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云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案
云计算大数据实验室建设解决方案

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

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1也就是约1000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,甚至代表我们去工作”。

以往,移动运营商和互联网服务运营商等拥有着大量的用户行为习惯的各种数据,在产业链中具有举足轻重的地位。而在大数据时代,移动运营商如果不能挖掘出数据的价值,可能彻彻底底被管道化。运营商和更懂用户需求的第三方开发者互利共赢的模式,已取得一定共识。

1.2.云计算与大数据的关系

本质上,云计算与大数据的关系是静与动的关系;云计算强调的是计算,这是动的概念;而数据则是计算的对象,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的存储能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力(数据获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力,所以可谓是动中有静。如果数据是财富,那么大数据就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器!

1.2.1.当大数据遭遇云计算

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算为什么能盛行呢?在互联网领域应用系统的构建:客户群体是不确定的、系统规模不确定、系统投资不固定、业务应用有很清晰的并行分割特征、数据仓库系统的构建、数据仓库规模可估算、数据仓库的系统投资与业务分析的价值和回报相关、商业智能应用属于整体应用、模式构建数据仓库系统。

大数据管理,分布式进行文件系统,如、数据分割与访问执行;同时支持,以为代表的界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、通道、内存、、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台

1.2.2.1.云计算环境中基本计算单元的分化

企业云计算平台上虽然有多个并行计算的,但并没有创造出具有超强数据处理能力的超级,因此云计算平台需要的是有并行运算能力的软件系统。同时,当所有用户的数据全部放在云端时,虽然存储容量可以很方便地扩充,但面对大量用户同时发起的海量数据处理请求,简单的数据处理逻辑已经无法满足需要。

可以看到,国内有相当多的电商企业,用小型机和扛了好几年,并请了全国最牛的的

专家不停优化他的和小型机,初期发展可能很快,但是后来由于数据量激增,业务开始受到严重影响,最典型的例子无疑是京东商城前段时间发生的大规模访问请求宕机事件,因此他们开始逐渐放弃了或者,并逐渐转向86的分布式架构。

目前的基本计算单元常常是普通的X86服务器,它们组成了一个大的云,而未来的云计算单元里有可能有存储单元、计算单元、协调单元,总体的效率会更高。

1.2.2.2.对系统稳定性的需求

在应对大规模访问的时候有一些系统稳定性的追求,来自很多方面,来自网络稳定性、数据库稳定性。对系统而言,需要把握一个大原则,需要消除任何单点故障。不光是网络上单点故障,还有来自你呼叫中心里的单点故障,只要有单点故障一定要消除掉。因为对于电商行业而言,每一秒都是钱,电子商务业务如果宕机一个小时,损失多少是可以算出来的,电商行业需要非常全面的技术系统监控报警系统。有时候你会发现你如果通过技术系统的监控去推导出你的技术发生问题已经晚了。

1.3.发展趋势:大数据逐步“云”化

纵观历史,过去的数据中心无论应用层次还是规模大小,都仅仅是停留在过去有限的基础架构之上,采用的是传统精简指令集计算机和传统大型机,各个基础架构之间都相互孤立,没有形成一个统一的有机整体。在过去的数据中心里面,各种资源都没有得到有效充分地利用。而且传统数据中心资源配置和部署大多采用人工方式,没有相应的平台支持,使大量人力资源耗费在繁重的重复性工作上,缺少自助服务和自动部署能力,既耗费时间和成本,又严重影响工作效率。

而当今越来越流行的云计算、虚拟化和云存储等新模式的出现,又再一次说明了过去那种孤立、缺乏有机整合的数据中心资源并没有得到有效利用,并不能满足当前多样、高效和海量的业务应用需求。

