《云计算导论》课程标准

课程标准所属系部：信息工程系课程名称：云计算导论课程性质：专业必修课课程学时：64适用专业：云计算技术与应用（）《云计算导论》课程标准1、课程概述1.1 课程定位《云计算导论》是云计算技术与应用的专业必修课，是云计算技术与应用专业中一门综合性很强的基础课程，主要内容包括云计算的定义和背景、云计算基础（如分布式计算、虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术）、云交付模型（如软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务）、云部署模式（如公有云、私有云和混合云）、云计算机制（云计算设施机制、云管理机制、云监控机制和特殊云机制）、虚拟化相关知识、分布式文件系统、分布式存储系统、数据处理与并行编程、云安全、云应用和容器云等。

同时，通过教学过程中的实际开发过程的规范要求，培养学生分析和解决实际问题的能力，强化学生的职业道德意识、职业素质养意识和创新意识，为学生以后从事更专业化的软件开发工作奠定基础。

本课程的前导课程有《Linux系统管理与配置》、《数据库技术基础》、《计算机网络基础》，后续课程有《open stack综合实训》、《毕业实习》等。

1.2 课程设计思路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。

通过调查研究当前行业对云计算技术方面的要求，制定相关的理论教学内容和实践内容。

课程以开源云平台的安装、配置与管理为主线，从而让学生掌握云计算的相关知识、相关服务器的配置，加深Linux的使用技能，直至完整理解掌握云计算相关技术。

2、课程目标本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，从云计算的基本概念入手，由浅入深学习云计算的各种相关知识，学会云计算的相关关键技术和云部署模式，以及云计算机制，同时通过实践学习容器云的操作与应用，以梳理知识脉络和要点的方式，让学生掌握云计算的相关思想。

本课程除要求学生掌握云计算的基础知识和理论，重点要求学生学会分析问题的思想和方法，为更深入地学习和今后的实践打下良好的基础。

2.1 能力目标（1）具有IASS层搭建的能力。

（2）具有PASS层的搭建的能力。

（3）具有使用MapReduce框架进行简单数据分析处理的能力。

2.2 知识目标（1）了解云计算的基本概念。

（2）了解虚拟化技术的基本概念。

（3）了解虚拟化技术。

（4）了解云部署模式。

（5）理解云计算机制。

（6）了解虚拟化的常用的开源技术。

（7）了解分布式文件系统。

（8）了解HDFS的基本原理。

（9）了解分布式存储系统的基本原理。

2.3素质目标（1）沟通能力、团队合作及协调能力。

（2）良好的编程习惯。

（3）查阅相关手册及资料能力（4）掌握系统设计方法，培养严谨工作态度。

（5）自我展示与语言表达能力。

（6）责任意识。

（7）分析和解决问题的能力。

（8）科学的创造能力和创新精神。

（9）获得适应未来岗位转变的迁移能力。

（10）从事某一岗位可持续发展的能力。

3、课程内容与要求本课程在教学过程中，提醒学生留意观察并思考生活中接触的云计算技术的相关应用，鼓励其结合生活中熟悉的操作方法提出问题或假设，在教师引导下，通过分析、推理，使学生自主学习、总结，以便增强学生对云计算技术的基本理论的理解；通过课堂讲解与讨论、案例分析等促进学生对所学理论的理解和运用，以培养其实际操作技能。

充分利用现代教学手段，不断改进教学方式，突出典型案例的剖析，采用互动式教学使学生得到模拟训练，提高他们发现问题、分析问题、解决问题的能力。

在课程内容的选择上，本课程涉及很多云计算技术的基础知识，其中包括分布式计算和云计算的关键技术，云计算的关键技术包括虚拟化技术、分布式海量数据存储技术、云平台技术、并行编程技术和数据管理技术；掌握四种云交付模型，分别是软件即服务、平台即服务、基础设施即服务和容器即服务等。

