課程目錄: 集合論與圖論(上)培訓

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        課程大綱:

        云計算技術與應用培訓

         

        01
        云計算概論
        1.了解云計算技術背景、發展過程,掌握云計算的基本概念和特征;2.了解在大數據和人工智能背景下發展云計算技術的迫切需求;3. 掌握云計算數據中心的基本特征和基本要求。

        1.1 云計算概述
        1.2 云計算數據中心
        02
        云計算關鍵技術
        1.掌握云計算關鍵技術的概念和內容,如虛擬化、云安全等;2. 通過虛擬機的搭建和配置深入理解虛擬化技術;3. 學習阿里云虛擬化架構。

        2.1 虛擬化技術
        2.2 阿里云虛擬化架構
        2.3 虛擬化實驗
        2.4 云安全技術
        03
        云服務
        1.掌握云服務的基本概念;2.掌握三種服務模式IaaS、PaaS和SaaS的基本特點和適用場合;3.通過主流云平臺案例介紹及平臺試用感知云計算的三種服務模式及項目部署。

        3.1 云服務概述
        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 主流云平臺人工智能服務
        04
        開源云計算管理工具
        1.掌握兩種主流的 開源云計算管理平臺OpenStack和Docker的基本架構和設計理念;2.掌握OpenStack的基本服務如計算服務、對象存儲服務、鏡像服務等,并通過 OpenStack實驗,建立和提供基本的運算服務;3. 掌握容器技術的基本概念,通過Docker實驗體驗Docker在簡化應用軟件的部署和運維復雜度方面的優越性,掌握用Docker鏡像安裝部署軟件的基本方法。

        4.1 OpenStack云計算管理平臺
        4.2 OpenStack實驗
        4.3 Docker容器技術
        4.4 Docker實驗
        05
        云計算解決方案
        1. 熟悉主流云計算企業的解決方案如Google云計算、Amazon云計算、微軟云計算、國內如阿里云、華為云等;2. 掌握Google云計算的三大技術;3. 通過案例分析了解主流云計算廠商解決方案的代表技術。

        5.1 Google云計算
        5.2 Amazon云計算
        5.3 微軟云計算
        5.4 阿里云計算
        5.5 其他云計算
        06
        開源大數據處理云平臺
        1. 了解Hadoop2.0和3.0云計算平臺技術的基本生態環境;2. 掌握Hadoop2.0下并行計算模式MapReduce,了解分布式文件存儲系統HDFS、分布式大數據數據表HBase等;3. 通過Hadoop2.0平臺搭建配置以及MapReduce計算模式案例開發等掌握基本的Hadoop平臺實戰;4. 了解Spark大數據處理的生態環境,通過Spark實驗掌握Spark平臺搭建和配置方法。

        6.1 Hadoop 2.0
        6.2 Spark分布式計算框架
        6.2 Hadoop 3.0