研究生课程《云计算与分布式计算》教学大纲

《分布式计算与云计算》教学大纲

Distributed Computing and Cloud Computing

一、编写说明

课程学时：32

课程学分：3

课程性质：选修课

课程简介：本课程介绍分布式与云计算的基本概念、发展趋势。并介绍两种重要的分布式系统模型和若干典型的云计算架构。通过基础理论的讲授和文献的阅读，分析该领域的问题及解决方法。

（一）、本课程的教学目的和要求

本课程的教学目的是为了适应计算机应用技术专业硕士研究生培养目标的要求，使学生学习当前分布式计算和云计算技术的基本概念、发展趋势和前沿问题。课程的任务是向学生系统介绍几种重要而成熟的分布式系统模型和云架构，了解如何使用云计算和云存储，使学生认识分布式系统和云架构在计算机应用中的作用，领会其基本思想和分析与解决问题的思路。

1、介绍分布式系统的基本概念，作为后面云计算的基础知识；

2、对云计算的基本概念和相关技术进行介绍；

3、介绍客户-服务器端架构和对等模型两种分布式系统模型

4. 介绍分布式对象的相关概念；

5、介绍Google公司的三大云计算技术:GFS，bigtable，mapreduce。

本课程的要求是学生应具有计算机的基本知识，已修课程《操作系统》、《计算机网络》、《计算机组成原理》。

（二）、大纲的教学体系

以课堂教学为主，通过实际案例分析，激起学生对方法的学习兴趣。使学生了解和掌握分布式系统和云计算的方法，安排15篇前沿论文的分析和讨论。

二、教学大纲内容

1 绪论

1.1 分布式计算与分布式系统

1.1.1 分布式计算简介

1.1.2 分布式系统的实例

1.1.3 分布式系统的目标

1.2 云计算

1.2.1 简介

1.2.2 云计算的优点和缺点

2 分布式系统入门

2.1 分布式系统的定义

2.1.1 分布式与集中式

2.1.2 分布式与计算机网络

2.1.3 分布式系统层次结构

2.1.4 分布式系统分类

2.2 分布式系统中的软硬件

2.2.1 硬件

2.2.2 软件

2.3 分布系统中的主要特征

2.3.1 容错性

2.3.2 安全性

2.4 小结

3 客户-服务器端架构

3.1 客户-服务器模式的基本概念和优点

3.1.1 客户-服务器模式的基本概念

3.1.2 客户-服务器模式优点

3.2 客户-服务器端架构和体系结构

3.2.1 面向连接服务与无连接服务

3.2.2 应用程序的层次结构

3.2.3 客户-服务器模型体系结构

3.3 客户-服务器模型的进程通信

3.3.1 进程通信中客户-服务器模型的实现方法3.3.2 客户-服务器模型的进程通信协议

3.4 客户-服务器端模型的变种

3.4.1 移动代码

3.4.2 移动代理

3.4.3 网络计算机

3.4.4 瘦客户

3.4.5 移动设备和自组网络

3.5 小结

4 分布式对象

4.1 分布式对象基本模型

4.1.1 远程对象

4.1.2 分布式共享对象

4.2 远程过程调用

4.2.1 RPC基本操作

4.2.2 参数传递

4.3 分布式计算环境的远程对象调用

4.3.1 远程对象调用

4.3.2 分布式计算环境

4.3.3 分布式计算环境的远程对象调用方式4.4 Java 远程方法调用

4.5 小结

5 公共对象请求代理体系结构

5.1 CORBA基本概述

5.1.1 CORBA RMI概述

5.1.2 CORBA体系结构

5.1.3 CORBA接口定义语言

5.1.4 CORBA远程对象引用

5.2 CORBA的基本服务

5.2.1 CORBA命名服务

5.2.2 CORBA事件服务

5.2.3 CORBA通知服务

5.3 容错性和安全性

5.3.1 容错性

5.3.2 安全性

5.4 Java IDL语言

5.4.1 Java IDL映射

5.4.2 Java CORBA编程实现

5.5 小结

6 分布式云计算概述

6.1 云计算入门

6.1.1 云计算的定义

6.1.2 云计算的发展历史

6.1.3 云计算的优缺点

6.2 云服务

6.2.1 使用云平台的理由

6.2.2 云平台的服务类型

6.2.3 云平台服务的安全性

6.2.4 云平台服务的供应商

6.2.5 云平台服务的优势和面临的挑战6.3 云计算比较

6.3.1 集群计算和云计算

6.3.2 网格计算和云计算

6.3.3 效用计算和云计算

6.3.4 并行计算、分布计算和云计算

6.4 小结

7 Google公司的三大技术

7.1 Google文件系统

7.1.1 前言

7.1.2 设计概要

7.1.3 系统交互

7.1.4 主控服务器操作

7.1.5 容错和检测

7.2 Bigtable技术