在云计算时代背景下,数据中心需要向集中大规模共享平台推进,并且,数据中心要能实现实时动态扩容,实现自助和自动部署服务。

从中长期来看,数据中心需要逐渐过渡到“云基础架构为主流企业所采用,专有架构为关键应用所采用”阶段,并最终实现“强壮的云架构为所有负载所采用”,无论大型机还

软件学院大数据实验室建设方案-2017

xxxx大数据实验室 建设方案 1

目录 1建设目标 (3) 2配置方案 (3) 2.1已有资源 (3) 2.2扩容资源需求 (4) 2.3物理服务器扩容配置 (4) 2.4磁盘阵列扩容配置 (5) 2.5FC SAN网络扩容配置 (6) 2.6IP网络扩容配置 (6) 2.7扩容配置清单 (7) 3部署方案 (8) 3.1系统架构 (8) 3.2IP网络部署 (9) 3.3Hadoop集群部署 (9) 3.4部署计划 (10) 4Hadoop教学培训方案 (11) 4.1Hadoop教学优势 (11) 4.2课程以及考核安排 (11) 4.2.1相关教材 (11) 4.2.2课程大纲 (13) 4.2.3考核安排 (16) 4.2.4证书认证 (16)

1建设目标 xxxx软件学院已经建设了云实验平台,在该平台上实现了编程教学实验、数据库实验以及网盘应用系统;该平台技术上采用服务器虚拟化技术通过云管理平台实现了实验环境的快速部署;虚拟化平台基于磁盘阵列集中存储,采用FC SAN 网络架构。 现规划建设一个Hadoop 大数据实验室,使用已经建设好的平台,通过扩展资源池的方式部署,利用现有服务器虚拟化平台虚拟出大量虚拟机用于构建Hadoop 集群,主要用于学生实验以及科研用途。假定建设目标和规模如下:建设目标:建设成校级实验室,满足学生做大数据实验和教师大数据科研。 建设规模:系统支持100个左右的虚机同时运行,性能满足学生大数据实验需求。 扩展性需求:系统需具备良好扩展能力,可以方便扩展系统容量和性能,以满足更多实验和科研需求。 2配置方案 本章节对构建大数据实验室所需要的硬件资源进行配置,从大数据实验资源需求出发来分析构建大数据实验室需要对现有物理服务器、磁盘阵列、FC交换机、IP网络交换机的资源做哪些扩容。 2.1 已有资源 云实验平台已经部署了10多台2路物理服务器,通过1台FC交换机与1台磁盘阵列连接;现有物理计算资源可以支撑同时运行200个虚机(1个LCPU、

云计算大数据技术及应用实验指导书

《云计算,大数据技术及应用》实验指导书 《云计算,大数据技术及应用》课程的实验环节意在通过实践使学生对课程内容有更加感性的认识,加深和提高对云计算的理解。培养学生的实际动手能力,独立解决实际问题的能力,实现“做中学,学中做”的目的。为帮助学生更好地完成实验考核和实验报告,特作如下说明和要求: (1)做好每个实验的准备工作: 需要对每个要做的实验进行预习,了解相关内容、知识点和具体要求,并且复习与课程有关内容和阅读实验指导书,明确实验目的要求、实验内容和实验步骤; (2)认真完成实验的各个环节: 每个学生都必须在规定时间到机房做实验,并且遵守实验室的纪律,认真做实验。在实验中,根据所给的实验内容进行认真的分析和实施,结合课堂知识完成实验,按实验步骤认真完成每步的工作。实验完成后要做认真的整理和总结,记录重要的结果数据; (3)完成实验报告: 做完每个实验后要严格按照实验报告的格式要求,写出实验报告。实验报告的内容有以下几个部分:实验名称、实验目的、实验内容和要求、以及实验结果。

实验一:Windows Azure云平台搭建和部署云平台服务 一:实验目的 1.通过微软公司提供的验证码激活账号,登录微软公司的Windows Azure云 计算平台; 2.把Windows Azure开发环境安装好,为以后的实验作准备; 3.在Windows Azure下开发项目并且发布; 二:实验设备 1.安装Windows7Professional Edition or higher的计算机,推荐用个人的电 脑; 2.稳定高速的High Speed Internet; 三:预习要求: 1.认真预习本实验的要求与实验任务,做好准备。 2.认真复习第一章和第二章云计算的基本知识; 3.认真学习课本第五章有关Windows Azure云计算平台的基本知识; 4.要求在做实验之前就对实验的任务和步骤比较清楚; 四:实验任务 1.通过微软公司提供的验证码激活账号,登录微软公司的Windows Azure云计 算平台。然后要按照以下办法在Windows Azure下面创建网站并且发布到Windows Azure云平台上; 2.利用提供的Windows Azure Training Kit的目录:L1Cloud Introduction,创 建一个Windows Azure Web Site网站,然后用FTP客户得到一个运行在云中的ASP Legacy page网页,记录下Internet上能够访问它的网络链接web link;

