高校云计算大数据实验室项目建设方案(科技公司版)

高校实验室云计算大数据建设解决方案

目录

概述 (4)

第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4)

1.1.云计算与大数据 (4)

1.2.云计算与大数据的关系 (5)

1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5)

1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6)

1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7)

第二章、云计算大数据人才现状分析 (9)

2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9)

2.2.云计算大数据人才培养情况 (9)

2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10)

2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11)

2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11)

2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11)

第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12)

3.1.云计算大数据岗位需求 (12)

3.2.云计算大数据人才培养策略 (13)

3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13)

3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13)

3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13)

3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14)

3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14)

3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14)

3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15)

3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15)

3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15)

第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16)

4.1.方便扩展 (16)

4.2.自身安全 (16)

4.3.业务高可用 (16)

4.4.统一管理与自动化 (17)

4.5.开放接口 (17)

4.6.丰富、清晰的培训教材 (17)

4.7.师资培训新技术交流 (17)

4.8.技术服务保障 (18)

第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19)

5.1.建设目标 (19)

5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19)

5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19)

5.1.3.提高系统资源的利用率 (19)

5.1.4.系统具有良好扩展性 (20)

5.2.建设内容 (20)

5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20)

5.2.2.云计算大数据实验环境学习及搭建 (20)

第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22)

6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22)

6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23)

6.3.云计算大数据实验平台部署 (24)

6.3.1.实验平台基础设施 (25)

6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28)

6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28)

6.4.2.云计算中间件环境部署 (29)

6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30)

6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31)

6.4.5.云安全加固和防护 (31)

第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33)

第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35)

8.1.Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)

8.2.基于资源的负载均衡，实现实验资源弹性分配 (35)

8.3.增量存储技术，实现用户实验环境的独立性和延续性 (36)

8.4.项目驱动式实验设计，培养学生的综合云能力 (36)

8.5.资源的开放性及复用性，可支持科研等其他用途 (36)

8.6.完善的课程体系丰富的教学内容 (36)

第九章、云计算大数据实验室校企合作 (38)

9.1.课程与教材服务 (38)

9.2.师资培训服务 (39)

9.2.1.双师型教师培养 (39)

9.2.2.企业讲师计划 (39)

9.3.学生实习就业服务 (39)

第十章、云计算大数据实验室配置清单 (41)

第十一章、北京某公司信息技术有限公司......................................... 错误！未定义书签。

概述

云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，某公司推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。

第一章、云计算与大数据的发展趋势

1.1.云计算与大数据

云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。

30年前，存储1TB也就是约1000GB数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。

目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是

大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

以往，移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据，在IT 产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代，移动运营商如果不能挖掘出数据的价值，可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式，已取得一定共识。

1.2.云计算与大数据的关系

本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！

1.2.1.当大数据遭遇云计算

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。大数据必然

无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它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。

云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建：客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、Saas模式构建数据仓库系统。

大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台

1.2.2.1.云计算环境中基本计算单元的分化

企业云计算平台上虽然有多个并行计算的CPU，但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级CPU，因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。同时，当所有用户的数据全部放在云端时，虽然存储容量可以很方便地扩充，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已经无法满足需要。

可以看到，国内有相当多的电商企业，用小型机和Oracle扛了好几年，并请了全国最牛的Oracle的专家不停优化他的Oracle和小型机，初期发展可能很快，但是后来由于数据量激增，业务开始受到严重影响，最典型的例子无疑是京东商城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件，因此他们开始逐渐放弃了Oracle或者MS-SQL，并逐渐转向MySQL+X86的分

布式架构。

目前的基本计算单元常常是普通的X86服务器，它们组成了一个大的云，而未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元，总体的效率会更高。

1.2.2.2.对系统稳定性的需求

在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求，来自很多方面，来自网络稳定性、数据库稳定性。对系统而言，需要把握一个大原则，需要消除任何单点故障。不光是网络上单点故障，还有来自你呼叫中心里的单点故障，只要有单点故障一定要消除掉。因为对于电商行业而言，每一秒都是钱，电子商务业务如果宕机一个小时，损失多少是可以算出来的，电商行业需要非常全面的技术系统监控报警系统。有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发生问题已经晚了。

1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化

纵观历史，过去的数据中心无论应用层次还是规模大小，都仅仅是停留在过去有限的基础架构之上，采用的是传统精简指令集计算机和传统大型机，各个基础架构之间都相互孤立，没有形成一个统一的有机整体。在过去的数据中心里面，各种资源都没有得到有效充分地利用。而且传统数据中心资源配置和部署大多采用人工方式，没有相应的平台支持，使大量人力资源耗费在繁重的重复性工作上，缺少自助服务和自动部署能力，既耗费时间和成本，又严重影响工作效率。

而当今越来越流行的云计算、虚拟化和云存储等新IT模式的出现，又再一次说明了过去那种孤立、缺乏有机整合的数据中心资源并没有得到有效利用，并不能满足当前多样、高效和海量的业务应用需求。

在云计算时代背景下，数据中心需要向集中大规模共享平台推进，并且，数据中心要能实现实时动态扩容，实现自助和自动部署服务。

从中长期来看，数据中心需要逐渐过渡到“云基础架构为主流企业所采用，专有架构为关键应用所采用”阶段，并最终实现“强壮的云架构为所有负载所采用”，无论大型机还是x86都融入到云端，实现软硬件资源的高度整合。

