高性能计算与云计算—教学大纲

《高性能计算与云计算》教学大纲

总学时：48 理论课学时：32实验课学时：16

一、课程的性质

《高性能计算与云计算》是计算机专业的专业领域课程。高性能计算技术是计算机技术发展中的一项重要技术。通过该课程的学习，学生应该学习和掌握高性能计算的基础理论知识和实践经验，并为后续课程打下坚实基础。

二、课程的目的与教学基本要求

本课程以高性能计算和云计算为主题，分为三大部分，第一部分是高性能计算的基础知识，第二部分是云计算的概念及核心技术，第三部分是高性能计算与云计算的软件支持－并行程序的设计原理与方法。主要课程内容包括高性能计算机的系统结构模型，对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、集群系统（Cluster）和并行计算的性能评测并行算法的一般设计策略、基本设计技术和一般设计过程；云计算的分布式大规模数据处理和云存储技术；共享存储编程、分布存储编程和Map/Reduce编程等面向高性能计算与云计算应用的并行程序设计环境与工具。

课程强调融合高性能计算机结构、云计算技术、并行算法和并行编程为一体，力图反映高性能计算和云计算领域的最新成就和发展趋势。

学生除完成基本理论课程学习外，课程将通过在高性能计算机系统上的实践，学习和掌握高性能计算和云计算的基础知识。

三、课程适用专业

计算机科学与技术、软件技术、信息安全、网络工程

四、课程的教学内容、要求与学时分配

1．理论教学部分：

按各章节列出主要内容，注明课程教学的难点和重点，对学生掌握知识的要求，以及学时的分配。

主要章节及其学时分配：

第一章绪论（3学时）

重点：高性能计算和云计算的概念、基础架构、现状及发展、应用前景

难点：云计算的架构、高性能计算技术的发展以及和云计算技术的衔接

要求：了解基本概念，基础架构，以及相关的技术和应用

第二章并行计算机体系结构（3学时）

重点：系统互联技术；存储存取模型及层次结构；对称多处理机（SMP）、大规模并行处理机（MPP）、集群系统（Cluster）

难点：静态和动态互联，存储存取层次结构

要求：熟悉各种并行计算机体系结构以及实际应用例子，掌握系统互联的基本原理和方法，了解存储存取模型和层次结构

第三章并行计算模型及性能评估（3学时）

重点：并行计算模型PRAM、BSP和LogP；工作负载、加速比和可扩展性，负载受限加速比、时间受限加速比、存储受限加速比，

难点：并行计算模型，可扩展性

要求：了解并行计算模型及它们之间的异同点，掌握应用计算模型进行并行计算构模的基本方法，了解并行计算的性能评估方法，掌握加速比的计算方法

第四章并行算法设计（6学时）

重点：并行算法设计技术包括平衡树方法、倍增技术、分治策略、划分原理和流水线技术等；并行算法设计方法论PCAM：划分，通信，组合、映射

难点：分治策略、划分原理；矩阵乘法并行算法的设计和性能比较

要求：了解并能应用并行算法设计的基本技术进行并行算法的设计和实现，掌握最短路径、排序、字符串匹配、矩阵乘法等经典并行算法的设计思想，了解并行算法设计的方法论

第五章分布式大规模数据处理（6学时）

重点：分布式大规模数据处理的概念、编程模型；Map/Reduce的原理和工作机制、基于的Map/Reduce的并行算法设计

难点：Map/Reduce的负载均衡和容错机制，最短路径算法的Map/Reduce实现要求：熟练掌握Map/Reduce的原理和工作机制、掌握词频统计、排序、字符串匹配、最短路径等并行算法的Map/Reduce实现

第六章云存储（3学时）

重点：云存储的概念，分布式存储系统的系统架构、容错机制和系统管理技术；分布式文件HDFS的系统架构及关键技术

难点：分布式文件系统的读写操作流程

要求：了解云存储系统的系统架构和容错机制，掌握分布式文件系统HDFS的存

取方法

第七章共享存储编程（3学时）

重点：并行编程风范，共享存储编程原理；OpenMP编程模型，制导语句、控制结构和数据子句

难点：并行域和共享任务结构，共享对象存取

要求：熟悉OpenMP的编程模型以及基本概念，掌握OpenMP的主要制导语句、控制结构和数据子句

第八章消息传递编程（3学时）

重点：消息传递编程原理，进程交互方式；MPI编程模型，通信函数

难点：通信模式，非阻塞操作

要求：熟练掌握MPI编程的工作原理及相关技术，熟悉其核心函数以及运行环境等，掌握矩阵乘法的MPI实现

第九章高性能计算平台（2学时）

重点：高性能计算集群体系结构，hadoop云计算平台及编程环境

难点：

要求：熟悉高性能计算集群的工作原理及关键技术，掌握构建集群系统和并行编程环境的基本方法

2．实验教学部分

高性能计算与云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课程知识的整体理解。课程将通过在高性能计算机系统上的实践，学习和掌握高性能计算和云计算的基础知识，为在这领域的深入研究和应用开发打下基础。