云计算大数据实验室建设解决方案

云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.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 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后,教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散,共享程度低 (11) 2.3.3.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 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源,加强资源共享,提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互,进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.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 (16) 4.1.方便扩展 (16)

SAAS云计算实验报告

云计算 实验报告

目录 一、实验目的 (1) 二、实验容 (1) 三、实验原理 (1) 四、实验步骤及实验结果 (5) 五、实验遇到的问题及其解决方法 (9) 六、实验结论 (10)

一、实验目的 了解什么是saas平台。 通过一些实际应用了解saas平台的运作模式。 SaaS 模式与传统许可模式的区别。 SaaS别于传统软件的三个特性。 二、实验容 实验一: 1.调研分析SAAS定义及特征。 1.定义:SaaS是Software-as-a-service(软件即服务)的简称,是随着互联网技术的发展和应用软件的成熟,而在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与“on-demand software”(按需软件),the application service provider(ASP,应用服务提供商),hosted software(托管软件)所具有相似的含义。它是一种通过Internet提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件,而改用向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动,且无需对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件,软件厂商在向客户提供互联网应用的同时,也提供软件的离线操作和本地数据存储,让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。 特征:对用户而言,和应用传统软件相比,软件即服务(SaaS)具有四大特点,即低建设成本、低维护成本、低应用门槛、低投入风险。 软件即服务(SaaS)是一种通过Internet提供软件的模式,厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上,客户可以根据自己实际需求,通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务,按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用,并通过互联网获得厂商提供的服务。用户不用再购买软件,而改用向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动,且无需对软件进行维护,服务提供商会全权管理和维护软件,让用户随时随地都可以使用其定购的软件和服务。对于许多小型企业来说,SaaS是信息化的一种新型模式,它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。在这种模式下,客户不再象传统模式那样花费大量投资用于硬件、软件、人员,而只需要支出一定的租赁服务费用,通过互联网便可以享受到相应的硬件、软件和维护服务,享有软件使用权和不断升级。 三、实验原理 SaaS 是一种软件布局模型,其应用专为网络交付而设计,便于用户通过互联网

高校大数据实验室建设解决方案

高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台,包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式,从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源,搭建教学系统和集群平台,将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体,由难而易、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境,将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中,提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接,与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台,可以充分的融合教师的科研需求,教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作,提升教师的科研创新能力,充分提高“研”的成效。 二、产品优势

交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂;以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法,确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式,各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作,通过多方位的训练,最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 大数据实战及案例分析 提供实验数据,包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据,数据内容超过20TB,同时周期更新数据内容。 充分支撑科研工作

提供行业数据及案例解剖用于基础研究,提供数据分析方案及流程,提供数据更新接口,可以对行业数据进行分析统计,按需求生成数据报表,为科研工作提供数据支撑。例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等。 三、建设规模 按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础,整体系统提供快速扩容升级服务。 四、硬件配置 采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设,采用企业级全千兆三层交换机进行网络数据交换。 每台节点的配置如下:

云计算实验报告

云计算原理课程 期末实践报告 题目:Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩: 学号: 姓名:罗滔 登录邮箱: 任课老师:许娟 2016年11月12日 目录 实验一:AWS身份与访问管理(P2~P11)实验二:AmazonRelationalDatabaseService(P11~P20)实验三:Hadoop实验报告(P21~)

AWS管理控制台 使用qwikLABS登录AWS管理控制台 6.在AWS管理控制台中,单击【服务/Services】,然后单击【IAM或身份与访问管理/ IAMorIdentity&AccessManagement】。 7.在IAM控制台的左侧面板中,单击【用户/Users】。 8.找到“userone”,然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中,找到有关该用户的以下三方面的信息: a.已向该用户分配了一个密码 b.该用户不属于任何组 c.目前没有任何策略与该用户关联(“附加到”该用户)