数据中心逐步过渡到“云”，这既包括私有云又包括公有云。私有云，就是对企业现有的数据中心进行改造和架构调整，通过云计算对资源进行自动调度和分配，实现一个自动部署、

自动管理和自动运维的数据中心架构。而公有云则是由服务商建立IT基础架构，并向外部用户提供商业服务，而用户可以在不拥有云计算资源的条件下通过网络访问这些服务。与私有云相比，公有云的所有应用程序、服务和数据都存放在云端，用户数据也并不存放在企业内部数据中心。

正所谓“梅虽逊雪三分白，雪却输梅一段香”，相比之下，私有云会比公有云在数据安全性方面有更好的表现，但公有云却会比私有云有更“强壮的云架构”。因此，从数据中心演进的角度来看，讨论何种“云”并无实质意义，我们更应该重视的是数据中心在未来发展中所扮演的角色和出现的历史性变革。

第二章、云计算大数据人才现状分析

2.1.我国云计算大数据人才紧缺

经过多年的技术发展和经验积累，云计算行业已经进入一个相对成熟的阶段。作为新一代信息技术变革、IT应用方式变革的重要支柱，云计算已经成为当前信息技术产业发展和应用创新的热点。在国内，大量的企业单位正逐步将自己的IT系统从传统架构向“云”架构迁移，越来越多的用户正在享受“云”服务带来的便利。云计算更多的是在描述一种技术框架和服务交付模式，与此同时大数据则是直接向客户提供业务发展的推动力和生产力。

大数据出现以后，云计算并没有因此落幕，反而大有用武之地。作为云计算核心技术的分布式布署和分布式计算也是大数据系统所需要的关键技术，正是因为这一层关系，大数据给云计算带来了一个美丽的春天。随之而来的是IT基础设施和应用模式的革新，这对企业单位的信息部门来说，既是提升自我价值的机会，也是严峻的挑战。但是，国内云计算和大数据相关技术人才的匮乏已是业内公认的事实。

根据IDC的调查报告，从2012年至2015年的3年之间里，云计算大数据的相关工作需求将出现26%的年增长率，超过1/4的增长率再次证明了企业对云计算大数据人才的巨大需求。IDC的预测还表明，2012年有约170万的云计算大数据相关岗位出现真空，而这方面的求职者也都缺乏云计算大数据方面的实践经验，并且不具备完善的培训机制；值得警醒的是，到2015年，这个数字从170万上升到700万，云计算大数据产业面临着更大的人才缺口。

2.2.云计算大数据人才培养情况

在过去一段时间内，为了满足信息技术产业的发展，国内多数高校、职业院校开设了计

算机通信相关专业，但毕业生的就业前景却日渐黯淡。究其原因，超过1/4的毕业生反馈在校学习的课程知识较为陈旧，面对云计算、大数据、移动互联网、数据挖掘等新型技术的兴起，自己所掌握的知识、技能和实践经验均无法满足行业需求。

我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。面对如此巨大的云计算和大数据人才需求缺口，以中国现有的教育水平尤其是教育机构转变和改进教学方向和方法的效率来看，很难在短时间内满足市场需求。

就目前收到的汇总信息来看，已经开设有云计算和大数据相关专业和方向的普通高校和高职院校还不到总数的10%，已经开始相关专业和方向的高校在专业建设、课程设计方面还没有统一标准，关于这个专业“怎么教？教什么？”是一个比较广泛存在的问题，困惑着这些已经开设或将要开设这个专业的学校老师。目前各学校基本上都是按照各自的理解在开设课程和建立实习实训体系，目前在整个专业领域，甚至还没有关于云计算和大数据的国家级规划教材。在这些已经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高职院校、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，目前已经有十余所高校已经开始招收主攻云计算和大数据方向的硕士和博士研究生，北京大学信息科学技术学院、东北大学软件学院、中国科技大学、中国科学院成都计算机应用研究所等高校单位均开设了云计算和大数据相关的科研方向，培养这方面的高层次人才。中国科学院大学首批云计算方向的硕士和博士将于两年内毕业，这很可能是中国第一批云计算方向的研究生。

在一个产业来说，高端科研和开发人才其实需求量并不大，市场需要的更多是基础开发、项目实施和维护人员，这就给我国的职教行业和偏重培养技能型人才的二本、三本院校提供了一个非常好的机会。

2.3.云计算大数据人才培养面临的问题

对于高职院校的教学实践，其主要是指通过实验、实训进行实践教学，使学生在实践动手操作过程中学到相关的知识和技能，主要的教学方式包括实验、实训、课程设计和毕业设计等。高职院校的教学实践会根据社会对人才需求的变化而变化，各院校早已开始进行教学实践改革，但是由于实践教学涉及众多的因素，例如资金、软件、硬件、实验室、产学研基地等方面，因此各高职院校面临着各种不同的实际情况，存在的问题主要有：

2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配

近几年，虽然高职院校也有了较大的发展，但在高校资金方面还是无法和综合性大学相比。大多数的高职院校由于资金的不足，无法更换老化的设备，更新实验室资源，使得教学资源分配不均匀。

2.3.2.教学资源分散，共享程度低

随着高职院校对教学资源的重视，不断整合现有的教学资源，特别是远程教育和网络教育的发展，使得课程资源在一定范围内得到了共享，而且各高校通过课程联合等方式达到了教学资源在高校之间再分配的效果，使得教学资源共享程度进一步扩大，但由于高校教学资源较多，而且比较分散，大部分软件和硬件资源仍然无法有效共享，使得高校教学资源重复投入，造成一定的浪费。