表1课程项目总体设计[知识点]云计算的发展历史云计算的关键技术云交付模型计算与大数据[重点]虚拟化技术云交付模型[基本要求]了解云计算的关键技术了解计算与大数据[知识点]虚拟服务器云存储设备资源管理系统计费管理系统安全监控[重点]虚拟服务器资源管理系统虚拟机监控器[基本要求]了解云管理机制了解云监控的原理与实现[知识点]什么是虚拟化网络虚拟化存储虚拟化XenKVMOpenVZ[重点]存储虚拟化XenKVM[基本要求]掌握存储虚拟化掌握KVM[知识点]分布式文件系统GFSHDFS分布式应用协调器ZooKeeper云存储[重点]HDFSZooKeeper[基本要求]掌握HDFS的基本原理了解ZooKeeper的安装、配置[知识点]NoSQL数据库分布式存储系统BigTableHBase的访问接口和数据模型HBase系统架构HBase存储格式[重点]分布式存储系统BigTable分布式存储系统HBase [基本要求]分布式存储系统BigTable分布式存储系统HBase[知识点]数据密集型计算的概念分布式数据处理集中式数据处理与分布式数据处理比较并行编程模型MapReduceHadoop[重点]并行编程模型MapReduceHadoop[基本要求]并行编程模型MapReduceHadoop[知识点]基本术语与概念云安全防护策略基础设施安全[重点]云安全防护策略[基本要求]基本术语与概念[知识点]Google公司的云计算平台与应用Google的云应用IBM蓝云云计算平台阿里云的主要产品[重点]Google的云应用阿里云的主要产品[基本要求]Google的云应用阿里云的主要产品[知识点]Docker的核心概念Docker镜像Docker的安装[重点]S Docker的安装 [基本要求]Docker的安装4、实施建议4.1 教学建议本课程教学方法以教师为主导的启发式讲授教学法为主，讨论（提问）式教学为辅，结合课外学习的教学方法。

实验以学生动手实验为主，教师的启发式讲授教学法为辅，并结合讨论（提问）式教学，以及结合课外学习的教学方法。

（1）．本课程概念较多，因此教学形式以讲授方式为主。

本课程拟采用多媒体PPT的教学方法，增加课堂信息，浅显通俗地对概念、定义和原理进行解释，增加教学的直观性，教学过程中注意各个知识点的关联性，以使学生更好地理解课程内容。

（2）．对课程中关键性概念、设计思想方面的问题可辅以课堂讨论的形式。

（3）．为加强和落实动手能力的培养，每章课后应安排作业，帮助学生学习和应用。

4.2 师资队伍建议本课程现有专任教师3名，校内任课教师应通过硕士研究生以上相关专业的学习，本课程除在理论上指导学生外，在实践上也对教师提出了一定的要求，故而教师除了应该对云计算技术有较深的理解外，在实践操作能力上也应具备一定的能力，建议具有生产实践经验的教师担当此课程的教学任务，并具备相关教师资格证书，同时还应有相关岗位企业实践经历。

企业兼职教师应具备工程师等级以上职称证书，语言表达能力达到要求。

4.3 考核评价建议引入新的评价内容引入。

学生最终考评可选择以下三种方式之一进行成绩评定。

1）学生参加与本课程相关的全国或省级职业院校大赛，取得一定的成绩，可进行成绩置换。

置换方法：取得全国职业院校大赛一等奖、二等奖、三等奖的，分别按照100分、90分、85分计入。

取得省级职业院校大赛一等奖、二等奖、三等奖的，分别按照分别按照95分、85分、80分计入。

2）学生可以申请项目作品方式答辩方式进行成绩鉴定。

学生需独立完成作品并通过答辩者，最终以作品成绩+答辩成绩之和计入学生成绩。

3）未能参与上述评定，则按照传统考核进行，本课程成绩由平时成绩和期末考核成绩组合而成，课程成绩以百分制计算，分配比例如下：1．平时成绩占30%，主要考查作业的完成程度，理论课和实验课的出勤率，实验课的考试结果。

其中作业占10%，实验占15%，出勤率占5%。

2．期末成绩占70%，采用考试的考核方式。

考试采用闭卷形式，题型为选择题、正确/错误题、填空题、简答题，以及应用题。

4.4 教材选用和编写建议（1）教材建设书名：云计算导论主编：吕云翔、张璐、王佳玮出版社：清华大学出版社（2）网络资源建设学生学习端：/index.html教师教学端：4.5 课程资源开发与利用建议根据课程目标、学生实际以及本课程的专业性、应用性等特点，本课程的教学应该建设由文字教材、CAI课件等多种媒体教学资源为一体的配套教材，全套教材各司其职。

以文字教材为中心，提供内涵不同，形式多样的学习支持服务，共同完成教学任务，达成教学目标。

并辅以多媒体课件、项目设计思维导图、习题库、试题库、案例库等资源构建学生自主学习环境。

1)建设本课程学习网站，增加课程资源库建设，力争在在线拓展资源方面做到完整、全面。

2）产学合作开发实验实训课程资源，充分利用本行业典型的生产企业的资源，进行产学合作，建立实习实训基地，实践“做中学、学中做、边做边学”的育人理念，满足学生的实习实训，同时为学生的就业创造机会。

3）建立本专业开放实验室及实训基地，使之具备现场教学、实验实训、职业技能证书考证的功能，实现教学与实训合一、教学与培训合一、教学与考证合一，满足学生综合职业能力培养的要求。

4.6 其它说明1）本课程标准适用于移动互联技术专业的学生。

2）本课程标准教学内容和要求与教材选用无直接关系。

5、附录编制人：审核人：编制日期：年月日11。