实验一（4学时）：共享存储编程实践。通过OpenMP的实例编程，使得学生掌握高性能计算环境下的基于共享存储的并行程序编程方法。

实验二（4学时）：分布存储编程实践。通过MPI的实例编程，使得学生掌握高性能计算环境下的基于分布存储的并行程序编程方法

实验三（8学时）：Hadoop平台和Map/Reduce编程实践。通过在Hadoop环境下的Map/Reduce的实例编程，使得学生熟悉Hadoop的编程环境，掌握用Map/Reduce编写并行计算程序的基本步骤，并了解Map/Reduce计算程序在Hadoop下的运行和调试机制。

五、教材和主要参考资料

1.陈国良，并行计算——结构．算法．编程（修订版），高等教育出版社，2003

2.Kai Hwang等著，陆鑫达等译，可扩展并行计算技术、结构与编程，机械工

业出版社，2002

3.刘鹏主编，云计算（第二版），电子工业出版社，2011

六、课程考核方式

本课程采用闭卷笔试结合实验和平时作业进行考核，其中闭卷笔试占该课程总评成绩的50%，实验技能考察占该课程总评成绩的40 %，学生的平时成绩（根据作业成绩、课堂提问与出勤率评定）占该课程总评成绩的10 %。

2017级云计算技术与应用人才培养方案

云计算技术与应用人才培养方案专业代码：610213 一、培养目标本专业培养拥护党的基本路线，德、智、体、美等全面发展，具有良好职业素养和创新能力，掌握计算机网络技术的基础知识、基本技能，可熟练进行云计算的开发与测试、运营与维护、技术支持、云产品销售及客户服务，具有良好的职业道德，较强的专业能力、方法能力和社会能力，能适应产业转型升级和企业技术创新需要，具备可持续发展能力的云计算技术与应用的应用型技能人才。二、招生对象与修业年限 1．招生对象：普通高中毕业生（文理兼收）或同等学历者 2．修业年限：学制三年（2.5+0.5）三、人才培养规格要求和知识、能力、素质结构 1、知识要求掌握云计算机技术与应用必需的基础理论知识；掌握网络技术知识、网络设备互联知识、网络服务器安装及配置的知识；掌握企业云数据中心的组建、规划、设计、实施、故障诊断与优化等技能；掌握云计算和大数据应用处理、分布式、安全、存储、虚拟化等实用技能。 2、能力要求（1）社会能力 ①具有一定的人文艺术、社会科学知识； ②具有较好的文字组织能力、语言表达能力和社会沟通能力； ③具有一定的组织协调能力； ④具有自我控制和管理的能力。（2）专业能力 ①具有计算机软、硬件安装能力； ②具备服务器管理维护的能力； ③具备云计算的测试能力； ④具备云计算运行维护的能力； ⑤具备云计算开发与应用的能力； ⑥具备云计算产品的技术支持和客户服务能力； ⑦具备云计算质量管理的能力。（3）方法能力

①具有运用计算机网络处理工作领域内的信息和技术的能力； ②能制定出切实可行的工作计划，提出解决实际问题的方法； ③具有通过网络等不同途径获取信息的能力； ④具有独立学习能力和决策能力； ⑤具有完成工作任务的规划、分析、归纳与总结的能力。 3、素质要求 ①具有良好的思想品德，良好的心理承受力；有良好的自信心、积极进取的精神。 ②具有从事专业工作安全生产、环保、职业道德等意识，能遵守相关的法律法规。 ③具有献身制造业、踏实肯干、吃苦耐劳和爱岗敬业的精神； ④具有不断积极进取、求变创新和超越自我的精神； ⑤具有良好的团队协作精神。四、就业面向与职业证书 1、就业面向：根据云计算机产业对的人才需求，确定云计算机技术与应用毕业生主要职业面向是服务区域经济中的IT行业及各企事业单位，毕业生主要就业的岗位是网络工程师、测试工程师、云计算部署工程师、云计算系统运维工程师、云系统安全工程师、技术支持、云产品销售及客户经理等岗位。本专业服务的职业岗位（群）及典型工作任务见下表。表一、职业岗位（群）及典型工作任务