2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用

现在虽然对云计算技术已经做了大量研究，相关的文章与书籍也同步而出，但由于云计算技术起源于企业界而非学术界，并且与教育相关的文档不多，尤其是将云计算技术运用到高校实践教学中少之甚少，使得大多数教师对云计算技术认识不够，更谈不上将云计算技术在教学实践中广泛运用。

第三章、云计算大数据人才培养需求分析

面对云计算与大数据风起云涌的产业浪潮，我们应该明确人才培养是提高产业竞争力、提升整体实力的关键措施；是我国在新的技术竞争格局下，能否取得先机，得到与国外一流企业相同的竞争机会，缩短差距，提升我国科技实力的重要推动力，应该得到全社会的广泛关注。建立专业的云计算和大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，也是一个比较重要和紧迫的工作。

3.1.云计算大数据岗位需求

云计算、虚拟化、大数据、数据挖掘，云安全等趋势的到来，诞生一批新的工作岗位，比如云计算大数据运维工程师、云计算大数据咨询顾问、云计算大数据开发工程师、云计算大数据挖掘分析师等。接下来为大家介绍相关技能所体现的热门工作岗位及其职能：云计算大数据运维工程师：在云计算大数据时代，可以在网络服务规划上，以最小成本提供更易维护的架构，以最小的成本快速扩容服务。对企业现有资金进行合理分配，让大集群去处理更多的业务，让小集群发挥最大的性能，企业重要数据进行分布式存储，保证企业应用和数据的安全。

云计算大数据咨询顾问：任何业务部门和任何行业企业，都有IT系统在背后默默无闻地支撑着。在云计算大数据时代，业务面临的挑战和机遇也会给IT系统带来更多要求。在这种情况下，IT系统的规划部署，需要有云计算大数据咨询顾根据用户需求详细规划，是满足面向未来大数据分析、云计算服务应用的需要。

云计算大数据开发工程师：PaaS、SaaS、数据挖掘和分析、数据管理和监控、虚拟化、应用开发等等，都是开发工程师大展身手的好舞台。相应的，这些技术领域也对软件工程师的要求会更高，尤其是虚拟化和面向BYOD、云计算、大数据、云安全等应用的开发和管理，都需要有更高深的技术支撑。

云计算大数据数据挖掘工程师：也可以叫做“数据挖掘专家”。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

3.2.云计算大数据人才培养策略

我们要从战略高度重视云计算大数据人才培养工作,加强对云计算大数据教育的力度,不断寻找云计算大数据教育的新途径。

3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度

云计算与大数据目前在业界持续火热，满世界几乎到处都在上演这哥俩的“二人转”，整个行业出现了井喷式的快速发展，两个概念叠加起来后产生了超千亿级的市场规模。我国能否在云计算和大数据时代这一轮新的竞争中取得先机，人才是关键。

根据学生就业前景，建立专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。某公司根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，开发了一款主要面向学校的云计算大数据专业的学生实训系统，系统整合了高性能计算和大数据的大部分功能，能够灵活地支持并行计算、虚拟化、大数据、云安全等系统的安装和维护调试实训。

3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式

云计算大数据是“技术+管理”的集合,学生通过云计算大数据的学习，提高学生对理论的认识,强调学生的动手能力以及实战经验的累积。要在沿袭普通高校大体教学模式的基础上，结合新的教改方案,提高专业课和实践教学内容在整个教学体系中的比重，加大实验室建设力度,加大实践教学力度。可以通过组建新型云计算大数据实验室，开展实践教学,借助企业多个环境和场景搭建模拟云计算大数据教学环境，增强学生的动手能力。在教学方法上,应摒弃教师讲学生记的传统模式,引入研究启发式、讨论式、互动式、演练式、现场教学等教学方法,选用各个阶段学生学习特点和需要的教学方法,提高教学质量。

3.2.3.选择以工作过程为向导的教材

要选用项目驱动式、任务引领型的教材,因材施教,培养学生养成良好学习习惯,增强学习兴趣。所选用教材应该既强调基本概念和基础知识,又注意理论与实际应用相结合,并且对许多新技术和新的发展方向有不同程度的介绍。实验部分，每个实验项目即为一个真实案例，

来源于真实项目。

3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景

高职院校作为教育领域的重要组成部分，在培养高级应用人才方面有着巨大的作用而高职实验室作为高职院校的教学实践的重要组成部分，为高职院校学生的技能培养起着关键的作用。现在已经是信息化的时代，如何对高职实验室进行信息化改革，从而更大地发挥高职实验室的教学实践作用，为高职院校培养更加适应社会的毕业生，是现在高职实验室建设的一个不可回避的问题。在众多的方案中，云计算大数据技术是提升高职实验室建设的一个有效办法，具备拥有提高效率、安全可靠、节约成本等诸多方面的优势。

3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源

高职实验室拥有大量的教学资源，各实验室为了管理教学资源大多独自建立了网络信息平台，既花费了大量的人力，也花费了大量的物力，而且网络信息平台还给各实验室带来了更多运行压力，不仅要投入一定的维护费用，还要保证网络信息平台的正常运行和安全问题。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通用信息平台，就可以为高职实验室减少大量的软件和硬件资源投入，减少运行成本，同时可以建立以云计算大数据为基础并拥有强大计算、存储、网络、存储功能的统一信息平台，高效管理原本分散，不安全的海量教学资源。

