行业领先的公司定期与研究人员和教师就前沿技术的发展进行交流，从而实现了双赢。以拓宽研究视野，提高企业产品解决方案竞争力为目标。技术服务保障虽然云计算大数据实验室设备的可靠性不如电信和金融系统高，但如果科研项目进度很紧，或者学生付费

37、使用实验室，可靠性实验平台与厂商一样高。服务对故障的响应非常重要。另一个维度，实验平台涉及多种高精尖技术，厂家服务人员的技术掌握的深度和广度也是非常必要的。云计算大数据实验室建设目标建设目标云计算大数据实验室是为了满足云计算大数据实验教学的需要。实验内容的设计来源于社会需求研究和云计算行业专业人士的建议。实验内容涵盖的技术知识点可以与目前的云计算相媲美。计算大数据人才需要满足技能需求，实验设计基于真实工作场景，培养学生综合能力，增强学生对真实工作环境的体验，满足社会人才发展需求。云计算大数据实验室的建设目标体现在以下几个方面：培养学生云计算大数据职业技能目前市场上云计算大数据的相关实验大多以云

38、平台或大数据分析平台上的应用操作为主，以体验教学为主，无法支撑云计算技术本身的研究和学习。目前，学校与云计算相关的教学还处于起步阶段，还没有完善的课程体系标准。云计算大数据实验室的实验设计面向社会人才需求，协助学校建设符合市场需求的云计算大数据人才。课程体系和实验环境。实验内容设计来源于对云计算大数据相关岗位人才技能要求的统计、分析和归纳，侧重于云计算大数据技术本身的学习、使用和研究。实验基于真实项目，实验内容和培养方式更适合满足社会云计算大数据人才的需求。提供独立的用户实验环境云计算大数据实验室为每个实验用户提供独立的实验环境，保证实验环境的独立性和连续性。每个实验用户都有独立的实验环境，不

39、干扰其他用户，培养用户独立完成实验的能力，能够充分掌握云计算的核心技术点，实时保存实验操作，保证连续性的实验。提高系统资源的利用率云计算大数据技术的学习需要硬件服务器环境的支持。为每个用户配置一到三台物理服务器进行实验教学。成本太高，实验资源有限，大量服务器闲置。该系统采用虚拟化技术，将单个硬件资源虚拟成多个虚拟服务器，基于动态分配技术为用户分配虚拟服务器资源进行实验，可有效提高硬件设备的利用率。系统具有良好的可扩展性云计算大数据技术不断发展进步。平台应具备良好的扩展性，可灵活添加实验内容和虚拟机资源，保证实验内容和虚拟机资源随着云计算技术的发展不断更新和完善。同时，系统支持其他课程实验环境或

40、科研项目所需的计算和存储资源的添加和分配，硬件资源可以充分复用。建设能力云计算大数据实验平台部署云计算大数据平台，包括云计算服务器集群和云计算虚拟化管理平台。云计算大数据平台实现底层服务器硬件、网络设备和存储资源的虚拟化聚合部署，配合云计算虚拟化管理平台，实现云计算的基础设施即服务（IaaS）部分，开展用于实验室的云计算 IaaS。它为上层的研究、教学和实验提供了基本环境。同时，云计算大数据平台也为PaaS、SaaS服务等更高层次的云计算服务提供了良好的基础平台，具有较高的适应性和扩展空间。云计算大数据实验环境的学习与建设某公司的云计算大数据实验分为五个阶段，从基础设施到中间件、 SaaS应用

41、层服务到大数据分析和云安全实验。每个阶段都有详细的课程讲解和配套教材。下面分别介绍这五个阶段。在基础云计算架构的安装和部署阶段，学生可以了解云计算的基础设施，熟悉OpenStack组件的部署，掌握实例的创建和调度。学生可以通过自己部署的OpenStack平台对所有实例进行分配和管理，包括实例资源、配额和网络管理，充分发挥openstack的高效管理和可扩展性。云计算中间件及环境部署阶段，基于openstack的IAAS平台，搭建完整的服务提供平台。该平台主要面向开发者，可根据开发环境的需要提供定制的开发环境，完成一键式开发平台部署。在基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析阶段，通过云计算的

