2018年安徽高等职业院校技能大赛高职组.DOC

1、第 1 页2018 年安徽省高等职业院校技能大赛（高职组）“云计算技术与应用”项目赛项规程一、赛项名称云计算技术与应用二、竞赛目的“云计算技术与应用 ”赛项紧密结合我国云计算产业发展战略规划和云计算技术发展方向，贯彻国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见中人才措施要求，通过引入云计算平台、云存储和大数据挖掘分析等云应用场景，全面考察高职学生云计算技术基础、云计算平台规划设计、云平台搭建、大数据挖掘分析和云存储等多种云应用部署、运维和开发方面的前沿知识、技能、职业素养和团队协作能力。促进职业院校信息类相关专业课程改革，推动院校、科研院所与企业联合培养云计算人才，加强学校教育与产业发

2、展的有效衔接。三、竞赛方式与内容（一）竞赛方式1、比赛以团队方式进行，每校限报一支参赛队，每个参赛队由 3 名选手组成，其中队长 1 名，选手须为全省高职院校 2018 年春季在籍（含本科院校高职学生,1994 年 5 月 1 日之后出生）同校学生，性别不限，每个参赛队可配指导教师不超过 2 名。参赛选手在报名获得确认后，原则上不再更换，允许队员缺席比赛。不允许更换新的指导教师。2、比赛时间为 4 个小时，参赛队员必须在规定时间内完成比赛内容并提交第 2 页相关文档。3、裁判组对参赛队的操作规范、现场表现和提交的竞赛成果依据赛项评分标准进行评价评分。（二）竞赛内容竞赛内容根据业务需求和实际的工

3、程应用环境，实现云计算平台架构的规划设计，完成云计算平台网络基础设备、服务器、存储服务器的互联和配置，完成云计算基础架构平台、云计算开发服务平台等平台软件的部署、配置和管理，通过云平台实现大数据分析、云存储、软件定义网络等各类云应用部署、运维和开发，满足应用场景需求并提交标准化的工程工作总结报告。考核内容包括：1.IaaS 云计算基础架构平台（1）理解和分析一个企业云计算应用的服务需求，进行设计、构建和维护一个安全、可靠的云计算服务平台。（2）根据云平台设计方案，进行主机 CentOS Linux 操作系统的运维管理，包括网络、存储、虚拟化和安全等，确保操作系统正常。（3）系统准备工作，包括安

4、装和配置 yum 安装源、ftp、http 、MQ、MariaDB 、MongoDB 等服务。（4）安装和配置认证、镜像、存储、网络、监控、编排和调度等云平台服务。（5）安装和配置 SDN 软件定义网络管理系统 OpenDaylight。（6）使用、管理和监控各云服务，包括云主机、云存储、云网络、云数据库和负载均衡等。2.PaaS 云计算开发服务平台第 3 页（1）构建 PaaS 平台，包括 Docker、命名空间 NameSpace、控制组CGroup、数据卷和容器网络等。（2）构建包含 Docker 镜像(Image)、容器(Container)、镜像仓库(Repository)和编排（C

5、ompose ）等服务。（3）通过 PaaS 平台构建容器服务 CaaS，基于 CaaS 构建操作系统、数据库服务、大数据服务和企业应用系统的容器等。3.云计算平台运维（1）构建 IaaS 平台的数据库管理服务，日志管理服务，LVM 、OVS 、网桥、KVM 等底层服务，认证管理服务，网络管理服务，存储管理服务、监控管理服务、模板管理服务、负载均衡服务、平台防火墙服务等，并提交系统运作状态，进行应用部署。（2）完成对 IaaS 平台进行基本服务的云主机、云存储、云网络的系统运维，完成对 PaaS 平台进行基本服务的镜像、容器、存储、网络的系统运维。（3）构建 PaaS 平台的软件服务：包括 W

6、eb 服务器（ Nginx）、缓存（Redis）、数据库（MongoDB、Mysql ）持续集成（ Jenkins）、企业知识系统（EKM）、内容管理系统（CMS）、博客系统（BLOG）、监控系统（Grafana）、电子商务系统（e-Commerce ）、聊天系统（ rocket chat）等。通过配置文件或验证命令查看正确性。（4）使用、管理和监控容器的安全、网络和存储；实践研发运维（DevOps）一体化。（5）完成 Web 系统上云综合案例、设计和构建持续集成 DevOps 案例。4.大数据平台的构建和运维（1）构建大数据统一管理平台 Ambari，构建 Hadoop 系列服务。第 4 页