9.现在,单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的CloudFormation模板还创建了三个组。在IAM控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到, 自动化CloudFormation脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串: “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示: EC2support--GA9LGREA7X4S 从现在开始,我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串,以便为后续实验操作确定正确的组。 10.单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22.实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)

1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性

2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架,可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序,为应用程序提供一组稳定可靠的接口,旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构,对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色:客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器,存放着文件的元数据信息,它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,文件被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组DataNode上,HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度,通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

云计算大数据技术及应用实验指导书

云计算大数据技术及应用实验指导书 云计算,大数据技术及应用》实验指导书 云计算,大数据技术及应用》课程的实验环节意在通过实践使学生对课程内容有更加感性的认识,加深和提高对云计算的理解。培养学生的实际动手能力,独立解决实际问题的能力,实现“做中学,学中做”的目的。为帮助学生更好地完成实验考核和实验报告,特作如下说明和要求 (1) 做好每个实验的准备工作: 需要对每个要做的实验进行预习,了解相关内容、知识点和具体要求,并且复习与课程有关内容和阅读实验指导书,明确实验目的要求、实验内容和实验步骤 (2) 认真完成实验的各个环节: 每个学生都必须在规定时间到机房做实验,并且遵守实验室的纪律,认真做实验。在实验中,根据所给的实验内容进行认真的分析和实施,结合课堂知识完成实验,按实验步骤认真完成每步的工作。实验完成后要做认真的整理和总结,记录重要的结果数据; (3) 完成实验报告: 做完每个实验后要严格按照实验报告的格式要求,写出实验报告。实验报告的内容有以下几个部分: 实验名称、实验目的、实验内容和要求、以及实验结果。 able "as guiding ideology, conscientiously implement the party's sixteen and the fifth Plenary Session of the 16th CPC Central Committee, the eight plenary session of the two committee, the Communist Youth League XX League in the fourth Plenary Session of the 15th CPC Central Committee, two session of the five plenary meeting spirit, fully implement the 实验一:Windows Azure 云平台搭建和部署云平台服务 : 实验目的 1. 通过微软公司提供的验证码激活账号,登录微软公司的Windows Azure云 算平台;

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总,下图列出了目前提到最多,也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看,不管是工业控制、供应链管理、精准农业,还是建筑自动化、远程抄表、ETC,其实都并不是新的技术领域,而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

最新版大数据实训室建设项目解决方案 大数据实训室建设方案

最新版 大数据实训室建设项目 解决方案

目录 1. 大数据实训室建设背景 (4) 1.1 中国大数据产业空间高速增长 (4) 1.2 大数据人才紧缺 (5) 1.3 教学中存在的问题 (7) 1.4 大数据人才就业方向 (8) 2. H3C大数据解决方案简介 (14) 3. H3C大数据实训室建设目标 (18) 4. H3C大数据实训室总体设计 (19) 4.1 培养方向及目标 (19) 4.2 实训室方案设计 (20) 4.3 大数据实训室建设思路 (22) 4.4 实验平台建设原则 (23) 4.5 实验平台教材大纲 (26)

4.6 实训室课程目标 (28) 4.7 学员能力要求 (28) 5. 实训室室的相关服务 (29) 5.1 **培训中心介绍 (29) 5.2 师资培训 (31) 5.3 新技术、新应用定期交流 (33) 5.4 实验室设备维护服务 (34)

1.大数据实训室建设背景 1.1中国大数据产业空间高速增长 2015 年 9 月 5 日,国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》首次从国家层面认定数据是国家基础性战略资源,将大数据行业定位到国家战略层面,大数据成为推动经济转型发展的新动力,成为重塑国家竞争优势的新机遇,成为提升政府治理能力的新途径。 大数据发展,打破信息孤岛是关键。《纲要》指出,要加强顶层设计和统筹规划,形成公共数据资源合理适度开放共享的法规制度和政策体系。2018 年底前,建成国家政府数据统一开放平台。2020年底前,逐步实现信用、交通、医疗等领域的政府数据集向社会开放。目前,信息孤岛问题依然是阻碍大数据前行的关键要素。目前,60%的主管部门认为数据分布和共享存在难题,这源于不同部门间数据开放标准的不统一,以及在早期建设中各自独立进行和外包导致数据格式标准等的不同。因而建立数据统一平台的前提就是打破信息孤岛,

