關于舉辦“云計算與大數據處理技術”培訓的通知

各有關單位：

中國科學院計算技術研究所是國家專門的計算技術研究機構，同時也是中國信息化建設的重要支撐單位，中科院計算所培訓中心是致力于高端IT類人才培養及企業內訓的專業培訓機構。中心憑借科學院的強大師資力量，在總結多年大型軟件開發和組織經驗的基礎上，自主研發出一整套課程體系，其目的是希望能夠切實幫助中國軟件企業培養高級軟件技術人才，提升整體研發能力，迄今為止已先后為國家培養了數萬名計算機專業人員，并先后為數千家大型國內外企業進行過專門的定制培訓服務。

云計算提供了一種對資源“按需索取服務”的能力，確保了使用時間與需要時間的完全一致，從而建立了一種分布式、高效率、低成本的IT商業模式。正是這些特點，使云計算成為IT發展的潮流與趨勢。為解決廣大系統設計人員深入研究與開發云計算系統的需要，培訓中心特舉辦“云計算與大數據處理技術”培訓班，具體事宜通知如下：

一、培訓對象

1，系統架構師、系統分析師、高級程序員、資深開發人員。

2，牽涉到海量數據處理的機構數據中心運行、規劃、設計負責人。

3，云服務運營服務提供商規劃負責人。

4，高校、科研院所牽涉到大數據與分布式數據處理的項目負責人。

二、學員基礎

1，對IT系統設計有一定的理論與實踐經驗。

2，有一定的數據倉庫與大數據處理基礎知識。

三、師資

由業界知名云計算專家親自授課：

楊老師 主要研究網絡信息分析以及云計算相關技術，長期從事通信網管系統、網絡信息處理、商務智能(BI)以及電信決策支持系統的研究開發工作，主持和參與了多個國家和省部級基金項目，具有豐富的工程實踐及軟件研發經驗。

饒老師 國內知名企業云平臺技術負責人，中國云親身實踐者。

四、培訓要點

今天，隨著IT規模越來越大，數據規模呈幾何級數增長，已經超出了傳統技術方法所能解決的范疇。為此，人們把目光轉向了剛剛興起的云計算，希望通過云計算來實施海量數據處理解決方案，實現以更小的成本來處理更大規模數據的目標，并成為目前云計算應用所面對的極大挑戰。本課程基本思想如下：

1，目前，“云計算”已經不是一個剛剛流行的時髦概念了，在一些傳統IT方法顯得無能為力的場合，云計算正在開始大展拳腳，表現了強大的解決問題的能力，海量數據存儲與處理正是屬于這種場合。我們如何在云計算分布式環境下正確設計大數據量數據模型？如何在設計中解決資源、效率、安全性、可靠性等一系列極難平衡的問題？如何通過云計算幫助我們解決在傳統IT技術中看似解決不了的敏感問題？這些都是我們在云計算架構設計中需要深入研究的鍵問題。

2，理解問題*好的方法是分析成功案例，本課程分別從多個角度分析在面對海量數據處理的困難時，不同的應用體系是如何解決問題并獲得成功的。研究這些已有的體系不是目的，而是希望學員能夠通過學習這些解決問題的方法和思路，通過歸納整理深入理解，再根據自己所面對的領域特征，形成解決具體實際問題的方案。這也是讓云計算在海量數據處理領域真正發揮作用的有效途徑。

3，云計算是一種服務，在云計算應用架構設計中，就必須考慮作為服務與普通的產品設計有哪些不同？需要考慮的產品的服務特征有哪些？如何搭建面向不同層次、合適的服務平臺？在這個過程中，我們需要考慮哪些問題？有哪些成功的案例？有些什么解決方案？

4，云計算應用最重要的問題是安全問題。安全不是一個后期需要解決的獨立問題，而是在前期就需要投入巨大精力來考慮的產品策略。可以說，安全性與可用性是云計算能否順利實施與應用的關鍵點，也是云計算架構設計的關鍵因素。我們應該如何考慮安全問題？如何解決諸如數據安全、網絡安全、主機安全、數據管理以及災難恢復等一系列問題？如何制定合適的安全性與可用性策略？在實踐中有什么經驗和教訓？

5，為了把傳統數據中心改造為基于云計算的服務系統，虛擬化是一個重要手段。我們必須深入研究虛擬化技術是如何實現的。虛擬化技術有哪幾個層面的問題？如何正確應用虛擬化技術來實現把基礎設施向服務轉型？各種虛擬化技術有些什么優點？有哪些陷阱？如何規劃技術解決方案？如何正確進行云計算體系結構設計？