7、（2）配置、管理和使用 Hadoop 大数据服务：Map-Reduce、Hive、HBase、Mahout、Pig、Spark。（3）基于 Hadoop 服务，完成大数据抽取、清洗、存储、分析和挖掘的综合案例。5.SaaS 云应用开发（1）基于云存储服务和云存储 Web 开发框架、Swift SDK ，进行云存储Web 应用功能扩展开发。（2）基于云存储服务和 Android 移动客户端开发框架、Swift SDK，进行云存储 Android 功能扩展开发。（3）基于大数据服务和样本数据进行数据处理、数据分析和数据可视化的应用开发。6.工程文档及职业素养（1）提交符合规范的工程技术文档，如：运

8、维脚本、系统架构图、系统设计文档、功能测试文档、调试报告及项目实施总结等。（2）比赛现场做到企业“5S”（即整理、整顿、清扫、清洁和素养）。（3）比赛团队分工明确合理、操作规范、文明竞赛。四、竞赛时间竞赛总时间为 4 个小时。第 5 页五、技术规范参赛代表队在实施竞赛项目时要求遵循如下规范：序号 标准号/规范简称 名称1 ISO/IEC 17788:2014 信息技术 云计算 概述和词汇2 ISO/IEC 17789:2014 信息技术 云计算 参考架构3 GB/T 31167-2014 云计算服务安全指南4 YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求5 YD/T

9、2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准6 YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法7 YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法8 DMTF OVF Open Virtualization Format 2.09 SNIA CDMI Cloud Data Management Interface 1.010 OGF OCCI Open Cloud Computing Interface六、技术平台本技术平台主要基于以 Apache 开放许可证授权开源云计算项目OpenStack，可管理主流的 Hypervis

10、or（VMware vSphere、微软 Hyper-V、Citrix XenServer 、KVM、Xen、VirtualBSD）。目前已经成为国际主流的云平台，得到 IBM、HP 、微软、Dell、Intel、Redhat 、思科、Oracle 等大公司的支持和应用。国内已知的研发和应用单位有：华为、中科院计算所、中国电科 28 所、中国电科 55 所、百度、新浪、京东、携程、爱奇艺、华胜天成等。第 6 页通用软件和工具清单：序号 软件 介绍1 Windows 操作系统 windows7 或 windows XP2 Microsoft Office2010 试用版3 SecureCRT 试

11、用版 SSH（SSH1 和 SSH2）的终端仿真程序4 Python 云平台开发编程环境5 KVM 服务端虚拟化管理器软件6 Java SDK 服务端 Java 开发工具包7 Eclipse Java 集成开 发环境8 MySql5.0 数据库9 Tomcat7.0 JavaEE Web 服务器10 Android Studio Android 开发环境11 Hadoop 大数据平台软件比赛器材、技术平台：云计算技术与应用平台 （厂商：中国电科五十五所 品牌：先电 型号： CLOUD-TR200）。竞赛所需设备（含配置线）由参赛院校自备（PC 机除外）。竞赛技术平台每组配置清单：序号 类型 拟

12、选厂商与型号 数量1 云计算管理服务器 中国电科五十五所 先电 xd-cs2001 12 云计算节点服务器 中国电科五十五所 先电 xd-cs2002 13 交换机 三层交换机 14 云基础架构平台软件 中国电科五十五所 先电 15 云开发平台软件 中国电科五十五所 先电 16 云计算安全框架软件 中国电科五十五所 先电 17 云应用开发框架软件 中国电科五十五所 先电 18 大数据平台软件 中国电科五十五所 先电 19 云网络平台软件 中国电科五十五所 先电 110 服务器操作系统 CentOS 7 111 PC 机 通用品牌 3设备参数说明：序号 类型 品牌 参数 数量第 7 页1云基础架

13、构平台软件先电 1、整体架构分 3 层，最上层为应用程序和管理Portal（Horizon）、 API 等接入层；2、核心层包括计算服务（Nova）、存储服务（包括对象存储服务 Swift、块存储服务 Cinder 和网络服务（Neutron）；3、第 3 层为共享服务，账户权限管理服务（keystone）、镜像服务（Glance）、监测服务（Ceilometer）和模板服务（Heat）。4、采用模块化架构，可扩展性和灵活性强；扩展服务包括云存储（Swift）、大数据整合服务（Sahara）等服务。5、云存储服务（Swift）提供 java、.net 和 android 的SDK，使用 SDK

14、 可实现电子文档的网盘 Web 应用和移动客户端应用，实现电子文档的随时随地移动访问。6、大数据（Sahara）服务，实现快速部署 Hadoop 集群，集群的创建包括设置 hadoop 的版本、拓扑和节点等参数，集群可以增删节点。通过 hadoop MepReduce 实现了数据分析服务 AaaS（Anlaytics-as-a-Service）。可以支持Hadoop 不同的版本集群部署，同时也支持 Spark 并行系统的集群部署。支持整合不同的管理工具，包括支持Apache Ambari 和 Cloudera 管理平台。7、默认采用 KVM 虚拟化管理器（kernel-based virtua