云计算大数据实验室建设解决方案

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

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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1也就是约1000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

云计算实验报告

期末实践报告 题目:Linux集群、MapReduce和 CloudSim实践 成绩: 学号:161440119 姓名:罗滔 登录邮箱:750785185@https://www.wendangku.net/doc/1617214142.html, 任课老师:许娟 2016年11月12日 目录 实验一:AWS身份与访问管理(P2~P11)实验二:Amazon Relational Database Service(P11~P20) 实验三:Hadoop实验报告(P21~)

AWS 管理控制台 使用 qwikLABS 登录 AWS 管理控制台 6. 在 AWS 管理控制台中,单击【服务/Services】,然后单击【IAM 或身份与访问管理/ IAM or Identity & Access Management】。 7. 在 IAM 控制台的左侧面板中,单击【用户/Users】。

8. 找到“userone”,然后单击其名称以显示有关该用户的详细信息。在用户详细信息中,找到有关该用户的以下三方面的信息: a. 已向该用户分配了一个密码 b. 该用户不属于任何组 c. 目前没有任何策略与该用户关联(“附加到”该用户)

9. 现在,单击左侧导航窗格中的【组/Groups】。 本实验的 CloudFormation 模板还创建了三个组。在 IAM 控制台中的【用户/Users】仪表板中可以看到, 自动化 CloudFormation 脚本在创建这些组时为其提供了唯一的名称。这些唯一名称包含以下字符串: “EC2support” “EC2admin” “S3admin” 完整组名的格式如下所示: arn:aws:iam::596123517671:group/spl66/qlstack2--labinstance--47090--666286a4--f8c--EC2support--GA9LGREA 7X4S 从现在开始,我们在本实验中将使用上面这些简写名称来指代这些组。您可以在【组/Groups】仪表板中搜 索子字符串,以便为后续实验操作确定正确的组。 10. 单击“EC2support”对应的组名。其格式应与上面的类似。 11. 向下滚动至组详细信息页面中的【权限/Permissions】部分后,在【内联策略/Inline Policies】部分, 可以看到一个名称为“EC2supportpolicy”的策略与该组关联。 在策略中,您可以规定将允许或拒绝对特定 AWS 资源执行哪些操作。您可以使用自定义策略,或通过 选择 AWS 托管策略来使用一组预定义的权限。 12. 虽然我们不会更改此策略,但请单击【编辑策略/Edit Policy】,使其显示在一个窗口中,以便您进行查 看和滚动。 请留意 IAM 策略中语句的基本结构。“Action”部分指定了该服务内的 AWS 服务和功能。“Resource”部 分定义了该策略规则所涵盖的实体范围,而“Effect”部分则定义了所需结果。更多有关定义 IAM 策略的 信息,请访问“AWS Identity and Access Management:权限和策略”文档页面。

活动方案之大数据实验室建设方案

大数据实验室建设方案 【篇一:云计算实验室建设方案】 高校云计算实验室 2014年3月 建设方案 第一部分、关于云计算的相关知识 一、云计算简介 云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使 用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚 拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往 用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指it基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、 易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是it 和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作 为一种商品通过互联网进行流通。 在过去几年里,云计算和虚拟化的概念获得了巨大的发展动力,并 且成为信息技术中的流行词。许多企业开始实现这些新技术,期望 通过改进机器的利用率来降低成本,减少管理时间和基础设施成本。云计算是能够使用户在 internet 上使用应用程序的一种环境,比如 存储和保护数据,同时又能够提供服务。 继个人计算机变革、互联网变革之后,云计算被看作第三次it浪潮,是中国战略性新兴产业的重要组成部分。它将带来生活、生产方式 和商业模式的根本性改变,云计算将成为当前全社会关注的热点。 一方面,由于云计算正处在高速发展时期,其相关技术也处在日新 月异,不断推陈出新的过程中,因此需要技术人员不断更新知识与 技能;另一方面,云计算可以分为iaas、paas、saas等多个层次,其相关技术涉及虚拟化、集群管理、分布式计算、web服务和大数 据处理等多个领域,如何使教学与实验工作能涵盖众多层次与领域,成为云计算人才培养中的重要问题。 二、云计算的五大优点 (1)以服务为基础 (2)可扩展性、弹性 (3)共享