基于大数据和云计算平台与应用

基于大数据和云计算平台与应用发表时间：2018-08-20T16:09:00.780Z 来源：《基层建设》2018年第21期作者：全仲谋 [导读] 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。中国移动通信集团广东有限公司湛江分公司 524033 摘要：大数据应用的发展对信息系统及其应用提出了更高要求，而基于云计算的大计算平台技术已成为现代建模仿真领域的核心技术，尤其是当前社会各领域开始注重对基于数据的应用，大数据的兴起引发了社会各领域研究、应用大数据的热潮。本文详细阐述了大数据和云计算平台应用的基本概念，病态系讨论了大数据和云计算平台的实际应用。关键词：大数据；云计算；平台；应用引言 “大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。一、大数据与云计算平台概述 1、大数据的特征。大数据又被IT业称之为巨量数据集合，具体是指无法在某个特定时间范围内用常规的软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是一种海量、多样化、高增长率的信息资产。大数据的特征主要体现在如下几个方面：超大的容量、繁多的种类、获取数据的高速、数据质量真实可靠、数据来源渠道复杂等等。信息时代到来的今天，数据信息在生产生活中的重要性日益凸显，大数据的发展速度也变得越来越快，对信息处理提出了更高的要求，即需要在短时间内对数据库进行有关的操作与处理，为满足这一需求，大数据技术应运而生。 2、云计算平台的优势。云计算是以网络为平台，利用远程连接的计算机获取所需计算服务，该计算机可供给弹性伸缩的计算资源，可提高资源利用效率，节省因重复配置资源增加的成本。云计算的优点：1.计算能力强。云计算可对计算机集群中的CPU进行远程调用，使其具备强大的计算能力，每秒高达10万亿次运算。2.可靠性高。云计算使用数据容错技术和计算节点同构可互换措施，能够保证云计算服务的可靠性。3.使用成本低。云计算采用自动化集中式管理，按需分配使用硬件资源，无需支付数据管理成本。 3、大数据与云计算平台的关系。大数据与云计算的联系紧密，两者均能够为数据资源提供存储、访问和计算的平台。对于云计算而言，其核心技术为数据处理技术，最终目的是为国家、企业和个人提供便捷服务，这与大数据的发展目的一致。大数据拥有丰富的数据资源，能够与云计算平台共同一个平台，进行大数据分析与计算，两者的相似度极高。二、大数据与云计算平台优势分析数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。三、基于云计算的大数据平台应用研究 3.1基于云计算的大数据平台优点分析目前社会各领域所采用的传统单机处理模式成本较高，而且无法根据用户的使用要求进行扩展，随着用户应用数据量的不断增加及数据处理复杂程度的不断提高，这便会导致单机处理模式的性能无法满足用户的实际需求，而基于云计算技术构建而成的大数据平台可以有效解决上述问题，可以为不同层次用户提供安全、高效、便捷的应用数据服务，对提高用户对应用数据的使用效率和使用质量有着重要作用。云计算在实际运用中具备良好的弹性伸缩及动态调配等功能，对资源的虚拟化处理及系统的透明性处理可以满足用户按需使用要求，其绿色节能可以最大程度上契合新型大数据处理技术的诸多要求，而以云计算为代表的新一代计算处理模式具有更强大的处理功能，其存储空间、可靠性、安全性、便捷性都可以满足用户需求，并且大数据平台在应用中具有优秀的可平滑迁移、可弹性伸缩等有点，并且可以实现对云计算资源的统一管理和调度等诸多优势特性，所以基于云计算的大数据平台应用已成为未来计算技术的主要发展方向。 3.2基于云计算的大数据平台实际应用基于云计算技术的大数据平台可以提供聚合大规模分布式系统中，对通讯、存储、处理等能力的需求，并可以为上层平台通过灵活、可靠的方式提供各类应用，并且其在实际应用中可以针对海量多格式、多模式大数据的跨系统、跨平台等操作，提供统一管理手段和敏捷的响应机制，对支持大数据快速变化的功能目标、系统环境以及应用配置有着重要作用。例如，基于云计算技术构建而成的企业信息系统，该新型系统在建设过程中采用了分布式集群技术来构建一个大数据平台，该平台在实际运行中可以支持不同业务应用中多种格式、多种访问模式的大数据统一存储，并采用分布式工作流和调度系统框架来构建一个数据分析系统，利用分布式计算手段实现大数据的转换、关联、提取以及聚合等功能，该类大数据平台在实际应用中可以满足企业各种业务的实际需求。基于云计算技术的大数据平台可以实现企业决策支撑、销售预测等功能，这是因为其在实际应用中可以利用上层应用数据，通过大数据平台分析系统的功能及附加业务的逻辑功能对其进行分析，从而为现代企业利用数据决策提供科学、准确、有效的参考依据。云计算平台技术与云计算服务技术在新时期的高速发展，使大数据平台应用技术成为可能，如果没有云计算技术作为大数据平台的技术支撑，大数

