《分布式计算技术》教学大纲

云计算技术——分布式计算云计算技术——分布式计算1、引言1.1 背景1.2 目的1.3 范围2、云计算概述2.1 云计算定义2.2 云计算架构2.3 云服务模型2.3.1 基础设施即服务（IaaS）2.3.2 平台即服务（PaaS）2.3.3 软件即服务（SaaS）2.4 云计算关键技术2.4.1 虚拟化技术2.4.2 自动化管理技术2.4.3 弹性伸缩技术2.4.4 容器化技术2.4.5 数据安全与隐私保护技术 2.5 云计算优势和挑战2.5.1 优势2.5.2 挑战3、分布式计算概述3.1 分布式计算定义3.2 分布式计算架构3.3 分布式系统模型3.3.1 客户端-服务器模型3.3.2 对等网络模型3.4 分布式计算关键技术3.4.1 任务分解与调度3.4.2 数据分布与共享3.4.3 容错与容灾3.4.4 通信与协议3.4.5 安全与隐私保护3.5 分布式计算应用领域3.5.1 分布式数据库系统3.5.2 分布式文件系统3.5.3 分布式存储系统3.5.4 分布式计算平台4、云计算与分布式计算的关系4.1 云计算基于分布式计算4.2 云计算的分布式计算特征4.3 云计算与分布式计算的融合5、结论附件：1、《云计算技术白皮书》2、《分布式计算理论与实践》法律名词及注释：1、云计算：指通过网络提供的计算资源与服务的模式。

2、虚拟化：将实际的计算资源抽象出来，以虚拟的方式提供给用户。

3、弹性伸缩：根据实际需求自动调整云计算资源的规模，以实现灵活性和高效性。

4、容错与容灾：在分布式系统中，保证系统在部分组件或节点发生故障时仍能正常运行。

5、隐私保护：保护用户敏感信息，防止被未授权的实体获取和使用。

分布式计算技术广义坐标分布式计算技术是一种利用多台计算机协同工作来完成特定任务的技术。

广义坐标则是指在多维空间中描述物体位置的坐标系统。

将这两者结合起来，可以探讨如何利用分布式计算技术来处理与广义坐标相关的计算问题。

在传统的计算模式下，处理大规模的广义坐标计算可能会遇到性能瓶颈，因为单台计算机的计算能力有限。

而分布式计算技术可以将这些计算任务分配给多台计算机同时进行处理，从而提高计算效率和速度。

通过分布式计算技术，可以将大规模的广义坐标计算任务分解成多个小任务，分配给不同的计算节点进行处理。

每个计算节点独立工作，互相之间协作完成整体任务。

这种并行计算的方式能够极大地提高计算速度，并能够处理更复杂的计算问题。

分布式计算技术还具有较强的容错能力。

即使某个计算节点发生故障，整个系统仍然可以继续工作。

这是因为任务可以被重新分配给其他正常工作的计算节点，保证整体计算的顺利进行。

除了提高计算效率和容错能力外，分布式计算技术还可以节约成本。

通过利用现有的计算资源，可以避免购买昂贵的超级计算机，从而降低整体计算成本。

在实际应用中，分布式计算技术已经被广泛应用于各个领域。

例如，在气象学领域，利用分布式计算技术可以更快速地进行天气预报模拟，提高预报的准确性。

在生物信息学领域，可以利用分布式计算技术来处理大规模的基因组数据，加快基因组学研究的进展。

总的来说，分布式计算技术与广义坐标的结合，为处理复杂的计算问题提供了新的解决方案。

它不仅提高了计算效率和速度，还具有较强的容错能力和节约成本的优势。

随着技术的不断发展，分布式计算技术将在更多领域展现出其强大的应用潜力。

《分布式应用编程》课程教学大纲一课程说明1.课程基本情况课程名称：分布式应用编程英文名称：Distributed Applications Programming课程编号：2413268开课专业：计算机科学与技术开课学期：第6学期学分/周学时：4/4课程类型：专业方向选修课2．课程性质（本课程在该专业的地位作用）本课程是计算机科学与技术专业的一门专业方向选修课。