虚拟化与云计算实验报告.

实验报告 课程名称虚拟化与云计算学院计算机学院 专业班级11级网络工程3班学号3211006414 姓名李彩燕 指导教师孙为军 2014 年12 月03日

EXSI 5.1.0安装 安装准备 安装VSPHERE HYPERVISOR SEVER(EXSI 5.1.0)需要准备: 无操作系统的机器(如有系统,安装过程中会格式化掉),需切换到光盘启动模式。BOIS中开启虚拟化设置(virtualization设置成enable) VMware vSphere Hypervisor 自启动盘 安装过程 1.安装VMware vSphere Hypervisor确保机器中无操作系统,并且设置BIOS到光盘启 动模式 2.插入光盘,引导进入安装界面。 3.选择需要安装在硬盘 4.选择keyboard 类型,默认US DEFAULT

5.设置ROOT的密码 6.安装完毕后,请注意弹出光盘。然后重启。 7.F2进入系统配置界面。

8.选择到Configure management network去配置网络。

9.配置完毕后,注意重启网络以使设置生效,点击restart management network,测 试网络设置是否正确,点test management network。至此,sever端安装完毕。配置 1.添加机器名:在DNS服务器上添加相关正反解析设置。 2.License设置:Vsphere client登陆后,清单→配置→已获许可的功能→编辑 输入license

3.时间与NTP服务设置:Vsphere client登陆后,清单→配置→时间配置→属性 钩选上NTP客户端 选项中,NTP设置设添加NTP服务器,然后在常规中开启NTP服务

高校云计算大数据实验室项目建设方案(科技公司版)

高校实验室云计算大数据建设解决方案

目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.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 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后,教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散,共享程度低 (11) 2.3.3.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 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源,加强资源共享,提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互,进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.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 (16) 4.1.方便扩展 (16)

4.2.自身安全 (16) 4.3.业务高可用 (16) 4.4.统一管理与自动化 (17) 4.5.开放接口 (17) 4.6.丰富、清晰的培训教材 (17) 4.7.师资培训新技术交流 (17) 4.8.技术服务保障 (18) 第五章、云计算大数据实验室建设目标 (19) 5.1.建设目标 (19) 5.1.1.培养学生云计算大数据职业技能 (19) 5.1.2.提供独立的用户实验环境 (19) 5.1.3.提高系统资源的利用率 (19) 5.1.4.系统具有良好扩展性 (20) 5.2.建设内容 (20) 5.2.1.云计算大数据实验平台部署 (20) 5.2.2.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 (22) 6.1.云计算大数据实验室整体架构 (22) 6.2.云计算大数据实验室物理布局 (23) 6.3.云计算大数据实验平台部署 (24) 6.3.1.实验平台基础设施 (25) 6.4.云计算大数据实验环境学习及搭建 (28) 6.4.1.云计算基本架构安装和部署 (28) 6.4.2.云计算中间件环境部署 (29) 6.4.3.基于分布式文件系统的大数据部署、挖掘和分析 (30) 6.4.4.云计算应用层安装及使用 (31) 6.4.5.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 (35) 8.1.Web 形式开展实验,实现无所不在的网络访问 (35)