《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

云计算和大数据基础知识12296

精心整理云计算与大数据基础知识一、云计算是什么? 云计算就是统一部署的程序、统一存储并由相关程序统一管理着的数据！云计算cloudcomputing是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因此，云计算甚至可以让你体验每秒超过10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。二、三、 1 );软件2 任一资源节点异常宕机，都不会导致云环境中的各类业务的中断，也不会导致用户数据的丢失。这里的资源节点可以是计算节点、存储节点和网络节点。而资源动态流转，则意味着在云计算平台下实现资源调度机制，资源可以流转到需要的地方。如在系统业务整体升高情况下，可以启动闲置资源，纳入系统中，提高整个云平台的承载能力。而在整个系统业务负载低的情况下，则可以将业务集中起来，而将其他闲置的资源转入节能模式，从而在提高部分资源利用率的情况下，达到其他资源绿色、低碳的应用效果。 3、支持异构多业务体系在云计算平台上，可以同时运行多个不同类型的业务。异构，表示该业务不是同一的，不是已有的或事先定义好的，而应该是用户可以自己创建并定义的服务。这也是云计算与网格计算的一个重要差异。 4、支持海量信息处理云计算，在底层，需要面对各类众多的基础软硬件资源;在上层，需要能够同时支持各类众多的异构的业务;

而具体到某一业务，往往也需要面对大量的用户。由此，云计算必然需要面对海量信息交互，需要有高效、稳定的海量数据通信/存储系统作支撑。 5、按需分配，按量计费按需分配，是云计算平台支持资源动态流转的外部特征表现。云计算平台通过虚拟分拆技术，可以实现计算资源的同构化和可度量化，可以提供小到一台计算机，多到千台计算机的计算能力。按量计费起源于效用计算，在云计算平台实现按需分配后，按量计费也成为云计算平台向外提供服务时的有效收费形式。四、云计算按运营模式分类 1、公有云公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，公有云一般可通过Internet使用，可能是免费或成本低廉的。烦。B 2 3 五、六、 1、传统的IT部署架构是“烟囱式”的，或者叫做“专机专用”系统。图2传统IT基础架构这种部署模式主要存在的问题有以下两点：硬件高配低用。考虑到应用系统未来3～5年的业务发展，以及业务突发的需求，为满足应用系统的性能、容量承载需求，往往在选择计算、存储和网络等硬件设备的配置时会留有一定比例的余量。但硬件资源上线后，应用系统在一定时间内的负载并不会太高，使得较高配置的硬件设备利用率不高。整合困难。用户在实际使用中也注意到了资源利用率不高的情形，当需要上线新的应用系统时，会优先考虑部署在既有的基础架构上。但因为不同的应用系统所需的运行环境、对资源的抢占会有很大的差异，更重要的是考虑到可靠性、稳定性、运维管理问题，将新、旧应用系统整合在一套基础架构上的难度非常大，更多的用户往往选择新增与应用系统配套的计算、存储和网络等硬件设备。

国内十大云计算解决方案案例

2015国内十大云计算解决方案案例 2015-08-26 eNet&Ciweek/云创如果你不知道什么是云计算，下面这些案例或许能够给出一个易懂的答案，如果你知道什么是云计算，并且正在试图寻找解决企业当前所遇IT问题的办法，或许以下案例可以给你以思考和启发。 1、金融云案例 ——吴江农村商业银行背景介绍： “在金融市场竞争十分激烈的吴江，要赢得竞争优势和市场优势，逼得我们要么第一，要么唯一。”吴江农商行董事长陆玉根曾深有感触地说。吴江农村商业银行是中国银监会成立以来全国第一家改制组建的股份制农村商业银行。吴江农村商业银行近年来专注“三农”、服务“三农”，以总资产超560亿元居全市15家银行之首，被称为“吴江人自己的银行”；在苏北、安徽、湖北等地的13家分支机构正成为助推欠发达地区经济发展的生力军，因而也被誉为农村金融的“吴江现象”。像吴江农村商业银行这样的区域银行在中国不在少数。作为与实体经济接触最为紧密的金融触角，他们担负着将资金血液输送到小微企业部门的重要职责。这些中小银行运营成本高的问题很突出，其中，IT成本居高不下是重要原因。这也制约了金融支持实体经济的能力。有测算指出，在某些银行贷款类业务中，包括IT在内的操