3.3.2.云计算降低维护和运营成本

对于高校实验室建设来说，资金是不容忽视的因素之一。大规模地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个问题。云服务商提供了资源丰富的跨平台的通用信息系统，只需将现有的课程资源放在该平台上，再购买一些价格便宜的管理终端和网络接入设备，就可以访问通用信息平台上共享的教学资源。对于高职实验室来说终端设备的配置无特定要求，而服务器建立于云服务商，不需要对服务器进行购买和维护，从而节约成本，同时服务器运行的可靠性和数据的安全性都由云服务商提供保证，降低了相应的系统管理、设备投入和人员安排的成本。

3.3.3.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各高职实验室建立共同的信息共享，在云计算大数据平台上整合教学资源，共享各实验室现有的教学资源，不仅可以节约大量的人力和物力成本，而且有利于提高教学质量。教师可以通过云技术在线编辑和修改云平台上的教学资源，将结果直接存储和发布在云平台上，对于学习者，则可以通过网络在任何地方连接到云平台，获取所需要的学习资源和服务，从而实现教和学。同时云计算大数据平台拥有高性能的服务器以及高速的网络带宽，可以满足大量频繁的访问。

3.3.

4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长

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新的软件资源开发模式，利用该方法，建立一个云服务来实现师生以及师师之间的信息交流，数据层的数据交换可以使用XML技术，实现即时通信服务、在线答疑服务和电子邮件服务等。

3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力

科研也是各高职实验室建设的一个重要方面，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已经投入了大量的资金，但还是会受到资金、时间和资源等因素的限制，而无法实施一些项目研究。高职实验室可以借助云计算大数据技术的优势，部分地改善这些问题，使这些项目和科研能够顺利地完成。

第四章、云计算大数据实验室建设原则

本方案符合云计算大数据才培养的需要。云计算大数据是未来计算机发展的一个重要方向。目前全国信息化发展迅猛，但人才匮乏问题也随之凸显。对于各大高校而言，云计算大数据人才的培养就非常重要。云计算大数据才的培养是未来人才培养战略重点之一，建立一个完善的、科学的云计算大数据实验平台，才能形成云计算大数据人才培养的实践基础，本项目就是基于云计算大数据的发展大方向而进行建设的，希望能够借助新建的平台培养这方面的人才，同时提升各大高校对云计算大数据的学习和科研。

云计算大数据实验室的建设应遵循以下原则来建设：

4.1.方便扩展

在架构设计上，要充分考虑可扩充性，为未来扩展留出空间。在初期研究工作不饱满的情况下，尽量让一台设备有多种用途。未来工作规模扩大，可以补充设备做到专项专用。考虑设备的更新换代以及后期维护的方便，同类设备尽量采购型号接近的产品，以便在个别设备出故障时，彼此容易替代。

4.2.自身安全

云计算大数据实验室是与互联网相互连通的，因此实验室自身的网络安全建设也十分重要。实验室必须设置较强的远程访问控制手段和防护措施，避免因自身安全漏洞，导致研究结果的偏差，或被外部不法人员攻击。

4.3.业务高可用

云计算大数据平台作为承载未来政府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。伴随着数据与业务的集中，云计算平台的建设及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、云平台等多个层面充分考虑业务的高可用，基础单元出现故障后业务应用能够迅速进行切换与迁移，用户无感知，保证业务的连续性。

4.4.统一管理与自动化

云计算大数据的最终目标是要实现系统的按需运营，多种服务的开通，而这依赖于对计算、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、自助Portal 界面等。从用户资源的申请、审批到分配部署的智能化。管理系统不仅要实现对传统的物理资源和新的虚拟资源进行管理，还要从全局而非割裂地管理资源，因此统一管理与自动化将成为必然趋势。

4.5.开放接口

传统的管理系统与上层系统对接，注重故障的上报和信息的查询。而云计算大数据的管理系统更关注如何实现自动化的部署，在接口方面更关注资源调度和分配，这就需要管理系统在业务调度方面实现开放。为保证服务器、存储、网络等资源能够被云计算运营平台良好的调度与管理，要求系统提供开放的API接口，云计算运营管理平台能够通过API接口、命令行脚本实现对设备的配置与策略下发联动。同时云平台也提供开放的API接口，未来可以在这些接口的基础上进行二次定制开放，实现面向云计算的数据中心管理平台。

4.6.丰富、清晰的培训教材

对于云计算大数据实验室承担的培训工作，比如基础课程的培训、行业应用培训，应该具有丰富、清晰的教材，包括教师指导书、学员课本和实验手册。这样可以充分提高教学培训的效率。但是不是所有标准化教材都能满足所有实验室，很多学校在承担特殊化的培训工作时，往往需要定制开发教材，这就需要实验设备提供商和学校联合开发相应的课程。

4.7.师资培训新技术交流

虽然多数科研人员和授课教师都有很深的学术功底，但是不见得对实验设备了解非常深入，这就对科研进度和培训工作带来影响。供应商在提供实验设备的同时应该对科研人员和授课教师进行详细的设备使用培训，使他们能够更好的开展后续工作。为了使研究、培训内容跟上最新技术的发展，应当有业界技术领先的企业定期和科研人员、授课教师充分交流前沿技术的发展，已达到开拓科研视野、增加企业产品方案竞争力的双赢目的。

4.8.技术服务保障

虽然云计算大数据实验室对设备的可靠性不及电信、金融系统对设备可靠性要求高，但是如果科研课题进度非常紧，或者学员是付费使用实验室，那么实验平台对可靠性以及厂家对故障的服务响应就非常重要了。另一个维度来讲，实验平台涉及多种高、精、尖技术，厂家服务人员对技术掌握的深度和范围也显得非常必要。

