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云计算与虚拟化最佳实践

培训对象: 软件工程师、数据库开发人员、网络后台开发人员、运维人员;地方政府云计算物联网产业负责人;各地云计算中心负责人;云计算物联网产业规划负责人。

课程目标: 1.理解云计算的概念与理念; 2.理解云计算与网格计算、效用计算、SOA、软件服务等技术的关系与区别; 3.掌握云计算的核心技术。

费用说明: 含资料费、午餐、茶点

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温馨提示:为了保证课程质量,每期报名人数有限,需提前预约。点击预约

云计算与虚拟化最佳实践课程介绍

课程费用:5800元(含资料费、午餐、茶点、发 票)

招生对象:软件工程师、数据库开发人员、网络后台开发人员、运维人员;地方政府云计算物联网产业负责人;各地云计算中心负责人;云计算物联网产业规划负责人;云计算产业投资团队;云计算应用开发商;云计算硬件设备提供商;云服务运营服务提供商;高校、科研院所云计算项目负责人。

培训特色:

1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行;

2.本课程结合实践讲述主流虚拟机XEN,KVM和VMWare,开源云平台Eucalyptus,OpenStack,云存储Swift等;

3.指导学员动手安装、部署与实践操作云管理平台OpenStack的基本功能与高级应用。

培训目标:

**此次课程培训,学员可达到如下目标:

1.理解云计算的概念与理念;

2.理解云计算与网格计算、效用计算、SOA、软件服务等技术的关系与区别;

3.掌握云计算的核心技术;

4.了解云计算的应用场景;

5.了解云计算主流厂商与产品;

6.理解云计算面临的挑战:性能、安全、服务可靠性等;

7.理解主流虚拟机的技术架构、重要机制以及设计对比;

8.掌握云管理平台的技术架构与重要模块设计,云存储的系统架构,关键技术和主流产品。


课程大纲:

第 一天上午 云计算基本理论与概况

1.云计算的发展历史、应用背景、云计算产业概况,以及世界各国(尤其是我国)政府主导的云计算产业促进政策解读

2.移动云计算的生态系统及产业链

3.云计算在运营商、金融业、银行业、电子商务行业、零售业、制造业、政务信息化、互联网、教育信息化等行业中的应用实践

4.云计算的平台技术与层次架构分析

5.云计算的服务模式IaaS、PaaS、SaaS技术解析

第 一天下午 云计算技术

1.云计算关键技术之虚拟化技术原理

2.服务器虚拟化技术原理及应用

3.桌面虚拟化技术

4.应用虚拟化技术

5.移动云计算技术架构,以及移动互联网环境下云计算平台的构建方案

实践一

1.VMware虚拟机管理软件的安装部署

2.VMware管理软件的实践操作,创建、启动、迁移、热备虚拟机

3.VMware环境下部署和配置CentOS虚拟集群,利用虚拟化技术构建云计算虚拟化平台架构

第二天上午 云计算主流产品与应用场景

1.企业公有云平台的实施案例,AmazonEC2,WindowsAzure等平台解析

2.底层虚拟化管理软件KVM,Xen,VirtualBox,QEMU的技术实现以及应用部署

3.目前国内外流行的OpenStack开放式云计算管理平台的发展历程,应用介绍、实施案例

4.OpenStack的实现技术解析

5.常见基于二次开发的云计算厂商介绍

第二天下午 实践二

1.阐述IT知名厂商的云计算部署情况

2.部署开源虚拟机KVM

3.掌握openstack发展历程

4.掌握常见云计算厂商的异同

第三天上午 云计算虚拟平台架构及设计

1.OpenStack平台的软硬件架构

2.搭建基于openstack的厂商开发云计算平台

3.部署云计算虚拟化平台

4.部署云资源

实践三

1.利用OpenStack管理虚拟机的实践操作

2.部署云计算厂商云计算平台

第三天下午 云存储

1.理解存储基本概念

2.部署创建Raid

3.部署iscsi存储

4.理解分布式存储

5.基于OpenStack及其他厂商云计算的项目案例分享

实践四

6.验证存储概念理论

7.部署云计算存储


老师介绍:

王老师

硕士云计算研发工程师,曾任职与北大方正集团,负责网络、云计算等产品项目,中国电子标准协会高级讲师。作为项目的主要成员和负责人参与并领导完成了多个大型复杂项目,并成功应用于行业解决方案,如海量数据匹配系统、电力行业实时数据采集分析系统等。设计并实现了实时索引系统-云搜,成功应用与某国企知识库系统。并可应用与互联网行业的搜索等应用。完成多个云计算解决方案的架构,涉及到金融行业海量数据分析与数据处理系统、海量日志分析系统、电力用电信息统计系统等,获得业界认可。

蒋老师  清华大学博士,云计算讲师熟悉主流的云计算平台,并有商业与开源云计算平台的实践经验,对云计算关键技术有深刻了解和实践经验,如分布式系统、虚拟化、分布式文件系统、云存储等,参与并领导多个大型云计算项目。对大数据关键技术有深刻了解和实践经验,如NoSQL数据库、大数据处理、Hadoop、Hive、HBase、Spark等。

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