作成本已经达到中小金融机构资金成本的10倍以上，这客观上造成了小微企业客户的融资难、融资贵。建设方案：通过阿里云的解决方案，吴江农商行构建了一个资源共享、集中管理、动态管控的智慧IT 基础架构。在架构上，通过专线接入服务实现支付宝、阿里云、吴江农商行的互连互通，使金融业务运行在相对安全封闭的网络环境中，在业务连续性上，通过在青岛建立灾备中心，实现与杭州生产中心应用级灾备，底层数据实时同步，一旦发生故障，随时可以接管业务。为保障本中心的高可用，还通过SLB构建应用池，将流量分发到不同VM上，在业务高峰期，弹性拓展和升级应用池。另外，阿里云的云盾附加服务可以进行应用、数据库、系统、网络安全护航。价值所在：据银监会统计，目前我国拥有2000多家区域银行，持卡用户在2-3亿间，由于规模、成本、技术等因素，多数银行尚未提供互联网相关业务。 2012年中国网络零售市场规模达到万亿，用户消费购买习惯发生了巨大变化，需要银行拥抱互联网进行转型。阿里云具备快速交付、灵活扩展、成本极低、安全可靠等优势，可以帮助吴江农商行实现与支付宝的快速对接，为其卡用户增加便利的网络支付渠道，增强了持卡用户活跃度和粘性。

大数据与云计算研究报告

(说明：此文为WORD文档，下载后可直接使用)

摘要：近年来，大数据和云计算已经成为社会各界关注的热点话题。秉承“按需服务”理念的“云计算（Cloudcomputing）”正高速发展，“数据即资源”的“大数据（bigdata）”时代已经来临[1]。大数据利用对数据处理的实时性、有效性提出了更高要求，需要根据大数据特点对传统的常规数据处理技术进行技术变革，形成适用于大数据收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化的技术。如何更好地管理和利用大数据已经成为普遍关注的话题。大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战，数据管理方式上的变革正在酝酿和发生。本文所提到的大数据包含着云计算，因为云计算是支撑大数据的平台。关键词:大数据云计算数据分析数据挖掘

引言在学术界，大数据这一概念的提出相对较早。2008年9月，《自然》杂志就推出了名为“大数据”(bigdata)的专刊。2011年5月，麦肯锡全球研究院发布了名为《大数据:创新、竞争和生产力的下一个前沿》(Bigdata:Thenextfrontierforinnovation，competition，andproductivity)的研究报告，指出大数据将成为企业的核心资产，对海量数据的有效利用将成为企业在竞争中取胜的最有力武器。2012年，联合国发布大数据政务白皮书，指出大数据可以使用极为丰富的数据资源来对社会经济进行前所未有的实时分析，帮助政府更好地响应社会和经济运行。2012年3月29日，奥巴马政府发布了《大数据研究与发展计划倡议》，宣布启动对大数据的研发计划，标志着美国把大数据提高到国家战略层面，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。大数据应用正在风靡全球，大数据精准营销成为企业掌舵者的口头禅，那么大数据真的是无懈可击吗？答案显然是否定的。随着互联网和移动设备的普及，大数据已经在我们的生活中无处不在，而有关大数据与隐私的问题也日益受到关注。毫无疑问，未来可以获得的个人数据量越多，其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据，我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。另外市场是变化无常并且不可预期的，决策者的创造性思维并不能通过数据得以体现，相反，大数据在压制创新。大数据搜集到的数据的真实性也有待检验。一个人获得的数据和事实越多，预测就越有意义，人的判断也就显得愈发

高性能计算云平台解决方案

目录 1概述 (3) 1.1建设背景 (3) 1.2设计范围 (3) 1.3总体设计原则 (3) 2系统平台设计 (4) 2.1项目需求 (4) 2.2设计思想 (5) 2.3云存储系统方案 (6) 2.4系统优势和特点 (6) 2.5作业调度系统方案 (8) 3系统架构 (9) 3.1cStor系统基本组成 (9) 3.2cStor系统功能描述 (10) 3.3Jobkeeper系统基本组成 (17) 4系统安全性设计 (20) 4.1安全保障体系框架 (20) 4.2云计算平台的多级信任保护 (21) 4.3基于多级信任保护的访问控制 (25) 4.4云平台安全审计 (28) 5工作机制 (31) 5.1数据写入机制 (31) 5.2数据读出机制 (32) 6关键技术 (33) 6.1负载自动均衡技术 (33) 6.2高速并发访问技术 (33) 6.3高可靠性保证技术 (33) 6.4高可用技术 (34) 6.5故障恢复技术 (34) 7接口描述 (35) 7.1POSIX通用文件系统接口访问 (35) 7.2应用程序API接口调用 (35) 8本地容错与诊断技术 (36) 8.1 cStor高可靠性 (36) 8.2 cStor数据完整性 (36) 8.3 cStor快照技术 (37) 8.4 Jopkeeper故障处理技术 (37) 9异地容灾与恢复技术 (39) 9.1cStor数据备份与恢复系统功能 (39) 9.2cStor异地文件恢复 (40)