第五章、云计算大数据实验室建设目标

5.1.建设目标

云计算大数据实验室的设计是为了满足云计算大数据实验教学的需求，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。

云计算大数据实验室的建设目标体现在以下方面：

5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能

目前市场上针对于云计算大数据的相关实验，大多以在云平台或者大数据分析平台的应用操作为主，以体验教学为主，并不能支持云计算技术本身的研究与学习。而目前学校云计算相关的教学处于起步阶段，并无完善的课程体系标准，云计算大数据实验室的实验内容设计以社会人才需求为导向，辅助学校构建符合市场需求的云计算大数据人才培养课程体系及实验环境。实验内容设计来源于云计算大数据相关岗位人才技能要求的统计、分析及归纳，侧重于云计算大数据技术本身的学习、使用及研究，实验以真实项目为背景，实验内容和培养方式更贴合社会云计算大数据人才需求。

5.1.2.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以及延续性。每位实验用户具有独立的实验环境，与其他用户互不干扰，培养用户独立完成实验的能力，对云计算的核心技术点能够全方位掌握，实验操作实时保存，能够保证实验的延续开展。

5.1.3.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撑，为每位用户配置一到三台的物理服务器用于实验教学，成本过高，并且实验占用资源有限，服务器大量资源闲置。本系统采

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室 建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台，在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统；该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署；虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储，采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室，使用已经建设好的平台，通过扩展资源池的方式部署，利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群，主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下：建设目标：建设成校级实验室，满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模：系统支持100个左右的虚机同时运行，性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求：系统需具备良好扩展能力，可以方便扩展系统容量和性能，以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置，从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器，通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接；现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机（1个LCPU、

云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)

大数据工程实验室申报书

大数据工程实验室申请书 1．工程实验室拟突破的技术方向 大数据工程实验室拟突破的技术方向为：R语言与Hadoop分布式计算平台交互技术。 R语言是一种自由免费软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R的源代码可自由下载使用，可在多种平台下运行，包括UNIX,Linux,Windows和MacOS。R主要是以命令行操作为主，同时支持GUI的图形用户界面。R内建多种统计学及数字分析功能，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向功能。R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。CRAN 为Comprehensive R Archive Network的简称，它除了收藏了R的执行档下载版、源代码和说明文件，也收录了各种用户撰写的软件包。全球有超过一百个CRAN镜像站，上万个第三方的软件包。R的行业应用非常广泛，例如：统计分析，应用数学，计量经济，金融分析，财经分析，人文科学，数据挖掘，人工智能，生物信息学，生物制药，全球地理科学，数据可视化。 Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用

户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。而且它提供高传输率来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS 放宽了可移植操作系统接口的要求，这样可以以流的形式访问文件系统中的数据。自2006年，Hadoop以MapReduce和HDFS独立发展开始，到今年2013年不过7年时间，Hadoop的家族已经孵化出多个Apache的顶级项目。特别是最近1-2年，发展速度越来越快，并且融入了很多新技术（YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra）。 Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算）成为了可能。R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。所以，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。两种技术放在一起，恰好是取长补短。以计算机开发人员的思路，所有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，“预测的结果”一定是有问题的；以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以R语言与Hadoop的结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。 目前，通常有两种方法将R语言与大数据处理平台相结合使用。

云计算大数据技术及应用实验指导书

《云计算，大数据技术及应用》实验指导书 《云计算，大数据技术及应用》课程的实验环节意在通过实践使学生对课程内容有更加感性的认识，加深和提高对云计算的理解。培养学生的实际动手能力，独立解决实际问题的能力，实现“做中学，学中做”的目的。为帮助学生更好地完成实验考核和实验报告，特作如下说明和要求： （1）做好每个实验的准备工作： 需要对每个要做的实验进行预习，了解相关内容、知识点和具体要求，并且复习与课程有关内容和阅读实验指导书，明确实验目的要求、实验内容和实验步骤； （2）认真完成实验的各个环节： 每个学生都必须在规定时间到机房做实验，并且遵守实验室的纪律，认真做实验。在实验中，根据所给的实验内容进行认真的分析和实施，结合课堂知识完成实验，按实验步骤认真完成每步的工作。实验完成后要做认真的整理和总结，记录重要的结果数据； （3）完成实验报告： 做完每个实验后要严格按照实验报告的格式要求，写出实验报告。实验报告的内容有以下几个部分：实验名称、实验目的、实验内容和要求、以及实验结果。

实验一：Windows Azure云平台搭建和部署云平台服务 一：实验目的 1.通过微软公司提供的验证码激活账号，登录微软公司的Windows Azure云 计算平台； 2.把Windows Azure开发环境安装好，为以后的实验作准备； 3.在Windows Azure下开发项目并且发布； 二：实验设备 1.安装Windows7Professional Edition or higher的计算机，推荐用个人的电 脑； 2.稳定高速的High Speed Internet; 三：预习要求： 1.认真预习本实验的要求与实验任务，做好准备。 2.认真复习第一章和第二章云计算的基本知识； 3.认真学习课本第五章有关Windows Azure云计算平台的基本知识； 4.要求在做实验之前就对实验的任务和步骤比较清楚； 四：实验任务 1.通过微软公司提供的验证码激活账号，登录微软公司的Windows Azure云计 算平台。然后要按照以下办法在Windows Azure下面创建网站并且发布到Windows Azure云平台上； 2.利用提供的Windows Azure Training Kit的目录：L1Cloud Introduction，创 建一个Windows Azure Web Site网站，然后用FTP客户得到一个运行在云中的ASP Legacy page网页，记录下Internet上能够访问它的网络链接web link；