42、分布式部署，了解分布式的概念，从而更快的学习Hadoop分布式文件系统。通过构建一个简单的集群，可以构建用于数据挖掘和分析的数据模型。在云计算应用层的安装和使用阶段，通过PAAS平台提供的开发包和工具，开发可用的Web应用平台和软件，如：电子商务系统、博客系统、常用Web服务等作为网盘。云安全加固和保护阶段，通过学习openstack的部署和应用，你还必须对云安全有一定的了解，划分和管理实例的网络，调整安全组和规则，以便控制实例和资源更容易。高效的。云计算大数据实验室解决方案云计算大数据实验室整体架构云计算大数据实验平台源于对社会人才技能的研究和行业专家的建议。云安全等课程的实验教学和培训，也

43、可以基于该产品的软硬件平台，开展云计算、大数据相关的科研项目。某公司云计算大数据实验平台架构图某公司云计算大数据实验平台，包括云计算服务器集群、云计算大数据管理与应用、云安全等。该平台实现了底层服务器硬件、网络设备和存储资源的虚拟化聚合部署，配合云计算大数据管理，实现云计算的基础设施即服务（IaaS）部分，为云计算IaaS、PaaS、SaaS、大数据管理与挖掘、云安全等提供良好的基础平台，具有较高的适应性和扩展性空间。云计算大数据实验室物理布局云计算大数据实验室的布局设计应以有效利用实验室空间、方便教学培训为原则。这里推荐最主流的布局方式海岛布局。岛式布局是目前最流行的实验室布局。每个体能训练

44、组都是一座孤岛。每组建议使用6名学生，每组配备2m标准柜。某公司云计算大数据实验室各实验组采用“ 4N + 1 ”教学架构平台，即一个资源平台，四个分布式节点（控制节点、网络节点、计算节点、存储节点）供学生通过实际部署了解分布式概念，掌握各个节点和核心组件的功能。云计算大数据实验平台部署云计算大数据实验平台提供完整、标准、开放、易于集成的IaaS服务层。该层提供的动态基础设施是整个云计算服务的核心支撑层。核心部分包括由服务器、存储设备、网络设备和公司的云计算管理平台构成的云计算服务基础设施。该基础架构具有良好的性能、可用性和可靠性。通过虚拟化管理平台聚合计算资源、存储资源、网络资源，构建新一代

45、资源中心，形成统一的云计算大数据实验平台。在实验平台中，所有资源都以单一整体（虚拟机）的形式进行整合和逻辑呈现。这些资源根据需要动态扩展和配置，各个信息系统业务按需使用资源。某公司的云计算虚拟化管理平台，提供自助服务功能和基础服务管理能力。实验平台基础设施服务器集群云计算大数据实验平台根据功能和角色不同分为管理节点服务器和计算节点服务器。管理节点服务器用于安装公司的云计算大数据管理软件，是整个云计算平台的指挥中心。某公司的云计算大数据管理软件采用集中式管理架构，负责处理整个云计算大数据实验平台的服务请求，包括硬件、虚拟机和网络的管理操作，并致到相应的计算节点和系统虚拟机来实现。同时，某公司的云

46、计算大数据管理软件也会将整个云计算大数据实验平台的所有信息记录在数据库中，并监控计算节点、存储和虚拟机的状态以匹配网络使用情况，从而帮助用户了解整个云计算大数据实验平台各个部分的运行情况。在小规模应用环境中，公司的云计算大数据管理软件和数据库可以安装在同一台服务器上；在大规模应用环境中，可部署多台管理服务器，并实时同步构建下属数据库，实现分配压力，提高可靠性。云计算大数据实验平台的“计算”功能。对于云计算大数据实验平台上的计算节点服务器，通常将相同或相似类型的服务器组合在一起作为资源分配的父级，即所谓的计算资源池。在这个计算资源池上安装了虚拟化软件，使其计算资源能够以虚拟机的形式被不同的应用程

47、序使用。存储系统云计算大数据实验平台用于保存虚拟机的操作系统、模板文件、应用程序文件、配置文件等与活动相关的数据，是虚拟机正常工作的基本前提。支持本地存储和共享存储。访问存储空间的方式主要有三种：基于块（FCSAN或iSCSI） 、基于文件（CIFS/NFS）或通过Web服务，基于块和文件的访问方式在企业应用中最为常见，并且可以更好地控制性能、可用性和安全性。本地存储将存储服务器作为托管资源对象添加到云计算大数据实验平台中，主机默认使用本地磁盘介质作为存储。支持在存储服务器上构建NFS服务，云计算大数据实验平台中的服务器和虚拟机通过NFS访问存储。共享存储1) 共享存储通常提供比本地存储更好的