1概述 1.1建设背景云存储平台与作业调度为本次高性能计算总体解决方案的一部分。主要针对海量的数据的集中存储、共享、计算与挖掘，建立一套具有高可靠、可在线弹性伸缩，满足高吞吐量并发访问需求的云存储与计算平台。为数据存储和高效计算提供便捷、统一管理和高效应用的基础平台支撑。 1.2设计范围本技术解决方案针对海量数据集中存储、共享与计算，提供从系统软硬件技术架构、原理、硬件选型、网络接入以及软件与应用之间的接口等方面的全面设计阐述。 1.3总体设计原则针对本次工程的实际情况,充分考虑系统建设的建设发展需求，以实现系统统一管理、高效应用、平滑扩展为目标，以“先进、安全、成熟、开放、经济”为总体设计原则。 1.3.1先进性原则在系统总体方案设计时采用业界先进的方案和技术，以确保一定时间内不落后。选择实用性强产品，模块化结构设计，既可满足当前的需要又可实现今后系统发展平滑扩展。 1.3.2安全性原则数据是业务系统核心应用的最终保障，不但要保证整套系统能够7X24运行，而且存储系统必须有高可用性，以保证应用系统对数据的随时存取。同时配置安全的备份系统，对应用数据进行更加安全的数据保护，降低人为操作失误或病毒袭击给系统造成的数据丢失。在进行系统设计时，充分考虑数据高可靠存储，采用高度可靠的软硬件容错设计，进行有效的安全访问控制，实现故障屏蔽、自动冗余重建等智能化安全可靠措施，提供

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；

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算概念与区别

高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别《程序员》2009-02 P34 “见证高性能计算21年” 高性能计算（High Performance Computing）HPC是计算机科学的一个分支，研究并行算法和开发相关软件，致力于开发高性能计算机（High Performance Computer）。分布式计算是利用互联网上的计算机的中央处理器的闲置处理能力来解决大型计算问题的一种计算科学。网格计算也是一种分布式计算。网格计算的思路是聚合分布资源，支持虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。网格计算则是聚合分散的资源，支持大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。云计算(Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理(Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现。云计算的资源相对集中，主要以数据中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。云计算是以相对集中的资源，运行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；

目录高性能计算、分布式计算、网格计算、云计算--概念和区别 (1) 高性能计算 (3) 百科名片 (3) 概念 (3) 服务领域 (3) 网格 (5) 百科名片 (5) 网格的产生 (5) 网格技术的特征及其体系结构 (5) 高性能计算机的发展与应用 (17) 我国高性能计算机应用前景及发展中的问题 (17) 高性能计算机与大众生活息息相关 (17) 高性能计算机发展任重道远 (18) 分布式计算、网格计算和云计算 (21) 分布式计算 (21) 网格计算 (21) 云计算 (22) 网格计算和云计算的概念和区别 (24) 目标不同 (24) 分配资源方式的不同 (25) 殊途同归 (26) 钱德沛教授：云计算和网格计算差别何在？ (27) 云计算与网格计算的概念 (27) 网格计算的特点是什么呢？ (27) 云计算与网格计算区别何在 (28)

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。

云计算8个课题

我的演讲主要分为几个方面： 1、网格计算和云计算 2、计算系统虚拟化基础理论与方法研究973项目简介 3、桌面虚拟化技术实践 4、最后进行一个小的总结什么是网格计算呢？动态多机构虚拟组织中的资源共享和协同问题求解。下面我先说一下网格计算的本质： 1、资源异构 2、多机构 3、虚拟组织 4、以科学计算为主 5、采用高性能计算机 6、问题求解环境紧耦合说到云计算大家比较喜欢，现在没有非常权威的专家说，云计算是什么样的定义，虚拟的资源把它变成一种服务，这就叫做云计算，从这个定义本身来看，你可以看出，云计算它的本质是什么呢？我们比较一下网络计算，我们就给出云计算这几个本质。第一，云计算并不强调资源，首先在构建领域资源的时候，它是由机构来进行构件，就是它自己的一个云计算平台。云计算是以现在从这几年比较热的虚拟经济。WAS上面各种包括视频共享网站，等等各

