云计算及应用教学大纲
云计算及应用教学大纲
课程编号：
课程名称：云计算及应用Cloud Computing and Application
课程性质：选修课
课程类别：专业教育
学风：3 学时：48（其中课内实验学时：10）
一、目的与任务
通过本课程，学生能够对云计算的由来、概念、原理和实现技术有个基本的人数，了解支持云计算的主要产品和工具以及掌握其技术原理和应用方法，了解云计算的主要研究热点与应用领域，认清云计算的发展趋势和前景；另外，通过基于Apache Hadoop等开源工具的相关实验，让学生亲身体验分布式文件系统、分布式计算和分布式数据库的应用及实现，从而加深所学的理论知识的理解，为今后处理实际的问题打下基础。
二、教学内容及学时分配
第一章绪论（学时：4）
简介：课程介绍及云计算技术概述，包括云计算的由来、概念、发展现状、服务类型典型的技术方案以及云计算的特点与优势，目的是帮助学生对云计算形成一个初步人数。
重点：云计算的概念、服务类型、实现机制以及云计算的特点与优势
难点：云计算的实现机制
具体内容：
课程介绍
云计算的概念
云计算的发展现状
云计算的实现机制（典型的技术方案）
网格计算与云计算
云计算的特点与优势
第二章Google云计算原理及应用（学时：10）
简介：介绍Google云计算的背景、技术体系及应用场景：详细讲解四种核心技术，包括分布式文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化存储系统Bigtable:介绍Google的应用程序开发平台Google App Engine及Google云计算应用场景分析。
重点：Google云计算的技术体系、分布式文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统Bigtable以及Google App Engine
难点：分布文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby和分布式结构化数据存储系统Bigtable
具体内容：
Google云计算的的背景
Google云计算的技术体系
Google云计算的应用场景
分布式文件系统GFS
分布式计算编程模型MapReduce
分布式锁服务Chubby
分布式结构化数据表Bigtable
Google App Engine简介
Google App Engine 服务
编程实例：Hello World
Google云计算应用场景分析
第三章开源云计算系统（学时：8）
简介：简单介绍开源云计算系统，包括Hadoop、Eucylyptus、Enomaly ECP、Nimbus、Sector and Sphere、abiquo和MongoDB;详细讲解Hadoop开源项目的HDFS、MapReduce和HBase,并通过上级实验对相关技术进行使用和验证。
重点：Hadoop开源项目的HDFS、MapReduce和HBase
难点：Hadoop开源项目的HDFS、MapReduce和HBase
具体内容：
开源云计算系统简介
HDFS:GFS的开源实现
MapReduce的开源实现
HBase:Bigtable的开源实现
第四章亚马逊云计算AWS（学时：4）
简介：简单介绍亚马逊平台基础存储架构Dynamo，然后介绍简要亚马逊平台的主要云计算服务，包括EC2、S3、SQS、SimpleDB、弹性MapReduce、DevPay、FPS及其亚马逊云计算服务，最后介绍AWS的应用实例。
重点：亚马逊平台基础存储架构Dynamo、亚马逊主要云计算服务
难点：亚马逊平台基础存储架构Dynamo
具体内容：
AWS简介
亚马逊平台基础存储架构：Dynamo
弹性计算云EC2
简单存储服务S3
简单队列服务SQS
简单数据库服务SimpleDB
弹性MapReduce服务
电子商务服务DevPay和FPS
第五章微软云Windows Azure（学时：4）
简介：介绍微软的云计算操作系统Windows Zure，以及三个核心云服务组件：SQL服务、.NET 服务和Live服务。
重点：云计算操作系统Window Azure
难点：云计算操作系统Window Azure
具体内容：
微软云服务平台简介
微软云计算操作系统Windows Azure
SQL服务
.NET服务
Live服务
第六章云计算仿真器CloudSim（学时：2）
简介：介绍云计算仿真器CloudSim的作用、体系结构、技术实现和实用方法
重点：CloudSim的作用和使用方法
难点：CloudSim的体系结构和技术实现
具体内容：
CloudSim简介
CloudSim的体系结构
CloudSim的技术实现
CloudSim的使用方法
第七章云计算理论研究热点（学时：4）
简介：介绍云计算当前的理论研究热点，包括云计算的体系结构研究、关键技术研究、编程模型研究、支撑平台研究、云计算应用研究和云安全研究。
重点：云计算应用研究
难点：体系结构研究、关键技术研究、编程模型研究、支撑平台研究和云安全研究
具体内容：
体系结构研究
关键技术研究
编程模型研究
支撑平台研究
应用研究
云安全研究
第八章云计算的展望（学时：2）
简介：首先对所学的云计算内容进行总结，特别对Goole、亚马逊和微软云计算进行总结对比，以及介绍云计算的成本优势，最后讲解云计算的一些发展方向
重点：云计算的发展方向
难点：云计算的发展方向
具体内容：
Google、亚马逊和微软云计算对比
云计算的成本优势
云计算的历史坐标和发展方向
课内实验：
实验一：Hadoop安装与使用（学时：2）
实验二：HDFS使用（学时：2）
实验三：了解HDFS和MapReduce编程（学时：2）
实验四：HBase安装使用（学时：2）
实验五：了解CloudSim编程（学时：2）
三、考核与成绩评定
考察性质：考察
考试方法：提交作品/报告/论文（答辩）
成绩评定：成绩评定方法：期末总评成绩=平时成绩*30%+实验成绩*20%+期末成绩*50% 补考方法：总评成绩低于60分的学生，需参加学校统一组织的补考。
补考总成绩=平时成绩*20%+补考成绩*80%
四、大纲说明
先修课程：数据库原理及应用、计算机网络、面向对象程序设计、Java或C#或C++高级程序设计
适用专业：软件工程
适用对象：高年级本科生
五、教科书、参考书
[1]刘鹏，云计算，电子工业出版社，2011年