高校大数据实验室建设解决方案

高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台，包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式，从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源，搭建教学系统和集群平台，将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体，由难而易、循序渐进，逐步提升学生的学习技能和实践水平，提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架，搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境，将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中，提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接，与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台，可以充分的融合教师的科研需求，教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作，提升教师的科研创新能力，充分提高“研”的成效。 二、产品优势

交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法，确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式，各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作，通过多方位的训练，最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据，包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据，数据内容超过20TB，同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作

提供行业数据及案例解剖用于基础研究，提供数据分析方案及流程，提供数据更新接口，可以对行业数据进行分析统计，按需求生成数据报表，为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础，整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设，采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下：

SAAS云计算实验报告

云计算 实验报告

目录 一、实验目的 (1) 二、实验容 (1) 三、实验原理 (1) 四、实验步骤及实验结果 (5) 五、实验遇到的问题及其解决方法 (9) 六、实验结论 (10)

一、实验目的 了解什么是saas平台。 通过一些实际应用了解saas平台的运作模式。 SaaS 模式与传统许可模式的区别。 SaaS别于传统软件的三个特性。 二、实验容 实验一: 1.调研分析SAAS定义及特征。 1.定义：SaaS是Software-as-a-service(软件即服务)的简称，是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟，而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与“on-demand software”(按需软件)，the application service provider(ASP，应用服务提供商)，hosted software(托管软件)所具有相似的含义。它是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，软件厂商在向客户提供互联网应用的同时，也提供软件的离线操作和本地数据存储，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。 特征：对用户而言，和应用传统软件相比,软件即服务(SaaS)具有四大特点,即低建设成本、低维护成本、低应用门槛、低投入风险。 软件即服务(SaaS)是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件，而改用向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，且无需对软件进行维护，服务提供商会全权管理和维护软件，让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说，SaaS是信息化的一种新型模式，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。在这种模式下，客户不再象传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员，而只需要支出一定的租赁服务费用，通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务，享有软件使用权和不断升级。 三、实验原理 SaaS 是一种软件布局模型，其应用专为网络交付而设计，便于用户通过互联网

云计算实验室建设方案探究

云计算实验室建设方案探究 【摘要】本文分析云计算优势及在教学领域的发展趋势，提出“虚拟云实验室” 建设方案，采用瘦客户端模式，构建虚拟云实验室的总体框架和相关功能设计。将服务器虚拟化、桌面虚拟化和最近最少使用算法应用于云实验室建设方案，提高了资源利用效率，对云计算在教学领域的应用具有重要意义。 【关键词】云计算；虚拟化技术；实验室建设；LRU 0 引言随着云计算的应用越来越广泛，综合考虑计算机实验室面临的问题及云计算的优势和提供的服务。本文探讨利用云计算的技术优势，将云计算融入实验室建设，使实验室面临的一些问题得到较大改善，如建设成本高、资源利用率低、管理运维效率低、受时间和地点限制、安全性低等。文本采用瘦客户端模式来构建虚拟云计算实验室建设方案，提出的云计算实验室建设方案具有如下优点：提高资源利用率；易于管理；安全、可靠、灵活、可扩展[1] ；方便、快捷、按需分配。该方案具有较好的实用性。 1云计算的技术优势 云计算是分布式计算、并行计算、网格计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机技术和网络技术融合的产物。它提供了3种服务模式：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS和软件即服务（SaaS）,具有超大规模、虚拟

化、高可靠性、通用性、高扩展性、按需服务、高性价比等特 点。云计算是一种不同与传统计算的新计算模式，它通过效用计算和SaaS提供了一种新的集成方式，并且要使用云服务需通 过Web 浏览器或者是经过定义的API。 将云计算应用到教学领域可以将相应的信息化教学资源虚拟化成庞大的云资源库，从而向学生提供广泛的教学云服务。在教学云中，用户无需安装任何软件就可以随时随地通过浏览器来访问云资源库，从而完成学习需求。云系统通过大量计算机集群进行海量数据存储与处理，为用户提供实时的服务信息。如果将基于云计算的教学云与多媒体教学资源和虚拟实验资源进行整合优化，就可以构建成一个实时、全面的多媒体教学实验云平台，这对于提高教育信息化、促进教育发展具有重要意义[2] 。 2云计算实验室建设方案设计 2.1 总体概述 虚拟云实验室能够统一管理虚拟资源库，学生通过瘦客户机连入虚拟云实验室，学生所用虚拟机是根据教师的虚拟机模版自动分配的，所分配的虚拟机具备了实验所需的软件环境和实验环境。虚拟云实验室不必考虑课程所需的软件环境就能够在云端为大多数课程构建虚拟实验环境。教师能够统一管理学生的虚拟桌面，并解决实验中出现的任何问题。 虚拟云实验实采用瘦客户端/ 云服务器模式，主要由云服务器端、用户端和网络连接组成，包括相关的软硬件资源，整体框架如图

云计算实验报告

云计算原理课程 期末实践报告 题目：Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩： 学号： 姓名：罗滔 登录邮箱： 任课老师：许娟 2016年11月12日 目录 实验一：AWS身份与访问管理（P2~P11）实验二：AmazonRelationalDatabaseService(P11~P20)实验三：Hadoop实验报告(P21~)