种它都有很多的商业应用。对云计算来说，并不强调某一个云计算中心我需要非常强大的超级计算机，座谈早上李院士在报告当中就说得非常清楚，云计算是以普通的服务器械集群，作为它的一个基本共享单元。通过大量的分散在各个地方的这种服务器集群，来完成它的服务。所以从我们在整个计算机体系结构这个角度来看，有分故事系统的一种集中的管理。它需要把这些资源分布在各个地方。另外，它是采用是普通服务器集群，分在各个不同地方，因此是一种松耦合环境下的处理，就是在松耦合环境下做海量处理的处理方式，变成一种环境，这是云计算的一个本质。说到虚拟化这是云计算的一个基础的基础，大家谈云计算跟网络计算，在技术层面上有甚么最基础的差异，虚拟化怎么来定义，因为很早就有虚拟化，虚拟化本身就是把底层物理设和上层的操作化，或者上层的软件进行分离的一种去耦合技术，各个层面做各个层面的工作，大家不要捆绑在一起，它希望能够把它进行去耦合，目的就是为了实现信息资源的利用效率和灵活性的最大化。大家也知道，在云计算出来之前，我们大量集群的时候，它的利用率其实是非常低的，其原因就在于各个机器都采用单一的集群，比如E —mail服务器，每个服务器它的峰值是不一样的，因此会带来整个系统利用率非常不均衡，平均利用率会非常低。我们采用虚拟化技术以后，就可以把这些资源整合在一台机器上，或者相邻的一些机器上，来提高它的利用效率和灵活性的最大化，这就是虚拟化的基础。

云计算技术与应用

云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。 1.分布式并行架构分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境 2 虚拟化技术虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资源。云计算的应用主要是：

云存储，将海量的用户数据存到云端，从而可以随时随地的获取自己的数据和信息。云游戏，将游戏的运行和存储放到云端，根据游戏的大小来申请具体的硬件和软件空间，可以弹性的扩展游戏的服务范围和运算能力。云安全，通过云端将各个终端的安全情况记录下来，从而得到一个很大的安全应用数据库，从而可以很好的对付各种攻击和漏洞。云教育，将各种教育服务放到云平台，扩展服务的范围和内容。基本上云计算的应用都是基于网络的服务，他将原来很多只能在本地完成的服务放到了网络，利用云计算系统的强大能力来扩展服务和应用。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/872665572.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

云计算中的HPC高性能计算

1．背景：云计算的优势共享的计算设备多租户的使用模型可高度适配的资源分配按需定制的HPC环境开始流行 2.挑战虚拟化的开销 CPU, 内存, 驱动等通信网络的区别万兆以太网vs. Infiniband 并行IO的配置选项设备, 文件系统和IO库的选择 3．CCI: Amazon的HPC解决方案 4. 虚拟化对HPC的影响虚拟设备和物理设备有巨大的性能差别虚拟机并没有引入很大的开销对于直接分配给客户机的千兆网卡结论如此, 我们正在研究万兆网卡和IB 网卡的性能结果 5. 性能评价——结论本地集群在通信上有巨大优势对于CPU和内存密集型程序，CCI的性能和本地集群相似究竟使用云还是本地集群，需要研究二者的性价比 6. I/O系统的可配置性：背景 I/O是很多高性能应用程序的性能瓶颈应用程序的读写密集和并发度差别较大传统高性能平台只提供通用的、统一的I/O系统一些高性能程序开始考虑向云计算平台迁移云计算平台可以带来I/O系统的高可配性完全受控的虚拟机环境，自定义配置成为可能

弹性的资源申请和方便的部署方式可选多种存储资源进行搭配 I/O系统的可配置性在于可以在虚拟集群上选择不同的文件系统可以利用多种底层存储设备进行组合可以充分调节文件系统参数，专门为特定的某一个高性能应用程序进行配置 I/O系统可配置性的挑战最优配置需要根据不同应用程序进行选择需要平衡性能和总成本 7. I/O系统的可配置性：文件系统网络文件系统（NFS）使用简单，只有POSIX系统调用接口对I/O需求较低的应用程序已经足够存在单点瓶颈，扩展性差并行文件系统（如PVFS） MPI-IO接口，对并行读写支持良好可以使用更多的IO节点，扩展性好 8. I/O系统的可配置性：存储设备、单实例临时存储设备（Ephemeral）块设备，每节点2*800 GB, 非持久化存储弹性块设备(EBS) 每个实例可挂载任意多块，可跨实例挂载持久化，生命期与虚拟机实例无关云端数据库存储服务(S3) 键值存储，面向数据库和互联网应用 9. I/O系统的可配置性：文件系统参数 10. I/O系统的可配置性：结论针对不同的HPC应用配置I/O系统很有必要不同HPC应用对I/O的需求不一样性能和价格需要折中 I/O配置的挑战

