课程目录: 集合论与图论(上)培训

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课程大纲:

云计算技术与应用培训

 

01
云计算概论
1.了解云计算技术背景、发展过程,掌握云计算的基本概念和特征;2.了解在大数据和人工智能背景下发展云计算技术的迫切需求;3. 掌握云计算数据中心的基本特征和基本要求。

1.1 云计算概述
1.2 云计算数据中心
02
云计算关键技术
1.掌握云计算关键技术的概念和内容,如虚拟化、云安全等;2. 通过虚拟机的搭建和配置深入理解虚拟化技术;3. 学习阿里云虚拟化架构。

2.1 虚拟化技术
2.2 阿里云虚拟化架构
2.3 虚拟化实验
2.4 云安全技术
03
云服务
1.掌握云服务的基本概念;2.掌握三种服务模式IaaS、PaaS和SaaS的基本特点和适用场合;3.通过主流云平台案例介绍及平台试用感知云计算的三种服务模式及项目部署。

3.1 云服务概述
3.2 IaaS及案例分析
3.3 PaaS及案例分析
3.4 SaaS及案例分析
3.5 主流云平台人工智能服务
04
开源云计算管理工具
1.掌握两种主流的 开源云计算管理平台OpenStack和Docker的基本架构和设计理念;2.掌握OpenStack的基本服务如计算服务、对象存储服务、镜像服务等,并通过 OpenStack实验,建立和提供基本的运算服务;3. 掌握容器技术的基本概念,通过Docker实验体验Docker在简化应用软件的部署和运维复杂度方面的优越性,掌握用Docker镜像安装部署软件的基本方法。

4.1 OpenStack云计算管理平台
4.2 OpenStack实验
4.3 Docker容器技术
4.4 Docker实验
05
云计算解决方案
1. 熟悉主流云计算企业的解决方案如Google云计算、Amazon云计算、微软云计算、国内如阿里云、华为云等;2. 掌握Google云计算的三大技术;3. 通过案例分析了解主流云计算厂商解决方案的代表技术。

5.1 Google云计算
5.2 Amazon云计算
5.3 微软云计算
5.4 阿里云计算
5.5 其他云计算
06
开源大数据处理云平台
1. 了解Hadoop2.0和3.0云计算平台技术的基本生态环境;2. 掌握Hadoop2.0下并行计算模式MapReduce,了解分布式文件存储系统HDFS、分布式大数据数据表HBase等;3. 通过Hadoop2.0平台搭建配置以及MapReduce计算模式案例开发等掌握基本的Hadoop平台实战;4. 了解Spark大数据处理的生态环境,通过Spark实验掌握Spark平台搭建和配置方法。

6.1 Hadoop 2.0
6.2 Spark分布式计算框架
6.2 Hadoop 3.0