[2]叶伟等，互联网时代的软件革命—SaaS架构设计，电子工业出版社，2009
[3](美)米勒著，姜进磊译，云计算，机械工业出版社，2009年
云计算基础考题
一、选择题30‘ 云计算 Software as a Service Platform-as-a-Service Platform-as-a-Service 云计算的特点:○1通用○2高扩展○3按需服务○4极其廉价 云计算的三大核心技术 GFS中的每一个文件被划分成多个Chunk，Chunk的默认大小是64MB，每个Chunk 又划分为若干Block（64KB），每个Block对应一个32bit的校验码，保证数据 正确（若某个Block错误，则转移至其他Chunk副本） 二、名词解释15’
1.企业信息化：企业信息化是指企业利用现代信息技术，通过对信息资源的深化开发和广泛利用，不断提高企业生产、经营、管理、决策的效率和水平，进而提高企业经济效益和企业市场竞争力的过程。 2.云计算:是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。 :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的集群上运行应用程序，为应用程序提供了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 4.企业信息系统 PS:管理信息系统是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通讯设备以及其它办公设备，进行信息收集、传输、加工、存储、更新和维护，以提高企业竞争力、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 4、决策支持信息系统 DSS是一种以计算机为工具，应用决策科学及有关学科的理论与方法，以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化决策问题的信息系统。 5.客户关系管理:通过信息技术使企业在营销、销售和服务业务范围内实现以客户为中心的管理理念的软件系统，其中涉及销售、市场营销、客户服务以及支持应用等软件 三、简答题30‘ 的三大关键技术，了解GFS的构成以及作用，实现机制。 三大关键技术：mapreduce,hbase,hdfs. ○1实现机制： 客户端首先访问Master节点，获取交互的Chunk Server信息，然后访问这些
《云计算基础》教学大纲
《云计算基础》课程教学大纲 专业： 编写人： 教研室主任： 教学院长： 二〇一九年八月
目录 一、课程性质与任务 (1) 二、教学模式、学习模式 (1) 三、课程目标 (1) 1．知识目标 (1) 2．技能目标 (1) 3．态度目标 (2) 四、学时学分 (2) 五、内容要求 (2) 六、实施建议 (4) 1. 教学建议 (4) 2. 考核评价 (4) 3. 教材选择与简介 (5)
《云计算基础》课程教学标准 一、课程性质与任务 课程类型：理论+实践课 课程性质：专业必修课 课程类别：专业基础课 该课程是云计算技术与应用、大数据、物联网等相关专业开设的一门理论与实践相结合的专业基础课程，是培养从事云计算工程建设与运维、云计算应用开发、大数据应用开发、物联网工程建设与运维等职业能力的一门理论与实践相结合的重要课程，其前导课程主要有《计算机文化基础》、《计算机网络技术》、《大数据技术基础》等课程，后续课程主要有《云计算工程》、《网络互联与配置》、《大数据开发与运维》、《网络安全与管理》等专业核心课程。 二、教学模式、学习模式 教学模式采用以项目案例为基础，理论联系实际，将生涩的专业理论、概念、原理等，与企业应用、岗位需求相结合，提高学生的学习兴趣，达到学以致用的教学目的。 学习模式采用“学教作一体化”模式，以学生为中心，充分调动学生的学习积极性、主动性。教师做好引导、重点难点讲解、检查和督促等工作，提升学生学习兴趣和学习效果。 三、课程目标 1．知识目标 以“云计算工程运维”、“大数据开发与运维”等职业岗位为依据，掌握云计算基本构成、技术架构、云计算分类以及云计算应用等基本理论知识和基础技能。 2．技能目标 针对学生将来从事云计算和大数据工程管理、运维、售前售后等工作岗位的
大数据算法实验教学大纲
《大数据算法》实验教学大纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月课程名称：《大数据算法》课程编码：0 课程类别：专业基础课课程性质：选修 适用专业：通信工程 课程总学时：40 实验（上机）计划学时： 8 开课单位：理学院 一、大纲编写依据 1.信息与计算科学2017-2020版教学计划； 2.信息与计算科学专业《大数据算法》理论教学大纲对实验环节的要求。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1.《大数据算法》是信息与计算科学专业的一门专业方向课程；
2.本实验项目是《大数据算法》课程综合知识的运用； 3. 大数据不论在研究还是工程领域都是热点之一，算法是大数据管理与计算的核心主题，通过上机实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对大数据算法的理解，更重要的是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的毕业设计有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1.理解大数据算法的基本理论，训练运用大数据思想对实际问题进行分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2.培养学生提炼、分析问题和独立解决问题的能力； 3.通过实验使学生能够正确使用一种大数据算法环境； 4.通过综合性、设计性实验训练，使学生初步掌握简单的概率算法、I/O有效算法、并行算法的设计方法； 5.培养正确记录实验数据和现象，正确分析算法性能的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求；