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。

云计算技术与应用专业简介

云计算技术与应用专业简介专业代码610213 专业名称云计算技术与应用基本修业年限三年培养目标本专业培养德、智、体、美全面发展，具有良好职业道德和人文素养，掌握计算机网络、云计算、信息处理与安全等知识，具备虚拟化、数据存储及管理、云安全、云平台搭建与运维管理、大数据及云服务开发等基本能力，从事云计算的系统建设、运行维护、测试评估、安全配置、服务开发与管理等工作的高素质技术技能人才。就业面向主要面向各类企事业单位、云计算集成商与服务提供商、IT 运维外包服务商，在云计算实施、运维、安全管理和开发等岗位群，从事云平台建设与运维、云安全管理、云服务开发等工作。主要职业能力 1.具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力； 2.具备云计算系统的运行维护能力，掌握故障排除的方法和技能； 3.掌握虚拟化技术，熟悉主流虚拟化平台的使用方法，掌握虚拟资源的管理技能； 4.掌握云计算系统工程项目的设计、施工、测试、验收及项目管理的基础知识与技能； 5.掌握数据存储与管理技术，具备多种系统环境的数据资源管理能力； 6.了解云安全防护技术，掌握云安全管理基本技能，具备安全风险评估、分析与安全应急处理能力； 7.了解大数据知识，具备基本的大数据应用开发能力。

核心课程与实习实训 1.核心课程云计算技术基础、网络存储技术、虚拟化架构与实现、大型数据库应用、云安全技术、大数据技术应用、云服务软件开发、云平台建设与维护等。 2.实习实训在校内进行云平台建设与维护实训、云计算技术等实训。在云计算集成商、云服务提供商、IT 运维外包服务商及相关企事业单位进行实习。职业资格证书举例网络管理员网络设备调试员（三级）衔接中职专业举例计算机应用计算机网络技术接续本科专业举例计算机科学与技术软件工程网络工程

《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/872665572.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

云计算技术与应用教程文件

2016年安徽省高等职业院校技能大赛（高职组） “云计算技术与应用”项目赛项规程一、赛项名称云计算技术与应用二、竞赛目的 “云计算技术与应用”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、虚拟桌面、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发展的有效衔接。三、竞赛方式与内容（一）竞赛方式 1.比赛以团队方式进行，每校限报一支参赛队，每个参赛队由3名选手组成，其中队长1名，选手须为同校在籍高职高专学生，性别和年级不限，每个参赛队可配指导教师2名。参赛选手在报名获得确认后，原则上不再更换，允许队员缺席比赛。不允许更换新的指导教师。 2.比赛时间为4个小时，参赛队员必须在规定时间内完成比赛内容并提交相关文档。 3.裁判组对参赛队的操作规范、现场表现和提交的竞赛成果依据赛项评分标准进行评价评分。

（二）竞赛内容根据业务需求和实际的工程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算网络、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算开发服务平台、云计算软件服务等平台软件的部署、配置和管理，通过云平台实现虚拟桌面、大数据分析、云存储等各类云应用部署、运维和开发，撰写开发与工程文档。考核内容包括： 1.在理解命题给出的云计算应用系统需求的基础上，设计、构建并维护一个安全、可靠的云计算服务平台。 2.根据云平台设计方案来配置、调试云平台网络，确保网络能正常运行。 3.根据云平台设计方案配置、调试云计算管理服务器和节点服务器的CentOS Linux（或REDHAT EL）操作系统。 4.在安装了CentOS Linux（或REDHAT EL）系统的云计算服务器上配置ftp、http、samba等服务。 5.基于yum、rpm，构建云平台软件安装包本地资源仓库。 6.安装配置数据库mysql服务端、客户端。 7.安装安全框架组件身份认证系统。 8.云平台用户账号、各类服务密码、网络地址、iptables安全配置管理。 9.安装配置基础架构云服务平台。 10.安装配置云存储、模板、监控等基础架构平台的扩展服务。 11安装配置大数据Hadoop平台。 12.安装配置开发服务云平台。 13.基于开发服务云平台，安装配置常用企业云应用。 14.基于云存储服务，开发云存储Web应用和Android移动客户端。 15.提交符合规范的工程技术文档，如：系统结构图、系统设计文档、功能