云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)（微課版）-教學(xué)計(jì)劃

教師授課計(jì)劃20—20學(xué)年第學(xué)期課程名稱：云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)課程性質(zhì):編寫(xiě)教師:職稱:總學(xué)時(shí):48其中理論學(xué)時(shí)：32實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)：_16其它學(xué)時(shí)：考核方式：考試教材名稱：云計(jì)算與大數(shù)據(jù)技術(shù)主編：于長(zhǎng)青出版社:人民郵電出版社適用專業(yè)、年級(jí)：數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)與應(yīng)用管理、應(yīng)用與數(shù)理統(tǒng)計(jì)等要求：1.授課計(jì)劃由教研室主任（團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人）召集相關(guān)主講教師集體研究后編寫(xiě)；.每個(gè)授課單元（2學(xué)時(shí)）的內(nèi)容占一格，表格不夠可另加附頁(yè)；.任課教師須嚴(yán)格按授課計(jì)劃教學(xué)，進(jìn)度提前或推遲超過(guò)4學(xué)時(shí)視為教學(xué)事故；.“講課”、“實(shí)驗(yàn)”、“其它”的填寫(xiě)，應(yīng)在相應(yīng)欄畫(huà)“J”，如果有其它教學(xué)內(nèi)容必須在備注欄進(jìn)一步說(shuō)明；“課程性質(zhì)”填寫(xiě)公共必修課程、公共選修課程、專業(yè)基礎(chǔ)課程、專業(yè)方向課程、專業(yè)任選課程、專業(yè)教育實(shí)踐；.授課計(jì)劃經(jīng)審核后使用，報(bào)院系教務(wù)科備案，授課教師人手一份。教研室主任簽字：學(xué)院（中心）負(fù)責(zé)人簽字：教學(xué)單位蓋章序號(hào)周周課次講課實(shí)驗(yàn)共它教學(xué)內(nèi)容備注（如課堂討論、習(xí)題等）章節(jié)（章節(jié)名稱、教學(xué)內(nèi)容提要、實(shí)驗(yàn)的名稱、課堂討論的題目）111V11-3云計(jì)算概述云計(jì)算發(fā)展歷程、云計(jì)算基本概念、云計(jì)算基本特征、云計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)概述大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程、大數(shù)據(jù)基本概念、大數(shù)據(jù)基本特征、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)云大物移智區(qū)塊鏈之間關(guān)系課后習(xí)題及雨課堂習(xí)題221V22.1-2.22.1云計(jì)算架構(gòu)概述云技術(shù)架構(gòu)概念、云計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)原則2.2云計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署通用架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、高可用性架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、高性能架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、容災(zāi)架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、云安全架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署、云桌面架構(gòu)設(shè)計(jì)與部署課后習(xí)題及雨課堂習(xí)題322V22.3-2.42.3云計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化云計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化概念、云計(jì)算架構(gòu)優(yōu)化案例2.4幾種典型的云計(jì)算架構(gòu)課后習(xí)題及雨課堂習(xí)題谷歌云計(jì)算架構(gòu)、阿里云計(jì)算架構(gòu)、膨訊云計(jì)算架構(gòu)、華為云計(jì)算架構(gòu)431J2實(shí)踐：騰訊云部署Web應(yīng)用完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告541V33.1-3.23.1虛擬化概述虛擬化發(fā)展歷程、虛擬化的幾個(gè)重要概念、虛擬化的主要特性、虛擬化常見(jiàn)的架構(gòu)類型.3.2虛擬化的關(guān)鍵技術(shù)CPU虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化課后習(xí)題642J33.2-3.33.2虛擬化的關(guān)鍵技術(shù)網(wǎng)絡(luò)虛擬化、服務(wù)器虛擬化、虛擬桌面、應(yīng)用程序虛擬化3.3幾種典型的虛擬化軟件KVM、Xen、VMwareESXi>MicrosoftHypcr-V課后習(xí)題751J3實(shí)踐：輕量級(jí)虛擬化——Docker容器實(shí)戰(zhàn)完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告861J44.1-4.24.1云計(jì)算技術(shù)概述4.2分布式存儲(chǔ)技術(shù)GFS、SwiftsCept^Lustre>主流分布式存儲(chǔ)技術(shù)的比較課后習(xí)題962J44.3-4.44.3云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)、軟件定義網(wǎng)絡(luò)、租戶網(wǎng)絡(luò)管理課后習(xí)題1071V44.4-4.74.4云計(jì)算安全云安全風(fēng)險(xiǎn)、云計(jì)算安全技術(shù)4.5云操作系統(tǒng)基本概念、平臺(tái)管理、資源調(diào)度、實(shí)例4.6云開(kāi)發(fā)云開(kāi)發(fā)與傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)、一站式后端Sererless服務(wù)、應(yīng)用場(chǎng)景4.7云計(jì)算運(yùn)維課后習(xí)題1181J使用OpenStack搭建云計(jì)算平臺(tái)完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告1282J55.1-5.4大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)概述大數(shù)據(jù)技術(shù)參考模型、大數(shù)據(jù)技術(shù)處理平臺(tái)大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)課后習(xí)題Lambda架構(gòu)、Kappa架構(gòu)、IOTA架構(gòu)Hadoop生態(tài)架構(gòu)基本概念、生態(tài)系統(tǒng)、生態(tài)架構(gòu)特點(diǎn)、生態(tài)架構(gòu)缺點(diǎn)Spark生態(tài)架構(gòu)基本概念、生態(tài)系統(tǒng).、基本流程、適用場(chǎng)景、Spark與Hadoop區(qū)別1391J55.55.5Flink生態(tài)架構(gòu)Flink基本概念、Flink架構(gòu)體系、Flink架構(gòu)特性、流處理應(yīng)用的基本組件、FlinkAPI、Flink擴(kuò)展庫(kù)、Flink基礎(chǔ)編程模型、Flink作業(yè)執(zhí)行過(guò)程、Fiink應(yīng)用場(chǎng)景、Flink和SparkStreaming的區(qū)別課后習(xí)題14101JHadoop安裝與配置完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告15102J6.1-6.2大數(shù)據(jù)處理過(guò)程大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理大數(shù)據(jù)采集概述、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理課后習(xí)題16111J6.36.3大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)HDFS、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)課后習(xí)題17121V6.4-6.5大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)批處理計(jì)算、流計(jì)算、查詢分析計(jì)算、圖計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘與可視化分析數(shù)據(jù)挖掘、可視化分析課后習(xí)題18122J某招聘網(wǎng)站信息抓取完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告19131J某招聘網(wǎng)站信息可視化分析完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告20141J云計(jì)算與大數(shù)據(jù)在數(shù)字政府中的應(yīng)用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康中的應(yīng)用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)在教育行業(yè)中的應(yīng)用云計(jì)算與大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用.21142J案例介紹搭建云平臺(tái)OpenStack概述、OpenStack基礎(chǔ)環(huán)境、安裝和部署Keystone身份服務(wù)、安裝和部署Glance鏡像服務(wù)、安裝和部署Placement放置服務(wù)、安裝和部署Nova計(jì)算服務(wù)、安裝和部署Neutron網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、安裝和部署Horizon儀表板、創(chuàng)建和操作虛擬機(jī)實(shí)例22151V搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、安裝Hives安裝Spark、安裝Zeppelin、安裝Sqoop、安裝Flume>大數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析、訂單指標(biāo)分析-訂單總數(shù)量、訂單指標(biāo)分析——預(yù)約訂單/非預(yù)