云计算实验报告3

云计算实验报告3 实验报告 课程: _________ _ _____ 云计算 ________________________ 实验题目: _______ S HDFS 下的的 e MapReduce 编程应用 _ _ 专业: ___________ 软件工程 _________________________ 姓名: ___________ 王磊 _____________________________ 学号: ___________ B1040914 _________________________ (1) 书写 e MapReduce 的原理以及执行过程 1.MapReduce 库先把 user program 的输入文件划分为 M 份(M 为用户定义),每一份通常有 16MB 到 64MB,如图左方所示分成了split0~4;然后使用 fork 将用户进程拷贝到集群内其它机器上。 https://www.wendangku.net/doc/1617214142.html,er program 的副本中有一个称为 master,其余称为worker,master 是负责调度的,为空闲 worker 分配作业(Map作业或者Reduce 作业),worker 的数量也是可以由用户指定的。

3.被分配了 Map 作业的 worker,开始读取对应分片的输入数据,Map 作业数量是由 M 决定的,和 split 一一对应;Map作业从输入数据中抽取出键值对,每一个键值对都作为参数传递给 map 函数,map 函数产生的中间键值对被缓存在内存中。 4.缓存的中间键值对会被定期写入本地磁盘,而且被分为R 个区,R 的大小是由用户定义的,将来每个区会对应一个 Reduce作业;这些中间键值对的位置会被通报给 master,master 负责将信息转发给 Reduce worker。 5.master 通知分配了 Reduce 作业的 worker 它负责的分区在什么位置(肯定不止一个地方,每个 Map 作业产生的中间键值对都可能映射到所有 R 个不同分区),当 Reduce worker 把所有它负责的中间键值对都读过来后,先对它们进行排序,使得相同键的键值对聚集在一起。因为不同的键可能会映射到同一个分区也就是同一个 Reduce 作业(谁让分区少呢),所以排序是必须的。 6.reduce worker 遍历排序后的中间键值对,对于每个唯一的键,都将键与关联的值传递给 reduce 函数,reduce 函数产生的输出会添加到这个分区的输出文件中。 6.当所有的 Map 和 Reduce 作业都完成了,master 唤醒正版的user program,MapReduce 函数调用返回 user program 的代码。

云计算实验报告

实验一 CloudSim优缺点: 1、优点:能够提供虚拟化服务。其它的优点没感觉到 2、缺点:版本不兼容问题严重。不支持新的模拟实体的创建。实验环境搭建: (1)下载cloudsim-3.0和jdk1.7,配置环境变量 path=C:\cloudsim-3.0\jars\cloudsim-3.0.jar;C:\cloudsim-3.0\jars\cloudsi m-examples-3.0.jar。 JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_40 (2)导入工程项目,如下图; 搭建环境中遇到的问题: (1)s ources文件夹中会有包提示error。其解决方法:网上下载

flanagan.jar包并导,问题得以解决,如下图所示: (2) 算法实现: (1)先来先服务代码: public void bindCloudletsToVmsFCFS() { int cloudletNum=cloudletList.size(); int vmNum=vmList.size(); int i,j; double time; int idex=0;//记录当前最先到达的任务id int vdx=0; double[] submittime=new double[]{0.2,0.2,0.5,0.7,1.5,0.7,0.4,0.3,0.9,0.3}; int[] isbindtovm=new int[cloudletNum]; for(i=0;i