AWS管理控制台 使用qwikLABS登录AWS管理控制台 6.在AWS管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM或身份与访问管理/ IAMorIdentity&AccessManagement】。 7.在IAM控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。 8.找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息： a.已向该用户分配了一个密码 b.该用户不属于任何组 c.目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户）

9.现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的CloudFormation模板还创建了三个组。在IAM控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到， 自动化CloudFormation脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串： “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示： EC2support--GA9LGREA7X4S 从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。 10.单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。

云计算大数据实验室建设解决方案

易霖博 云计算大数据 实验室建设解决方案

北京易霖博信息技术有限公司 2016年5月

目录

概述 云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。我国高职院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下学生需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，易霖博推出了一套面向高职院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养学生的综合能力，增强学生对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。 第一章、云计算与大数据的发展趋势 1.1.云计算与大数据 云计算和大数据是一个硬币的两面，云计算是大数据的基础，而大数据是云计算的一个杀手级应用，云计算是大数据成长的驱动力，而另一方面，由于数据越来越多、越来越复杂、越来越实时，这就更加需要云计算去处理，所以二者之间是相辅相成的。 30年前，存储1也就是约1000数据的成本大约是16亿美元，如今存储到云上只需不到100美元。但存储下来的数据，如果不以云计算进行挖掘和分析，就只是僵死的数据，没有太大价值。 目前，云计算已经普及并成为行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。 大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22．实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)

1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性

2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

活动方案之大数据实验室建设方案

大数据实验室建设方案 【篇一：云计算实验室建设方案】 高校云计算实验室 2014年3月 建设方案 第一部分、关于云计算的相关知识 一、云计算简介 云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使 用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚 拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往 用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作 为一种商品通过互联网进行流通。 在过去几年里，云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力，并 且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术，期望 通过改进机器的利用率来降低成本，减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境，比如 存储和保护数据，同时又能够提供服务。 继个人计算机变革、互联网变革之后，云计算被看作第三次it浪潮，是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式 和商业模式的根本性改变，云计算将成为当前全社会关注的热点。 一方面，由于云计算正处在高速发展时期，其相关技术也处在日新 月异，不断推陈出新的过程中，因此需要技术人员不断更新知识与 技能；另一方面，云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次，其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数 据处理等多个领域，如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域，成为云计算人才培养中的重要问题。 二、云计算的五大优点 （1）以服务为基础 （2）可扩展性、弹性 （3）共享

云计算大数据技术及应用实验指导书

云计算大数据技术及应用实验指导书 云计算，大数据技术及应用》实验指导书 云计算，大数据技术及应用》课程的实验环节意在通过实践使学生对课程内容有更加感性的认识，加深和提高对云计算的理解。培养学生的实际动手能力，独立解决实际问题的能力，实现“做中学，学中做”的目的。为帮助学生更好地完成实验考核和实验报告，特作如下说明和要求 (1) 做好每个实验的准备工作: 需要对每个要做的实验进行预习，了解相关内容、知识点和具体要求，并且复习与课程有关内容和阅读实验指导书，明确实验目的要求、实验内容和实验步骤 (2) 认真完成实验的各个环节: 每个学生都必须在规定时间到机房做实验，并且遵守实验室的纪律，认真做实验。在实验中，根据所给的实验内容进行认真的分析和实施，结合课堂知识完成实验，按实验步骤认真完成每步的工作。实验完成后要做认真的整理和总结，记录重要的结果数据; (3) 完成实验报告: 做完每个实验后要严格按照实验报告的格式要求，写出实验报告。实验报告的内容有以下几个部分: 实验名称、实验目的、实验内容和要求、以及实验结果。 able "as guiding ideology, conscientiously implement the party's sixteen and the fifth Plenary Session of the 16th CPC Central Committee, the eight plenary session of the two committee, the Communist Youth League XX League in the fourth Plenary Session of the 15th CPC Central Committee, two session of the five plenary meeting spirit, fully implement the 实验一:Windows Azure 云平台搭建和部署云平台服务 : 实验目的 1. 通过微软公司提供的验证码激活账号，登录微软公司的Windows Azure云 算平台;

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC，其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

高校云计算大数据实验室项目建设方案(科技公司版)

高校实验室云计算大数据建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)

4.2.自身安全 (16) 4.3.业务高可用 (16) 4.4.统一管理与自动化 (17) 4.5.开放接口 (17) 4.6.丰富、清晰的培训教材 (17) 4.7.师资培训新技术交流 (17) 4.8.技术服务保障 (18) 第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19) 5.1.建设目标 (19) 5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19) 5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19) 5.1.3.提高系统资源的利用率 (19) 5.1.4.系统具有良好扩展性 (20) 5.2.建设内容 (20) 5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20) 5.2.2.云计算大数据实验环境学习及搭建 (20) 第六章、云计算大数据实验室解决方案 (22) 6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22) 6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23) 6.3.云计算大数据实验平台部署 (24) 6.3.1.实验平台基础设施 (25) 6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28) 6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28) 6.4.2.云计算中间件环境部署 (29) 6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30) 6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31) 6.4.5.云安全加固和防护 (31) 第七章、云计算大数据实验室课程体系 (33) 第八章、云计算大数据实验室方案优势 (35) 8.1.Web 形式开展实验，实现无所不在的网络访问 (35)