本課程不是一個泛泛的理論性、概念性的介紹課程，而是針對問題討論解決方案的深入課程。教師對于上述領域有深入的理論研究與實踐經驗，在課程中將會針對這些問題與學員一起進行研究，在關鍵點上還會搭建實驗環境進行實踐研究，以加深對于這些解決方案的理解。通過本課程學習，希望推動國內云計算項目開發上升到一個新水平。

五、培訓內容

第一講 云計算的概念與現狀

1）云計算的概念

2）云計算發展現狀

3）云計算實現機制

4）云計算的發展環境

5）云計算的優勢

第二講 從Google云計算體系，理解海量數據處理的方法

1）如何構建海量存儲文件系統？

GFS系統架構

GFS容錯機制

GFS系統管理技術

MapReduce產生背景

MapReduce編程模型

MapReduce實現機制

MapReduce案例分析

2）如何提供鎖服務解決分布式數據一致性問題？

Chubby的設計思路

Chubby中的Paxos算法

Chubby文件系統

3）如何建立規模龐大的高性能表結構？

BigTable設計目標

BigTable系統架構

BigTable服務器

BigTable性能優化

4）如何建立高可用性和高可擴展性的數據系統？

Megastore設計目標

Megastore數據模型

Megastore事務及并發控制

Megastore基本架構

Dapper監控系統

Dapper關鍵性技術

Dapper工具

第三講 從Hadoop云計算項目，進一步研究云數據處理方法

1）HDFS：高可靠性處理機制及應用

Hadoop項目簡介

HDFS體系結構

HDFS關鍵運行機制

Hadoop vs Google

Hadoop API

Hadoop環境搭建

2）HBASE：龐大、極其稀疏的可擴展性數據模型

Hbase簡介

HBase的運行機制

HBase與 HDFS

HBase的對外接口

ZooKeeper的數據模型

ZooKeeper的讀寫機制

ZooKeeper的使用方法

第四講 從Windows Azure，理解平臺即服務的本質

1）微軟云計算平臺

2）微軟云操作系統Windows Azure

3）微軟云關系數據庫SQL Azure

4）Azure AppFabric

5）Azure Marketplace

第五講 從Amazon云計算，討論如何提供云服務

1）Dynamo基礎存儲架構

2）彈性計算云EC2

3）簡單存儲服務S3

4）簡單隊列服務SQS

5）簡單數據庫服務Simple DB

6）關系數據庫服務RDS

7）內容推送服務CloudFront

第六講 實施云計算的關鍵點：安全策略

1）云計算安全是一個必須前期重視的策略

2）云計算的特征與安全挑戰

3）云計算的安全體系與關鍵技術

4）基礎架構云安全框架

5）云計算安全平臺

第七講 當前數據中心如何向云計算環境轉變

1）VMware云產品

2）云管理平臺 vCenter

3）vCloud Service Director

4）VMware的網絡和存儲虛擬化

5）主流商業云計算解決方案比較

6）主流開源云計算系統比較

7）國內代表性云計算平臺比較

第八講 基礎設施即服務（IaaS）關鍵實現技術

1）IaaS技術體系概述

2）服務器虛擬化技術

CPU虛擬化

內存虛擬化

I/O虛擬化

3）存儲虛擬化技術

存儲系統概述

存儲設備層的存儲虛擬化

塊聚合層的存儲虛擬化

文件/記錄層的存儲虛擬化

4）主機網絡虛擬化

第九講 軟件即服務（SaaS）關鍵實現技術

1）SaaS技術概述

2）呈現層技術綜述

3）調度層技術

基于DNS的調度

基于虛擬IP的調度

基于鏈路聚合的調度

基于應用的調度

調度策略

4）業務層

5）數據層

6）用戶管理和配置管理

7）用戶體驗的設計

8）課程總結

六、培訓目標

1，深入理解通過云計算實現海量數據處理的思想、方法與實踐。

2，理解安全性和可用性設計的問題、方法與實踐。

3，掌握把傳統數據中心改造成云計算中心的技術與方法。

4，掌握虛擬化技術的核心技術方法以及應用特征。

七、培訓時間、地點

時間： 2018年6月21日-6月23日 地點：北京

八、證書

培訓結束，頒發中科院計算所職業培訓中心“云計算與大數據處理技術”結業證書。

九、費用

培訓費：5800元/人（含教材、證書、午餐、學習用具等）。住宿協助安排，費用自理。