2.巩固和加深学生对大数据算法设计与分析方法的理解，提高学生结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握大数据算法基本知识、MapReduce简单编程技术，并运用相关知识自行设计实验方案，完成解决一定问题的小型程序。 4.通过实验，要求学生做到： （1）能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告； （2）学会一种大数据算法开发环境的使用，能利用该环境编制简单的外存有效的算法以及并行算法，验证课程中涉及的知识点，并独立设计算法解决某一实际问题； （3）能够独立分析程序运行结果，分析算法性能。 五、实验内容和学时分配
云计算基础作业
不定项选择题 1.云计算的产生是哪些因素共同促进的结果？ A.需求推动 B.技术进步 C.商业模式转变 D.行业变革 2.IT基础架构经历了下面哪几个时代： A.分布式计算 B.大型机时代 C.PC时代 D.云计算时代 3.云计算的演进经历了哪几个阶段： A.并行计算 B.分布式计算 C.网格计算 D.云计算 4.云计算的关键特征有哪些： A.按需自助服务 B.与位置无关的资源池 C.按使用付费 D.快速弹性 5.某用户从云服务提供商租用虚拟机进行日常使用，外出旅游时把虚拟机归还给云服务提供商，这体现了云计算的哪个关键特征： A.按需自助服务 B.与位置无关的资源池 C.按使用付费 D.快速弹性 6.从商业视角来看，云计算与下面哪种事物比较相像？ A.加油站 B.自来水管 C.信息电厂 D.水库 7.云计算的部署模式有哪些？ A.公有云 B.私有云 C.政务云
8.某公司自己搭建了桌面云环境供员工办公使用，属于哪种云计算部署模式？ A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 9.电子商务网站平台，平时业务流量比较均衡，数据处理在其公司自身构建的云环境上；当节假日来临，流量增大，从云服务提供商租用资源进行处理。该电商属于哪种云计算部署模式？ A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 10.某公司搭建云计算服务平台，提供虚拟机资源供有需要的用户购买使用，此公司属于哪种云计算部署模式？： A.公有云 B.私有云 C.政务云 D.混合云 11.云计算的商业模式有哪些？ A.IaaS B.PaaS C.SaaS D.DaaS 12.某公司提供多种资源给客户使用，下面哪些形式属于IaaS？ A.网络存储服务 B.应用系统 C.开发平台 D.裸虚拟化 13.某公司构建IT系统时，使用虚拟化平台把服务器抽象组合为多个虚拟服务器使用，提高资源利用率，降低企业投资成本。该公司的云计算使用属于哪种流派： A.大分小 B.小聚大 C.一虚多 D.多合一 14.下面哪些技术属于云计算技术体系： A.虚拟化技术
数值计算方法教学大纲
《数值计算方法》教学大纲 课程编号：MI3321048 课程名称：数值计算方法英文名称：Numerical and Computational Methods 学时： 30 学分：2 课程类型：任选课程性质：任选课 适用专业：微电子学先修课程：高等数学,线性代数 集成电路设计与集成系统 开课学期：Y3开课院系：微电子学院 一、课程的教学目标与任务 目标：学习数值计算的基本理论和方法，掌握求解工程或物理中数学问题的数值计算基本方法。 任务：掌握数值计算的基本概念和基本原理，基本算法，培养数值计算能力。 二、本课程与其它课程的联系和分工 本课程以高等数学，线性代数，高级语言编程作为先修课程，为求解复杂数学方程的数值解打下良好基础。 三、课程内容及基本要求 (一) 引论（2学时） 具体内容：数值计算方法的内容和意义，误差产生的原因和误差的传播，误差的基本概念，算法的稳定性与收敛性。 1.基本要求 （1）了解算法基本概念。 （2）了解误差基本概念，了解误差分析基本意义。 2.重点、难点 重点：误差产生的原因和误差的传播。 难点：算法的稳定性与收敛性。 3.说明：使学生建立工程中和计算中的数值误差概念。 (二) 函数插值与最小二乘拟合（8学时） 具体内容：插值概念，拉格朗日插值，牛顿插值，分段插值，曲线拟合的最小二乘法。 1.基本要求 （1）了解插值概念。 （2）熟练掌握拉格朗日插值公式，会用余项估计误差。 （3）掌握牛顿插值公式。 （4）掌握分段低次插值的意义及方法。
（5）掌握曲线拟合的最小二乘法。 2.重点、难点 重点：拉格朗日插值, 余项，最小二乘法。 难点：拉格朗日插值, 余项。 3.说明：插值与拟合是数值计算中的常用方法，也是后续学习内容的基础。 (三) 第三章数值积分与微分（5学时） 具体内容：数值求积的基本思想，代数精度的概念，划分节点求积公式（梯形辛普生及其复化求积公式），高斯求积公式，数值微分。 1.基本要求 （1）了解数值求积的基本思想，代数精度的概念。 （2）熟练掌握梯形，辛普生及其复化求积公式。 （3）掌握高斯求积公式的用法。 （4）掌握几个数值微分计算公式。 2.重点、难点 重点：数值求积基本思想，等距节点求积公式，梯形法，辛普生法，数值微分。 难点：数值求积和数值微分。 3.说明：积分和微分的数值计算，是进一步的各种数值计算的基础。 (四) 常微分方程数值解法（5学时） 具体内容：尤拉法与改进尤拉法，梯形方法，龙格—库塔法，收敛性与稳定性。 1.基本要求 （1）掌握数值求解一阶方程的尤拉法，改进尤拉法，梯形法及龙格—库塔法。 （2）了解局部截断误差，方法阶等基本概念。 （3）了解收敛性与稳定性问题及其影响因素。 2.重点、难点 重点：尤拉法,龙格－库塔法，收敛性与稳定性。 难点：收敛性与稳定性问题。 3.说明：该内容是常用的几种常微分方程数值计算方法，是工程计算的重要基础。 (五) 方程求根的迭代法（4学时） 具体内容：二分法，解一元方程的迭代法，牛顿法，弦截法。 1.基本要求 （1）了解方程求根的对分法和迭代法的求解过程。 （2）熟练掌握牛顿法。 （3）掌握弦截法。 2.重点、难点 重点：迭代法，牛顿法。
大数据处理与云计算教学大纲20170704