最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

最新版 大数据实训室建设项目 解决方案

目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)

4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源，将大数据行业定位到国家战略层面，大数据成为推动经济转型发展的新动力，成为重塑国家竞争优势的新机遇，成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展，打破信息孤岛是关键。《纲要》指出，要加强顶层设计和统筹规划，形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前，建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前，逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前，信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前，60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题，这源于不同部门间数据开放标准的不统一，以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛，

云计算实验室建设方案

XX云大学云计算实验室建设方案 目录 第1页/共79页

目录 (2) 1建设背景 (4) 1.1政策背景 (4) 1.2产业背景 (4) 1.3XX云介绍 (5) 2产品内容介绍 (6) 2.1实验室环境及架构 (6) 2.1.1实验室环境 (6) 2.1.2实验室整体架构 (9) 2.2软件平台建设 (9) 2.2.1乐学实验学习管理平台建设 (9) 2.2.2XX云云中沙箱实验平台建设 (20) 2.2.3本地实验平台建设 (25) 2.3实验课程资源建设 (27) 2.3.1课程及实验资源 (27) 3产品服务体系 (46) 3.1XX云官方授牌 (46) 3.2师资体系建设 (47) 3.2.1师资培训 (47) 3.2.2企业师资现场教学 (50) 3.3XX云培训认证 (51) 3.3.1XX云认证培训服务 (52) 3.3.2XX云培训认证价值 (53) 3.3.3XX云大数据基础认证（ACA） (53) 3.3.4XX云大数据专业认证（ACP） (53) 3.4岗位对接服务 (54) 第1页/共79页

4合作模式及案例 (57) 4.1合作模式 (57) 4.1.1专业建设 (57) 4.1.2嵌入式人才培养 (57) 4.1.3校企订单班 (57) 4.2学校案例 (58) 4.2.1南京工业职业技术学院 (58) 4.2.2南京信息职业技术学院 (60) 4.2.3常州信息职业技术学院 (60) 4.2.4江苏商贸职业学院 (62) 5XX云大学合作价值 (63) 5.1获得XX云大学授牌 (63) 5.2合作行业认证培训 (64) 5.3提升学校教学质量 (65) 5.4形成人才培养方案范例 (66) 5.5增强深度校企融合合作 (66) 第1页/共79页

对外经济贸易大学大数据实验室建设草案-对外经济贸易大学信息学院

对外经济贸易大学大数据实验室建设草案 第一部分：方案整体概述 大数据产业的发展，对大数据人才出了新的需求，国内各高校在积极进行大数据学术研究的同时，也开始考虑将大数据相关课程纳入培养体系，以满足社会对大数据人才的需求。由于互联网的发展，各行各业的信息都呈爆炸式增长，大数据技术也应与各行各业有机结合。对外经济贸易大学根据产业对大数据人才的需求，培养具有较强社会适应能力和竞争能力的高素质复合型人才，针对学校自身的专业特点开展大数据方向的教学工作，促进专业学科建设，制定符合学科专业发展的大数据技术方向综合解决方案。 实验室将突出经贸类院校特色，特别强化大数据商务智能方向，增加更多实训案例与数据资源，尤其在商务智能方向，增加更多真实企业数据案例。整个教学平台建设方案围绕培养学生数据获取、组织、分析和决策四个核心能力进行建设。对这思想能力的具体描述如下图所示。 图1. 四项核心能力 基于这样的考虑，实验室需要满足对《数据预处理》、《大数据基础与实战》、《分布式数据处理》、《Python数据分析》、《数据可视化》、《商务智能数据分析》和《大数据存储与管理》等实验性较强的课程的软硬件支撑，并在综合实训平台上配备一批真实案例，以让学生掌握真实商业场景下数据工程师所要完成的工作流程，实现闭环工作的体验。目前构思的案例包括：机器学习大数据案例、健康医疗大数据案例、金融服务大数据案例和商务智能大数据案例等四类。其中，为突出财经类院校特色，实验室建设将特别强化大数据在商务智能等领域的落地，增加更多实训案例与数据资源，尤其在商务智能方向，增加更多真实企业数据案例。同时，为满足不同专业背景同学的学习需求，案例在有所侧重的同时保持全面覆盖性，具体不同专业的案例需求如下表所示。

云计算实验报告

期末实践报告 题目：Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩： 学号：161440119 姓名：罗滔 登录邮箱：750785185@https://www.wendangku.net/doc/303345514.html, 任课老师：许娟 2016年11月12日 目录 实验一：AWS身份与访问管理（P2~P11）实验二：Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三：Hadoop实验报告(P21~)

AWS 管理控制台 使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中，单击【服务/Services】，然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中，单击【用户/Users】。

8. 找到“userone”，然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中，找到有关该用户的以下三方面的信息： a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组 c. 目前没有任何策略与该用户关联（“附加到”该用户）

9. 现在，单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到， 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串： “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示： arn:aws:iam::596123517671:group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA 7X4S 从现在开始，我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串，以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后，在【内联策略/Inline Policies】部分， 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中，您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略，或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略，但请单击【编辑策略/Edit Policy】，使其显示在一个窗口中，以便您进行查 看和滚动。 请留意 IAM 策略中语句的基本结构。“Action”部分指定了该服务内的 AWS 服务和功能。“Resource”部 分定义了该策略规则所涵盖的实体范围，而“Effect”部分则定义了所需结果。更多有关定义 IAM 策略的 信息，请访问“AWS Identity and Access Management：权限和策略”文档页面。