15、l machine 基于内核的虚拟机）是 x86 架构且硬件支持虚拟化技术（如 intel VT 或 AMD-V）的Linux 全虚拟化解决方案。1第 8 页8、通过抽象接口层兼容各类主流的虚拟化技术（VMware vSphere、 微软 Hyper-V、KVM、Xen）；整合VMWare 企业虚拟化技术，提供虚拟桌面 VDI 服务，VMWare虚拟机可以整合云平台的 Cinder 块存储服务，通过云平台的监控服务可以实现 VMWare Vcenter 的监控服务,支持管理 Docker 容器，支持 Nova 部署 Docker 后端，提供虚拟机节点之间迁移，数据备份安全。9、包含一个为处理器

16、提供底层虚拟化可加载的核心模块kvm.ko（kvm-intel.ko 或 kvm-AMD.ko）；10、KVM 配置的 QEMU 软件（qemu-kvm），作为虚拟机上层控制和界面；11、支持不改变 linux 或 windows 镜像的情况下同时运行多个虚拟机，（它的意思是多个虚拟机使用同一镜像）并为每一个虚拟机配置个性化硬件环境（网卡、磁盘、图形适配器等）；12、Linux 内核版本，3.10.0 以上；2云开发平台软件先电 1、基于 Docker 容器构建，内置镜像库包括操作系统、数据库、应用系统的多种镜像。2、完备的基础平台容器服务和运行监控，服务支持：操作系统、应用软件、数据库、We

17、b 服务器、缓存、存储、日志、负载均衡等服务，让应用开发变得轻松，开发者可以更关注开发业务功能。3、可构建、测试、部署和运行应用程序，支持 Java, Ruby, Python, PHP, Perl 等众多语言环境和开发框架；1第 9 页4、支持 MySQL, PostgreSQL, MongoDB 等数据库服务；5、平台支持应用软件部署：包括 Web 服务器（Nginx）、缓存（Redis）、数据库（MongoDb、Mysql）持续集成（Jenkins）、企业知识系统（EKM）、内容管理系统（CMS）、博客系统（BLOG）、监控系统（Grafana）、电子商务系统（e-Commerce）、聊

18、天系统（rocket chat）。6、基于 PaaS 平台支持构建 CaaS 容器服务，构建研发运维（DevOps）持续集成环境。3云计算安全框架软件先电 1、系统提供符合 4A(认证 Authentication、账号Account、授权 Authorization、审计 Audit)统一安全管理框架。包括独立的身份验证系统，为整个云平台提供验证和授权服务。包括身份安全认证、对授权令牌和通信的安全性问题管理、系统统一审计管理。2、网络安全组件，可管理的客户网络配置、安全问题与网络服务，包括实现网络流量隔离，可用性，完整性和保密性。3、安全监控组件，管理员和租户可以配置，管理和监控云资源.4、

19、数据加密：提供网络安全传输(https)、统一数据加密和存储(RSA 算法)。14云网络平台软件先电1、系统支持 SDN 软件定定义网络，支持可编程的平台，支持用户自定义管理网络。2、SDN 的 ODL 模块，包括分为南向接口和协议的插件、控制器平台、网络应用业务和服务模块。1第 10 页3、支持对 ODL 的开发模块，包括YANG,XML,MAVEN,JAVA,RESTAPI4、支持创建和启动 SDN 网络拓扑结构，支持 OpenFlow1.3协议。5、支持管理云平台 Neutron 网络和 Open vSwitch 网络拓扑，支持检测网络运行状态。6、提供将 IaaS 平台的网络功能与硬件

20、分离，加大数据转发，降低硬件的复杂度和成本，提高网络的响应速度。7、支持整合厂商的的 SDN 交换机管理。8、交换模块：应用层级：三层传输速率：10/100/1000Mbps 纠错交换方式：存储-转发5大数据平台软件先电平台提供 Ambari 管理 Hadoop 集群，包括分布式存储（HFDS）、分布式计算框架（Mapreduce）、资源管理器（Yarn）、分布式列数据库（HBase）、分布式协调服务（Zookeeper）等组件。支持通过运维指标（metrics）监视 Hadoop 集群的运行状况，包括服务的运行状况、内存消耗、CPU 消耗、HDFS 磁盘使用情况、DataNodes 的生存状况、集群负载等功能。提供 Map-Reduce 大规模数据集（数量大、类型复杂）离线并行运算的编程框架，可同时计算分析 PB 级海量数据。支持 HDFS 分布式存储系统。既可以作为 Hadoop 集群的一部分，也可以作为一个独立的分布式文件系统。支持 Hive 数据库，与大部分的 SQL 语法兼容，Hive 数据1