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课程课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：B03050503 课程性质：必修 总学时：44(实验12学时) 学分：2.5 适用专业：信息工程 先修课程：C语言程序设计 大纲编写（修订）时间：2017年5月 一、课程在教学计划中的地位、作用 《大数据处理与云计算》是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课，也是学生了解大数据和云计算基本原理，掌握高性能并行计算的入门课程。通过本课程的学习，使学生掌握大数据和云计算技术基本原理及其系统的基本架构，使学生从应用角度掌握基于MPI的高性能并行计算基本原理和Hadoop分布式文件存储、分布式数据处理技术。培养学生具有高性能计算集群的开发设计、搭建和应用的基本能力，同时为后续大数据与云计算相关课程的学习奠定扎实的基础。 二、课程目标 1. 理解大数据和云计算技术基础，掌握高性能并行计算的工作原理和技术基础，使学生具有将高性能并行计算技术用于工程的能力；（支撑毕业要求1） 2. 学会高性能计算相关的软件、硬件的配置方法，能够针对工程问题提出以MPI高性能并行计算为核心的解决方案，培养学生的系统设计与开发能力；（支撑毕业要求2、3、5） 3. 了解大数据及云计算的研究热点和发展趋势。（支撑毕业要求12） 三、课程内容及基本要求 第1章云计算与大数据基础 1. 了解云计算的意义，了解云服务的定义和分类； 2. 理解云存储、云桌面、云安全等云技术的技术架构和技术特点； 3. 了解了解大数据的定义和大数据处理的基本流程，了解主要的大数据处理系统； 4. 了解云计算与大数据的发展历程。 第2章云计算与大数据的相关技术 1. 了解云计算与大数据； 2. 了解云计算与物联网；
计算方法课程教学大纲汇总
《计算方法》课程教学大纲 课程编号： 学时：54 学分：3 适用对象：教育技术学专业 先修课程：高等数学、线性代数 考核方式：本课程考试以笔试为主70%，兼顾学生的平时成绩30%。 使用教材及主要参考书： 使用教材： 李庆扬.《数值分析(第四版)》, 清华大学出版,2014年。 主要参考书： 1.朱建新,李有法.《高等学校教材:数值计算方法(第3版)》,高等教育出版社,2012。 2.徐萃薇,孙绳武.《计算方法引论(第4版)》,高等教育出版社,2015。 一课程的性质和任务 计算方法是教育技术学专业学生的一门专业选修课。作为计算数学的一个重要分支，它是数学科学与计算机技术结合的一门应用性很强的学科，本课程重点介绍计算机上常用的基本计算方法的原理和使用；同时对计算方法作适当的分析。 教学任务：通过本课程的学习，要使学生具有现代数学的观点和方法，并初步掌握处理计算机常用数值分析的构造思想和计算方法。同时，也要培养学生抽象思维和慎密概括的能力，使学生具有良好的开拓专业理论的素质和使用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二教学目的与要求 教学目的：通过学习使学生了解数值计算方法的基本原理。了解计算机与数学结合的作用及课程的应用性。为今后使用计算机解决实际问题中的数值计算问题打下基础。 通过理论教学达到如下基本要求。 1．了解误差的概念 2．掌握常用的解非线性方程根的方法 3．熟练掌握线性代数方法组的解法 4．熟练掌握插值与拟合的常用方法 5．掌握数值积分方法 6．了解常微分方程初值问题的数值方法 三学时分配
四教学中应注意的问题 本课程是一门理论性较强、内容较抽象的综合课程，因此面授辅导或自学，将是不可缺少的辅助教学手段，教师在教学的过程中一定要注意理论结合实际，课堂教学并辅助上机实验，必须通过做练习题和上机实践来加深对概念的理解和掌握，熟悉公式的运用，从而达到消化、掌握所学知识的目的。同时应注重面授辅导或答疑，及时解答学生的疑难问题。 五教学内容 第一章绪论（误差） 基本内容: 第一节数值分析研究的对象和特点 第二节数值计算的误差 1.误差的来源与分类 2.误差与有效数字 3.数值运算的误差估计 第三节误差的定性分析与避免误差的危害 1.病态问题与条件数 2.算法的数值稳定性 3.避免误差危害的若干原则 教学重点难点: 重点：数值运算的误差估计。 难点：误差的定性分析与避免误差的危害。
大学物理实验教学大纲.doc
《大学物理实验》教学大纲 课程编号: 72201008/72201009 课程名称：大学物理实验 英文名称： College Physics Experiments 课程性质：学科基础课 总学时： 72学时 学分： 2分 适用专业：测控技术与仪器专业 先修课程：大学物理 一、实验目的与任务 物理实验课是对学生进行实验教育的入门课程，其教学目的在于使学生学习物理实验基础知识 的同时,受到严格训练,掌握初步的实验能力,养成良好的实验习惯和严谨的科学作风。 二、教学基本要求 通过实验教学，加深对基础理论知识的理解，培养学生实验动手能力,并掌握一些基本仪器的使 用方法。 三、实验项目与类型 力学部分
热学部分 电磁学学部分
光学部分 四、实验教学内容及学时分配 基础知识 测量与误差，主要讲述误差理论及数据处理 力学部分 实验一长度的综合测量 1．目的要求 练习使用测长度的几种常用仪器，练习做好记录和计算不确定度。 2．方法原理 用米尺、游标卡尺、螺旋测微仪测滚珠的直径和圆柱管的内外半径和高度。 3．主要实验仪器及材料 米尺、游标卡尺、螺旋测微仪、滚珠、圆柱管。 4．掌握要点 米尺、游标卡尺、螺旋测微仪的使用方法及不确定度的计算方法。 5．实验项目： （1）用游标卡尺测圆柱管的内外半径及高度，并计算其体积。 （2）用螺旋测微仪测滚珠的直径。 （3）不确定度的计算。 实验二单摆 1．目的要求 用停表和米尺，测单摆的周期和摆长，并求出当地的重力加速度值。 2．方法原理
g l T π2= ()()2 22)(?? ? ??+??? ??=t t u l l u g g u 。 3．主要实验仪器及材料 单摆、停表、钢尺。 4．掌握要点 测量单摆周期的注意事项、重力加速度的不确定度的计算。 5．实验项目： （1）用游标卡尺测小球的直径。 （2）用钢尺测悬线的长度。 （3）用停表测单摆的周期（不改变摆长，测5次，每次30个周期的时间） （4）计算重力加速度和它的不确定度。 （4）改变摆长，测单摆的周期，用作图法算出重力加速度。 实验三 测重力加速度 1．目的要求 掌握几种测重力加速度的方法。 2．方法原理 自己 3．主要实验仪器及材料 自由落体装置、数字毫秒计、光电计时装置 ，单摆 气垫导轨。 4．掌握要点 掌握测量重力加速度的方法。 5．实验项目： （1）根据原理设计实验方案。 （2）记录实验数据 （3）数据处理及不确定度的计算。 实验四 密度的测定 1．目的要求 熟练掌握物理天平的调节和使用方法，掌握静力称衡法和比重瓶法。 2．方法原理 v m = ρ，质量用天平称量，体积用阿基米德定律求出。 3．主要实验仪器及材料 物理天平，游标卡尺、比重瓶，小烧杯、温度计、酒精、不规则玻璃块。 4．掌握要点 物理天平的调节和方法、测量密度的两种方法：静力称衡法和比重瓶法。 5．实验项目： （1）学习调整和使用物理天平。 （2）用流体静力称衡法测固体的密度。 （3）用比重瓶法测酒精的密度。 实验五 拉伸法测杨氏弹性模量 1．目的要求 用伸长法测定金属丝的杨氏模量，学习光杠杆原理并掌握使用方法。
