云计算大数据实验室建设解决方案方法-20160527.doc
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1、|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 .4第一章、 云计算与大数据的发展趋势 .41.1. 云计算与大数据 .41.2. 云计算与大数据的关系 .51.2.1. 当大数据遭遇云计算 .51.2.2. 云计算环境作为大数据处理平台 .61.3. 发展趋势:大数据逐步“云”化 .7第二章、 云计算大数据人才现状分析 .92.1. 我国云计算大数据人才紧缺 .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. 高职实验室设备落后,教学资源无法合理分配 .112.3.2. 教学资源分散,共享程度
2、低 .112.3.3. 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 .123.1. 云计算大数据岗位需求 .123.2. 云计算大数据人才培养策略 .133.2.1. 根据就业前景,加大人才培养力度 .133.2.2. 德才兼修,开拓新型教学方式 .133.2.3. 选择以工作过程为向导的教材 .133.3. 云计算大数据带给高职实验室建设的前景 .143.3.1. 建立统一信息平台来管理海量教学资源 .143.3.2. 云计算降低维护和运营成本 .143.3.3. 整合教学资源,加强资源共享,提高教学质量 .153.3.4. 促进教师和学生的信息交
3、互,进一步促进教学相长 .153.3.5. 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 .164.1. 方便扩展 .16|4.2. 自身安全 .164.3. 业务高可用 .164.4. 统一管理与自动化 .174.5. 开放接口 .174.6. 丰富、清晰的培训教材 .174.7. 师资培训 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.
4、系统具有良好扩展性 .205.2. 建设内容 .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学习及搭建 .20第六章、 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. 实验平台基础设施 .256.4. 云计算大数据实验环境学习及搭建 .286.4.1. 云计算基本架构安装和部署 .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、挖掘和分析 .306.4.4. 云计算应用层安装及使用
5、.316.4.5. 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 .358.1. 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 .358.3. 增量存储技术,实现用户实验环境的独立性和延续性 .368.4. 项目驱动式实验设计,培养学生的综合云能力 .368.5. 资源的开放性及复用性,可支持科研等其他用途 .368.6. 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 .389.1. 课程与教材服务 .389.2. 师资培训服务 .399.2.1
6、. 双师型教师培养 .399.2.2. 企业讲师计划 .399.3. 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、 北京易霖博信息技术有限公司 .42|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
7、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
8、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
9、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
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