48、 I/O 性能（尤其是在多 VM 环境中）。平台的在线迁移和高可用功能需要以共享存储为前提，如HA、动态资源调整等。3）云计算大数据实验平台中的虚拟机文件系统是经过优化的高性能集群文件系统，允许多个云计算节点同时访问同一个虚拟机存储。由于虚拟架构系统中的虚拟机实际上被封装成一个归档文件和几个相关的环境配置文件，通过将这些文件放在SAN存储阵列上的文件系统中，不同服务器上的虚拟机都可以访问这个文件，从而消除单点故障。网络设备云计算大数据实验平台网络是云计算数据的传输通道，将数据计算与数据存储有机结合。云计算大数据实验平台网络架构设计的重点是保证云计算平台的高可用、易扩展、易管理。作为未来网络的核

49、心，核心交换区域的设备要求具有高可靠性，优选交换引擎和路由引擎物理分离设计的设备，在硬件架构上实现高可靠性。如果对网络的高可用性有更高的要求，可以根据双备份的要求来设计整体网络设计和设备配置。双备份配置消除了网络连接上的单点故障，为关键设备提供故障转移。关键网络设备之间的物理链路采用双冗余连接，工作在负载均衡模式或双活模式。关键主机可以使用双 NIC 来提高可靠性。完全冗余的方法使系统能够实现 99.999% 的电信级可靠性。云计算大数据实验平台采用“扁平化”设计，核心与接入层在二层互联，省去中间汇聚层，实现大二层网络。网络的二三层边界在核心层，安全部署在核心层。在接入层构建计算和存储资源池，

50、使资源池中的虚拟机可以迁移和集群在任意位置的物理服务器上。随着网络交换技术的不断发展，交换机的端口接入密度也越来越高，“扁平化”组网的可扩展性和密度能够很好地满足实验室IaaS云平台服务器接入的要求。同时，在服务器虚拟化技术应用越来越广泛的趋势下，扁平的二层架构更容易实现VLAN的大二层互通，可以满足虚拟机的部署和迁移。与传统的三层架构相比，扁平化的二层架构可以大大简化网络的运维和管理。防火墙是网络系统的核心基础防护措施。它可以分割整个网络的网络区域，并提供基于IP地址和TCP/IP服务端口的访问控制。 、land、syn flooding、ping flooding、tear drop）、端

51、口扫描（port scan）、IP spoofing（ip欺骗）、IP theft等进行有效防护；并提供NAT地址转换、流量限制、用户认证、IP和MAC绑定等安全增强措施。防火墙部署在核心交换机上，为整个云计算大数据实验平台提供安全防护。云计算大数据实验环境与建设云计算基础设施安装部署让学生了解云计算的基础设施，熟悉OpenStack组件的部署，掌握实例的创建和调度。学生可以通过自己部署的openstack平台对所有实例进行分配和管理，包括实例资源、配额和网络管理。利用openstack的高效管理和可扩展性。第一阶段，我们主要进行了IAAS平台的建设和部署。通俗的讲，我们通过一系列组件的部署安

52、装和配置来工作，最后我们要完成的是可以分配和使用的实例，也就是虚拟机资源。我们可以从下图中得到一个理解。客户端的请求是运行一个虚拟机，服务端收到请求后，开始按照工作流进行鉴权调度等相关操作。其中，鉴权、读写数据库、消息传输、镜像调用、磁盘分配、网络划分、实例启动等都是由部门的各个组件完成。通过上面的简单描述，大家应该明白部署openstack云计算平台的目的和我们的需求了。一句话，我们需要使用高效、稳定、可扩展、可迁移的虚拟机资源。所以我们需要通过openstack来实现我们的需求。采用4N+1模式，即一台资源服务器和四个节点（控制节点、计算节点、网络节点、存储节点）。用户可以在一台机器上进行

53、openstack的单节点安装部署，即一体机部署。我们提供自动安装系统来自动部署 openstack 脚本。可快速完成从系统安装到平台搭建的全过程。为了给用户更好的云计算平台体验，我们还采用了子部署部署方案，让用户更直观的感受分布式部署是什么。将各个组件部署在不同的物理服务器上，通过控制节点进行管理，根据不同服务器资源的使用情况，合理分配实例（虚拟机）运行在相应的机器上，以达到资源的最大利用率。安装部署所需的安装包及相关文档和视频教程可从资源服务器获取。其中，资源服务器拥有安装部署所需的安装文档、 PPT、视频教程、图片文件、安装包文件、地狱脚本等资源。本阶段的实验内容可分为四个模块，分别涉及