云计算的总体架构
云计算的总体架构、应用及模式探讨 1.引言： 云计算，是一种可用于商业化运作的技术架构。云计算是新一代的IT （计算机技术）模式，是IT发展历程的回归，自乔布斯创新PC（个人电脑）分散应用以来的IT领域第一次大集中应用。云计算的诞生，仍然得遵循经济规律，利用技术上的创新实现需求的增长和运营成本的降低。面对大量资源利用率不足的计算机，通过云的形式，利用富裕的已存在性能资源，使其虚拟成池以提供服务满足社会各方面的信息软件化需求，这是目前IT业大举进攻的目标市场。云计算是技术，有自身的技术架构，通过对云计算架构中功能模块的解析和架构应用实例的列举，阐述了云计算实现的基本模型，并对云计算的商业模式进行了分类展望。 2.云架构： 云计算经过初期的摸索，架构渐渐清晰，主流是分为两部分：服务和管理。 云架构的总体结构框如图1： 图1 云架构系统框图 服务分三层：SaaS（软件即服务）、PaaS（平台即服务）和IaaS（基础设施即服务）。 SaaS是出现最早，最普遍的云计算服务。随着互联网的高速发展，基础网络条件的日益成熟，用户通过浏览器联网即能用云上的软件服务。SaaS最靠近用户，只需按需付费就能享受云计算服务商提供的软件服务，用户因此省去了前期软硬件和后期维护的资金投入，这种高体验性服务，促成了SaaS产品在云计算产品中的高市场份额。SaaS包含以下常见技术： （1）、HTML（超文本标记语言）。Web（网站）页面标准技术，现主流是HTML4，逐步会过渡至HTML5，视频的高品质需求体验是其推动力。 （2）、JavaScript（物件导向语言）。用于丰富Web页面功能的动态描述语言，提高人机交互时的动画体验。 （3）、CSS(级联样式表)。控制Web页面的外观，例如链接文字的变化，
云计算虚拟化技术与应用-教学大纲
《云计算虚拟化技术与应用》教学大纲 学时：62 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 本课程是云计算技术、计算机网络技术、计算机应用技术等专业的一门专业核心课程，主要讲授虚拟化技术发展史、虚拟化技术分类、虚拟化架构特性并对目前主流的虚拟化技术都有涉及，重点讲授虚拟化技术在服务器、桌面及网络上的应用。通过本课程的学习，使学生掌握虚拟化的基本知识，掌握虚拟化的基本原理和方法。能够对目前主流的虚拟化产品进行熟练的使用、部署及维护，并培养学生团结协作、严守规范、严肃认真的工作作风和吃苦耐劳、爱岗敬业等职业素养。 二、课程教学基本要求 1.了解虚拟化的基本概念及发展情况、虚拟化的技术分类及虚拟化的基本技术架构等知识。 2. 了解服务器虚拟化、存储虚拟化和网络虚拟化的基本概念及基础架构原理，了解市场主流虚拟化技术及产品。 3. 了解VMware ESXi的基本概念并熟练掌握VMware ESXi的安装、配置的基本方法与技术；了解VMware ESXi的重要功能并掌握VMware ESXi虚拟机的创建、定制技术。 4. 了解XenServer的功能特性、虚拟基础架构及XenServer系统架构，掌握XenServer服务器和XenCenter管理平台的安装、配置以及创建虚拟机环境的基本方法与技术。 5. 了解Microsoft Hyper-V的功能特性及系统架构，掌握安装Microsoft Hyper-V服务器角色以及创建、定制虚拟机环境的基本方法与技术。 6. 了解KVM的应用前景及基本功能，掌握KVM环境构建、硬件系统维护、KVM服务器安装及虚拟机维护的基本方法与技术。 7. 了解Docker的功能特性及系统架构，掌握Docker的使用技术，包括Docker的安装与卸载、Docker镜像与容器以及Docker Hub的应用技术等。 8. 掌握虚拟机服务器的部署，包括虚拟服务器的配置、工具的部署、虚拟服务器调优、虚拟服务器安全性、虚拟机备份、虚拟机业务迁移及物理机转虚拟机的方法及技术。 9. 了解虚拟化终端的类型及其特点、熟悉常见共享桌面的种类。了解主流虚拟桌面的产品及其厂商，掌握VMware View虚拟桌面的部署步骤过程。 10. 掌握虚拟专用网络VPN的部署与使用方法，包括硬件VPN和软件VPN；掌握虚拟局域网（VLAN）的部署与使用方法，包括标准VLAN、VMware VLAN和混合VLAN；掌握虚拟存储设备的配置与应用，包括IP-SAN在vSphere平台的挂载方法。 11. 掌握虚拟化架构规划的需求分析及设计选型的一般方法，能够针对具体的项目需求给出虚拟化架构规划实施方案。
分布式系统与云计算课程教学大纲
分布式系统与云计算课程教学大纲 课程名称：分布式系统与云计算 英文名称：Distributed Systems and Cloud Computing 总学时：56 总学分：2 适用对象: 物联网工程专业 先修课程：程序设计语言、计算机网络 一、课程性质、目的和任务 本课程是物联网工程专业学生的专业选修课，分布式计算提供了跨越网络透明访问各种信息资源并协同处理的能力，是大规模网络应用的基础, 云计算是海量数据处理的支撑技术。本课程旨在通过介绍分布式计算与云计算相关的理论与技术，使学生能够掌握分布式系统与云计算的概念，理解并掌握当前分布计算领域的主流技术，了解分布计算与云计算研究的方向，开阔视野，为从事分布式应用开发或云计算研究打下一定的基础。 二、教学的基本要求 了解分布式计算与云计算的基本概念。 掌握常见的几种计算模式，并明确优缺点，可以根据需要选用适当的计算模式进行开发。 了解三种典型的分布式对象技术，并能掌握其中一种进行程序开发。 掌握基于Web的应用程序开发技术。 了解当今各大公司主流的云计算技术。 了解分布式计算与云计算研究的发展趋向。 三、教学的基本内容 分布计算技术和云计算的基本概念，分布式系统的目标，云计算的优点和缺点，分布式系统层次结构，分布系统中的主要特征，客户-服务器模式的基本概念，客户-服务器端架构和体系结构。 分布式对象计算：介绍三种典型的分布式对象技术CORBA、DCOM和EJB，以CORBA 为主介绍分布式对象计算技术，包括CORBA的基本结构、ORB之间的互操作，CORBA服务和公共设施以及CORBA编程。 当今各大公司主流的云计算技术介绍：Google文件系统，Bigtable技术，MapReduce 技术，Yahoo!公司的云平台技术，Aneka云平台技术，Amazon公司的Dynamo技术，IBM 公司的云计算技术。 云计算的程序开发：基于Hadoop系统的开发，基于HBase系统的开发，基于Google App Engine系统的开发，基于Windows Azure系统的开发。