基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究

基于应用型本科院校的大数据实验室建设探究 我国的互联网技术与计算机技术不断发展,目前互联网企业数量明显增多,大数据技术也由此产生。针对应用型本科院校的大数据实验室建立,很多高校都已经认识到该工作的必要性。对此本文将详细列举高校实验室的常见问题,在此基础之上探究大数据实验室的原理,并对其建设方案展开细致化的讨论。 标签:应用型本科院校;大数据实验室;建设研究 引言:随着应用型本科院校的办学理念明晰,以及根据现代社会发展所确立的教学目标,需要加强各个专业尤其是实验探究类的专业,对大数据实验室建立的需求,由此经过对高校原有的实验室进行调整与改进,才能建立更加优质的课程教学平台,给应用型人才培养创造有利条件。 一、建立大数据实验室的重要影响作用 目前一些高校结合社会时代发展的要求,已经申请了云计算以及大数据专业(如图1)。给展业就是结合电子商务、互联网等行业的发展,将结构化的数据分析处理目标落实,要求学生掌握大数据原理、技术以及应用,从不同的角度去掌握大数据分析的理论以及方法,不仅要开展课堂学习,还需要通过实验探究的形式巩固自己的专业基础。在大数据实验室中,学生能将理论以及分析方法有效性掌握,进而得出一些探究经验,逐步完善自己的专业水平,所以对于应用型本科院校来讲,建立大数据实验室具备重要影响意义。 二、现阶段应用型本科院校实验室的常见问题 (一)实验室设备缺失 高校的实验室普遍存在硬件配置不足的情况,所以在目前高校的环境之中,很难给学生提供大数据的实验基础环境条件,阻碍教学工作以及学生的实验探究活动。 (二)实验室教学标准不足 大数据组建的主要特征就是其更新速度较快,且实验操作存在难度较大的现象,由于实验步骤较为繁琐,则实验探究是不具备统一的教学标准规范的。 (三)实验环境条件 普通的本科院校一般都没能充分考虑大数据分布式软件的部署、配置、维护等方面的要求,由此实验环境很难保持下去。大数据分布式软件系统安装以及配置的难度相对较大,实验环境相对来讲较容易被破坏,且实验探究活动中的数据、教案、报告等基础性材料不足,则在开展实验探究环节中,很容易受到环境条件

【实验室】大数据实验室解决方案 -2020版本

实验室 https://www.wendangku.net/doc/1617214142.html, 精品资源 极简方案智能助手 实训无忧大数据智能实验室解决方案

产品概述 锐捷大数据智能实验室立足于当前大数据时代背景,深入研究高校大数据教学实训场景,深挖教学需求,自主研发的一款集教学、实验、实训、培训、测评、学情分析于一体的大数据专业教学产品。产品融合业界前沿的云计算、大数据、人工智能技术,通过对接大数据产业人才需求和高校大数据人才培养方案,平台提供了大数据教学管理、实验实训环境、技能评测模块、岗位胜任力分析等功能。 平台采用云平台(Docker)模式和客户端(VM)模式相融合的方案,全面满足不同院校教学需求,同时,平台融合应用AI技术,显著提升大数据教学和学习效率。 建设目标 锐捷大数据智能实验室,全面落实“产、学、研、训”一体化的思想,从教学、实训和科研应用等方面,培养行业特色和专业的人才,并做出相应的科研成果。 具体目标是: 深度对接产业用人需求和高校人才培养目标,制定特色大数据人才培养方案; 提供一套一流的大数据教学、实训和科研的平台环境,帮助师生提高大数据学习和科研的效率和成果; 配备完善课程体系、丰富的课程资源、真实的行业案例以及海量的数据资源,帮助师生夯实的大数据技术的学习和应用; 借助大数据教学实训平台、配套资源、资深大数据讲师团队,加强对骨干教师、学科带头人的培养,以及科研、学术交流等合作工作,加快师资队伍的建设步伐; 对接企业大数据真实项目,企业导师导师驻校开展项目式大数据实训,帮助学生无缝掌握企业用人标准,提升就业竞争力; 人才岗位

业务应用 用户功能 特色功能 A.人工智能教学与实训 B.大数据教学与实训 C.云计算教学与实训 课程资源管理 | 学生管理 | 教师管理权限管理 | 账号管理 | 教学资源更新 管理员 教师 学生 排课管理 | 课程管理 | 测评管理实验管理 | 过程监控 | 实验报告管理实验督导 | 视频管理 | 学情分析课程自定义 AI实验帮手AI督导助手AI学情分析 实验进度看板与详情 实验进度智能提醒登录状态 | 实验进度 督导提醒 | 学习效率AI测评助手 试题配置 | 测评计划发布 | 成绩管理自动评分(客观题、程序题、实操题)测评训练 | 测评考试 | 成绩查询 学习成绩分析 | 学习行为分析综合能力分析 | 学生画像技能提升路径 课程学习 | 视频学习实验操作 | 实验报告测评考试 | 技能训练成绩跟踪 | 互动交流 教学服务 专业建设服务 实训周服务 系统功能

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