54、openstack基础实验（一体化平台搭建）、openstack中级实验（平台管理与运维）、openstack高级实验（分布式环境搭建） ，openstack开发实验（API接口开发），根据不同模块分类，提供相应的实验内容和实验课程。云计算中间件环境部署通过第一阶段的学习，我们了解了IAAS 的架构与架构中各个组件的关系。通过部署openstack，我们已经可以启动一个或多个实例，并且这些实例可以划分为不同的用户，用户可以使用自己的实例来部署和搭建环境。但是这样看起来还是不够高效，需要参考一些中间件来完善环境平台的部署。我们可以通过部署PAAS 平台来实现这一要求。应用场景：某公司部署了自己的

55、私有云IAAS平台，并将相应的实例分配给不同的部门。但是，部署的实例都是基于镜像模板安装的系统，不能针对环境进行定制。这时候研发部需要几台php环境的虚拟机，但是从虚拟机开始部署会大大降低工作效率，不能满足灵活性。这时候我们就可以通过PAAS平台安装指定虚拟机的开发环境了。获取到的实例访问PAAS平台的web端，选择你需要的开发环境进行模块化安装。安装完成后，即可使用安装好的环境进行开发工作，无需手动搭建环境。开发工作完成后，用户还可以卸载开发模块，安装新的开发模块。从PAAS平台的功能可以看出，它是一个面向开发者的开发平台。它支持Java 、 python、 php、 ruby 、 perl

56、的开发框架，包括Sp ring、 Seam 、 Weld 、 CDI、 Rails、Rack、 Django 、 Java E。包含 SQL 和 No SQL 数据存储和分布式文件系统。用户可以通过 PAAS 平台创建、部署和管理云应用。它的组件包括：控制节点、应用程序套件和应用程序容器。组件说明：控制节点：应用管理活动的入口。负责管理用户登录、 DNS、应用程序状态以协调应用程序服务。用户与控制节点的交互主要通过WEB管理控制台、 CLI工具或接口REST APTs 。应用套件：应用容器提供应用运行所需的实际功能。每个应用容器提供不同的开发环境包，包括服务器，如Tomcat、 oos 、 N

57、ode Js、 Apache，同时还提供运行环境支持库，如JAVA、PHP 、 Python 、Ruby、 Perl ，并提供数据库支持，包括My SQL、 MongDB等应用容器：通过容器提供应用运行环境和隔离。Container：为应用程序套件运行提供容器。一个容器可以运行一个或多个应用程序。容器为应用程序套件提供按需存储和磁盘空间。节点：包含多个容器的物理机或虚拟机。因为有些容器没有全部运行，一个节点会处于over-quota状态，即放置了一个超过配额的容器。Zones：Zones定义了一些节点，其中的容器可以方便基于节点的负载均衡。基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘与分析本阶段主要介

58、绍通过Hadoop实现大数据的平台架构和分布式文件系统。将从以下几个方面进一步阐述： Hadoop 、 HDFS 、MapReduce、HIVE、HBase 、Mahout 、 Pig 。对于Hadoop集群，可以分为Master和Salve两类。一个HDFS 集群由一个 Name Node 和几个Data Node 组成。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作。 HDFS 和MapReduce 共同构成了Hadoop分布式系统架构的核心。 HDFS采用主/从架构。一个 HDFS 集群由一个 Namenode 和一定数量的 Datanode 组成。

59、 Namenode 是一个中央服务器，负责管理文件系统命名空间（namespace），以供客户端访问文件。集群中的Datanode一般为一个节点，负责管理其所在节点上的存储。 HDFS 暴露了文件系统的命名空间，用户可以在该命名空间上以文件的形式存储数据。从这个角度来看，一个文件实际上被划分为一个或多个数据块，这些数据块存储在一组Datanodes上。 Namenode 执行文件系统命名空间操作，例如打开、关闭和重命名文件或目录。它还负责确定数据块到特定 Datanode 节点的映射。 Datanodes 负责处理来自文件系统客户端的读写请求。数据块的创建、删除和复制都是在Namenode的统

60、一调度下进行的。 MapReduce采用主从（Master/Slaver）架构模式，Job Tracker作为MapReduce的MasterRole，TaskTracker 作为 MapReduce 的 Slaver 角色。 JobTracker主要负责调度和分配每个子任务（Task）在某个TaskTracker上运行。如果发现失败的任务，它会将任务重新分配给其他节点。每个 hadoop 集群中只有一个 JobTracker。一般运行在HDFS的Master节点上。 TaskTracker 主动与 JobTracker 通信，接收作业，并负责执行每个任务。 Hive 建立在 Hadoop 的