金融计算实验教学大纲
金融计算实验》教学大纲 学时数：34 学分数：1.0 适用专业：金融学各专业本科生 一、课程的性质和目的 通过本课程的学习，可以对金融市场学、金融工程、投资学等介绍的理论与模型，进行实例计算。包括现值与终值、年金、固定资产的折旧与摊销、按揭贷款的分期付款、投资项目评估等；债券、股票的价值评估模型；债券的久期和凸性理论及其免疫策略；证券组合投资有效前沿理论、资本资产定价模型、证券投资技术分析；期权及其交易策略、期权定价理论；套期保值策略等现代金融模型和理论的Matlab实现。 二、课程教学基本要求 要求学生理解实验目的，使学生在掌握现代金融基础知识和理论的基础上，培养学生运用数理方法和计算技术研究金融问题的能力，为将来从事有关的学习和工作奠定基础。针对金融专业等开设的理论课程，《金融计算》每部分对应一个经济金融方面的专题，各部分内容相互独立，理论与实际相结合。既包含了相关的金融理论、模型和思想，又能利用Matlab金融工具箱、金融衍生工具箱、固定收益工具箱、金融时间序列工具箱等工具箱中的内嵌函数，将抽象的金融模型通过Matlab的数据处理和图形形式来加以解释、验证和求解，旨在使学生既熟悉当前的金融理论、模型和思想，又能够熟练使用Matlab软件来处理经济金融中的定量计算与分析问题。 本课程按照实验的完成质量和实验报告的撰写质量考核。 三、实验内容及学时分配 大纲基本内容包括11个必做的实验，在规定的34个学时内完成。 实验一金融数据处理的Matlab基础计算实验（设计性实验，4学时） 实验目的： 要求学会系统的基本要求和配置，掌握基本函数的使用。 实验内容： （1）了解《金融计算》的主要内容、金融计算的基础知识； （2）了解指令窗的常用控制指令；
《虚拟化与云计算》教学大纲
《虚拟化与云计算》教学大纲 课程编号： 学时：32 学分：1.5 授课学院：软件学院 适用专业：软件工程 教材： 1 《虚拟化与云计算》，王金波等著，电子工业出版社，2009年1月出版 主要参考资料： 1 《Hadoop权威指南》，Tom White著，清华大学出版社，2010年5月出版。 2 《互联网时代的软件革命SaaS架构设计》，叶伟著，电子工业出版社，2009年1月出版 一、课程的性质、目的及任务 虚拟化和云计算是当今信息产业最受关注的两项新技术，是下一代数据中心的主要支撑技术。云计算的目标是将各种IT资源以服务的方式通过互联网交付给用户，包括IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)三个方面。虚拟化是云计算的基石，实现了IT资源的逻辑抽象和统一表示。 本课程将系统介绍:1)数据中心的概念、架构和主要支撑技术，下一代数据中心的需求和挑战；2)虚拟化的基本概念，当前虚拟化技术的发展现状和业界动态，常用的虚拟化技术，在具体系统实例中虚拟器件的创建、部署、管理方法；3)云计算的基本概念、优势和意义，云架构以及架构中各个层次的核心功能，云计算中的关键技术和挑战，当前云计算技术的发展现状和业界动态等。 二、教学基本要求 本课程采用课堂授课与实践教学相结合的方法，其中课堂授课16个学时，实验16个学时。
三、教学内容 1、云计算简介 a)云计算的定义和分类 b)云计算的优势和意义 c)云计算的应用 d)云计算的层次架构 2、云架构 a)资源调度与消息通讯 b)海量数据存储与处理 c)系统安全与数据安全 d)可伸缩性与性能 e)标准化 f)服务管理 3、云计算业界动态 a)IBM b)Google c)Microsoft d)Amazon e)https://www.360docs.net/doc/511482249.html, 4、MapReduce介绍 a)MapReduce背景 b)算法介绍 5、Hadoop介绍 a)Hadoop简介 b)Hadoop应用 6、文件系统GFS和HDFS a)基础知识 b)GFS
计算方法课程教学大纲解答
计算方法》课程教学大纲 课程编号： 学时：54 学分：3 适用对象：教育技术学专业先修课程：高等数学、线性代数 考核方式：本课程考试以笔试为主70%，兼顾学生的平时成绩30%。使用教材及主要参考书：使用教材： 李庆扬. 《数值分析（第四版）》, 清华大学出版,2014 年。 主要参考书： 1.朱建新,李有法. 《高等学校教材:数值计算方法（第3版）》,高等教育出版社,2012 2.徐萃薇,孙绳武. 《计算方法引论（第4版）》,高等教育出版社,2015 。 一课程的性质和任务计算方法是教育技术学专业学生的一门专业选修课。作为计算数学的一个重要分支，它是数学科学与计算机技术结合的一门应用性很强的学科，本课程重点介绍计算机上常用的基本计算方法的原理和使用；同时对计算方法作适当的分析。 教学任务：通过本课程的学习，要使学生具有现代数学的观点和方法，并初步掌握处理计算机常用数值分析的构造思想和计算方法。同时，也要培养学生抽象思维和慎密概括的能力，使学生具有良好的开拓专业理论的素质和使用所学知识分析和解决实际问题的能力。 二教学目的与要求教学目的：通过学习使学生了解数值计算方法的基本原理。了解计算机与数学结合的作用及课程的应用性。为今后使用计算机解决实际问题中的数值计算问题打下基础。 通过理论教学达到如下基本要求。 1．了解误差的概念2．掌握常用的解非线性方程根的方法3．熟练掌握线性代数方法组的解法4．熟练掌握插值与拟合的常用方法5．掌握数值积分方法 6．了解常微分方程初值问题的数值方法 三学时分配
四教学中应注意的问题 本课程是一门理论性较强、内容较抽象的综合课程，因此面授辅导或自学，将是不可缺少的辅助教学手段，教师在教学的过程中一定要注意理论结合实际，课堂教学并辅助上机实验，必须通过做练习题和上机实践来加深对概念的理解和掌握，熟悉公式的运用，从而达到消化、掌握所学知识的目的。同时应注重面授辅导或答疑，及时解答学生的疑难问题。五教学内容 第一章绪论（误差） 基本内容： 第一节数值分析研究的对象和特点 第二节数值计算的误差 1.误差的来源与分类 2.误差与有效数字 3.数值运算的误差估计 第三节误差的定性分析与避免误差的危害 1.病态问题与条件数 2.算法的数值稳定性 3.避免误差危害的若干原则教学重点难点： 重点：数值运算的误差估计 难点：误差的定性分析与避免误差的危害。 教学建议: 了解数值分析的背景、对象与特点。理解误差的来源与分类、有效数字、误差估计、算法的数值稳定性与病态算法。熟练掌握与误差相关的概念以及避免误差危害的若干原则。第二章插值法基本内容: 第一节引言 第二节拉格朗日插值 1．线性插值与抛物插值 2．拉格朗日插值多项式 3．插值余项、误差估计
《云计算基础》—教学大纲
《云计算基础》教学大纲
目录 一、课程性质与任务 (1) 二、教学模式、学习模式 (1) 三、课程目标 (1) 1．知识目标 (1) 2．技能目标 (1) 3．态度目标 (2) 四、学时学分 (2) 五、内容要求 (2) 六、实施建议 (4) 1. 教学建议 (4) 2. 考核评价 (4) 3. 教材选择与简介 (5)
《云计算基础》课程教学标准 一、课程性质与任务 课程类型：理论+实践课 课程性质：专业必修课 课程类别：专业基础课 该课程是云计算技术与应用、大数据、物联网等相关专业开设的一门理论与实践相结合的专业基础课程，是培养从事云计算工程建设与运维、云计算应用开发、大数据应用开发、物联网工程建设与运维等职业能力的一门理论与实践相结合的重要课程，其前导课程主要有《计算机文化基础》、《计算机网络技术》、《大数据技术基础》等课程，后续课程主要有《云计算工程》、《网络互联与配置》、《大数据开发与运维》、《网络安全与管理》等专业核心课程。 二、教学模式、学习模式 教学模式采用以项目案例为基础，理论联系实际，将生涩的专业理论、概念、原理等，与企业应用、岗位需求相结合，提高学生的学习兴趣，达到学以致用的教学目的。 学习模式采用“学教作一体化”模式，以学生为中心，充分调动学生的学习积极性、主动性。教师做好引导、重点难点讲解、检查和督促等工作，提升学生学习兴趣和学习效果。 三、课程目标 1．知识目标 以“云计算工程运维”、“大数据开发与运维”等职业岗位为依据，掌握云计算基本构成、技术架构、云计算分类以及云计算应用等基本理论知识和基础技能。 2．技能目标 针对学生将来从事云计算和大数据工程管理、运维、售前售后等工作岗位的
《并行计算》实验教学大纲
《并行计算》实验教学大纲 课程名称：并行计算 英文名称：Parallel Computing 课程编号： 课程性质：课程类型：专业选修是否为独立设课的实验课：否 适用专业：软件工程专业 学时与学分：总学时：72 总学分：3.5 实验学时：16 实验学分：0.5 执笔人：陆克中 制定时间：2012-3-12 一、实验课的任务、性质与目的 《并行计算》是一门实践性很强的课程，除了系统的课堂理论学习外，还配有足够数量的实践内容，以巩固和加深学生对并行算法理论、设计技术、分析方法和具体实现等各个环节的整体理解。通过课程实践，强化学生“结构—算法—编程”一体化学习方法的意识，充分理解对于求解一个给定问题的任何并行算法，都必须采用某种并行编程语言，最终运行在一台具体的并行计算机上。 根据并行计算课程的要求，其实验教学的要求如下： (1) 熟悉三种以上的主流并行计算平台，包括共享存储的多处理机、分布存储的多计算机和目前流行的PC机群，要求学生能够使用上述几种并行计算平台所提供的硬／软件环境及工具来开展自己的实验工作。 (2) 掌握至少两种并行程序设计语言标准：即分布存储的MPI和共享存储的OpenMP。对面向大型科学和工程计算的HPF（高性能Fortran）也应尽量了解和熟悉。 (3) 选择某些典型的非数值并行算法和数值并行算法，使用上述的并行编程语言标准，至少在PC机群上编程调试、分析和运行它们。 (4) 为了入门，选用课程中简单的计算π的样本程序为出发点，通过使用不同的并行程序设计模型和不同的并行编程语言，在不同的硬件编程环境上改造和重现，以便为进一步的实践打下基础。 学习本课程的过程中，这些实践环节是非常必要的和重要的，它可以激发学生学习并行计算的积极性，缩小理论教学和实际应用能力之间的差距，引导学生进入一个思考和探索的世界，在这个世界里，他们是学习的主动参与者，而不再是被动的接受者。 二、主要仪器设备及环境 硬件设备：机群计算机 软件环境：Linux MPICH PVM
《云计算技术》课程教学大纲
《云计算技术》课程教学大纲 一、课程基本信息 二、课程教学目标 通过本课程的学习，使学生对云计算技术的兴起、由来、概念及分类、云计算的原理及关键技术建立基本的概念，并通过实践了解云服务，云服务接口，并行计算与云计算的相互关系等相关内容；通过对云计算开源平台Hadoop的介绍，让学生对云计算平台的一种技术实现方式有所了解；结合云计算平台中各项应用及核心技术的介绍，拓展学生对云计算的认识。 三、教学学时分配 理论学时包括讨论、习题课等学时。
《云计算技术》课程实验内容设置与教学要求一览表 四、教学内容和教学要求 第一章绪论（2学时） （一）教学要求 通过本章内容的学习，了解云计算的概念、发展现状、发展环境、发展优势和应用前景；理解云计算的实现机制。 （二）教学重点与难点 教学重点：云计算的概念和发展现状。 教学难点：云计算实现机制。 第一节云计算的概念 1．了解云计算的概念； 2．掌握云计算的特点和三种类型。
第二节云计算发展现状 1．了解云计算的发展历程和现状。 第三节云计算实现机制 1．了解云计算技术体系结构； 2．理解云计算的实现机制。 第四节网格计算与云计算 1.了解网格计算的概念； 2．理解网格计算和云计算的关系和区别。 本章习题要点：简述云计算的概念、发展现状、发展环境、实现机制、发展优势和应用前景。 第二章 Google云计算原理与应用（4学时） （一）教学要求 通过本章内容的学习，了解Google云计算的应用，掌握Google云计算基本工作原理，理解和掌握数据表Bigtable的数据模型、系统架构。 （二）教学重点与难点 教学重点：Google文件系统GFS，分布式数据处理MapReduce 教学难点：分布式结构化数据表Bigtable。 第一节 Google文件系统GFS 1.了解Google文件系统GFS的架构、容错机制和系统管理技术。 第二节并行数据处理MapReduce 1．了解并行数据处理MapReduce的产生背景； 2．理解和掌握MapReduce的编程模型和实现机制。
数值计算方法教学大纲(本)
数值计算方法教学大纲(本) 本着“崇术重用、服务地方”的办学理念和我校“高素质应用型人才”的培养目标，特制定了适合我校工科专业本科生的新教学大纲。 一、课程计划 课程名称：数值计算方法Numerical Calculation Method 课程定位：数学基础课 开课单位：理学院 课程类型：专业选修课 开设学期：第七学期 讲授学时：共15周，每周4学时，共60学时 学时安排：课堂教学40学时+实验教学20学时 适用专业：计算机、电科、机械等工科专业本科生 教学方式：讲授（多媒体为主）+上机 考核方式：考试60%+上机实验30%+平时成绩10% 学分：3学分 与其它课程的联系 预修课程：线性代数、微积分、常微分方程、计算机高级语言等。 后继课程：偏微分方程数值解及其它专业课程。 二、课程介绍 数值计算方法也称为数值分析，是研究用计算机求解各种数学问题的数值方法及其理论的一门学科。随着计算科学与技术的进步和发展，科学计算已经与理论研究、科学实验并列成为进行科学活动的三大基本手段，作为一门综合性的新科学，科学计算已经成为了人们进行科学活动必不可少的科学方法和工具。 数值计算方法是科学计算的核心内容，它既有纯数学高度抽象性与严密科学性的特点，又有应用的广泛性与实际实验的高度技术性的特点，是一门与计算机使用密切结合的实用性很强的数学课程.主要介绍插值法、函数逼近与曲线拟合、线性方程组迭代解法、数值积分与数值微分、非线性方程组解法、常微分方程数值解以及矩阵特征值与特征向量数值计算，并特别加强实验环节的训练以提高学生动手能力。通过本课程的学习，不仅能使学生初步掌握数值计算方法的基本理论知识，了解算法设计及数学建模思想，而且能使学生具备一定的科学计算能力和分析与解决问题的能力，不仅为学习后继课程打下良好的理论基础，也为将来从事科学计算、计算机应用和科学研究等工作奠定必要的数学基础。 科学计算是21世纪高层次人才知识结构中不可缺少的一部分，它潜移默化地影响着人们的思维方式和思想方法，并提升一个人的综合素质。
《云计算技术概论》教学大纲
《云计算技术概论》教学大纲 学分：待教师自行决定 学时：待教师自行决定 适用专业：云计算相关专业 一、课程的性质与任务 课程的性质：《云计算基础技术与应用》是云计算相关专业的专业基础课。 课程的任务：本课程属于云计算技术入门课程，为学生搭建起通向“云计算知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在云计算领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。课程将系统讲授云计算的基本概念、云服务、云部署、云数据库、云平台等。在所有章节，安排了对应实践操作，让学生更好地学习和掌握云计算关键技术。 前导课程：待教师自行决定 后续课程：待教师自行决定 二、教学基本要求 通过本课程的学习，学生应达到下列基本要求： 1. 掌握云计算的基本概念、云服务类型、云部署等相关知识； 2. 熟悉IaaS、PaaS、SaaS的分类和区别； 3. 掌握云环境部署和开发的技能； 4. 了解云存储，能够部署分布式存储系统，并开发存储应用； 5. 了解云平台，能够部署运用云平台，并管理云平台。 三、教学条件 本课程教学建议多媒体机房（或教室），配备8G以上计算机，VMware等为实训环境。 四、考核方式
待教师自行决定 五、说明 1. 本课程的重点是理解云计算的概念，能够对云存储、云数据库、云平台进行部署以及开发。 2. 难点在于云平台的部署。 3. 课堂教学中采用实例引导，加大学生的实践训练。 4. 教学过程中注意构成形成性成绩的各项过程分数的记录。 5. 采用“教师进行案例演示——学生模仿——教师指导答疑——学生独立实践”的案例循环 教学法。 六、教材与参考书 教材：《云计算基础技术与应用》易海博，池瑞楠，张夏衍主编人民邮电出版社 2020-09-01（第1版） 参考书：《云计算技术与应用基础》刘志成 , 林东升 , 彭勇主编人民邮电出版社《云计算与大数据技术》王鹏等主编人民邮电出版社 2014-04-01（第1版） 七、教学内容
云计算导论教学大纲
云计算导论教学大纲 本课程在设计时主要是让学生在理论方面对云计算所涉及的相关技术有所了解，对于云计算行业的发展有清楚的认识。以计算机专业学生就业为导向，培养学生的动手能力。 课程概述 了解云计算的基本概念、了解虚拟化技术的基本概念、了解虚拟化技术、了解云部署模式、理解云计算机制。通过课堂讲解与讨论、案例分析等促进学生对所学的理论和运用，以培养其实际操作技能。在课程内容选择上，本课程涉及很多与计算技术的基础知识，其中云计算的关键技术，云计算关键技术包括虚拟化技术、分布式海量存储技术、云平台技术。 课程大纲 1云计算概述 1.1云计算的由来 1.2云计算的概念与特征 1.3云计算的发展现状 1.4云计算的商业模式 1.5云计算整体架构和组织 1.6丰富多彩的云应用 第一单元 2云服务 2.1云服务概述 2.2云服务体系简介 2.3云服务类型及应用
2.4云部署模型 第二单元 3云存储技术 3.1云存储的概念及结构模型 3.2云存储关键技术及分布式数据存储的概念3.3常见的两种存储架构GFS和HDFS 3.4分布式数据存储的应用及面临的问题 第三单元 4虚拟化 4.1虚拟化概述 4.1.2虚拟化的分类 4.2虚拟化技术 4.3.1Hyper—V虚拟化 4.3.2Xen虚拟化 4.3.3VMware虚拟化 4.3.4VirtualBox虚拟化 4.3.5KVM虚拟化 4.3.6Docker虚拟化 第四单元 5云计算管理平台 5.1云管理平台概述 5.2常见的云管理平台
第五单元 6云计算解决方案 6.1IaaS 模式的实现——Amazon 云计算解决方案6.2paas模式的实现——Google 云计算解决方案6.3saas模式的实现——Marvel sky 云平台 6.4国内云计算 第六单元 7云安全 7.1云计算安全概述 7.2云安全架构 第七单元 9综合实践基于Docker的私有云搭建 9.2.1应用栈环境准备 9.2.2配置应用栈 9.1实验一：搭建一个Docker应用栈 第九单元 8云计算面临的问题 8.1云计算面临的问题