本课程的内容涉及分布式系统的基本概念、基本原理和基本方法，具体涵盖了分布计算系统的基本概念和体系结构，分布计算系统的进程通信，分布式程序设计语言，命名与保护，分布式同步和互斥机构，死锁问题及其处理技术，容错技术，分布式数据管理，分布式文件系统的设计问题与实现方法，分布式调度，分布式共享存储器技术以及基于对象的分布式系统，以及相关的前沿主题，包括web服务、网格、移动系统和无处不在系统等。

通过这门课程的教学，使学生对分布式系统的基本概念、有关体系结构、分布式系统设计原理与方法有一个系统的掌握，能深入理解一些典型的分布式计算系统，为以后从事分布式系统研究与设计打下良好的理论和工程实践的基础。

3．本课程的教学目的和任务学生通过本门课程的学习，要求掌握分布式系统的基本概念、主要原理和主流分布式系统模型范例，主要包括分布式系统进程、分布式程序设计语言、分布式系统安全、分布式系统容错、分布式系统事务等；能掌握当前分布式系统技术的现状和发展趋势，具备分布式系统分析、研究和设计实现有关的基本能力。

4．本课程与相关课程的关系、教材体系特点及具体要求这门课程的先修课程为《计算机网络》、《操作系统》、《计算机系统结构》、《面向对象程序设计》和《软件工程》等。

5．教学时数及课时分配二教材及主要参考书（1）徐高潮等著，《分布计算系统》，高等教育出版社，2004（2）AndrewcS.Tanenbaum. Distributed Systems：Principles and Paradigms.清华大学出版社2002年影印版（3）吴杰. 分布式系统设计. 机械工业出版社2001年中译本（4）DoreencL.Galli. Distributed Operating Systems: Concepts and Practice.人民邮电出版社影印版2003（5）库劳里斯著，金蓓弘等译. 分布式系统概念与设计机械工业出版社2008年（6）Douglas E. Comer David L.Stevens. Client-Server Programming and Application. 1997，清华大学出版社，2002（7）陈志刚等著，《多层客户/服务计算模型与实现技术》，湖南科学技术出版社，2003三教学方法和教学手段说明主要使用多媒体教室进行理论讲解和演示实验步骤，然后再计算机实验室指导学生进行相关实验并撰写实验报告。

分布式计算技术
分布式计算技术是指将计算机系统中的计算任务分配到多个计算机节点上，并通过网络协同工作完成计算任务的技术。

主要包括以下几个方面：
1. 分布式系统：将计算机系统中的资源，如处理器、存储器、网络等资源分散到不同的计算机节点上，通过网络连接实现节点之间的通信和协同，以提高系统的可扩展性和容错性。

2. 分布式存储：将数据分散存储在不同的计算机节点上，通过网络连接实现数据的共享、同步和备份，以提高数据的可用性和数据存储的效率。

3. 分布式计算引擎：对分布式计算任务进行管理和调度的软件模块，支持任务的并发执行、节点之间的协作和任务的容错处理，以提高计算任务的效率和可靠性。

4. 分布式计算模型：一系列分布式计算任务的规范和指南，指定了任务的输入和输出以及任务执行的步骤和相关算法，以提高计算过程的可重复性和可维护性。

分布式计算技术应用广泛，例如云计算、大数据处理、分布式数据库、网络搜索和机器学习等领域。

并行与分布式计算技术手册1. 引言并行与分布式计算技术是当前计算领域的重要研究方向之一。

随着计算机硬件性能的不断提升，传统的串行计算模式已经无法满足处理大规模数据和高并发需求的应用场景。

本手册将介绍并行与分布式计算技术的基本概念、原理和应用，并提供相关编程模型和框架的使用指南。

2. 并行计算2.1 并行计算概述并行计算是指通过将计算任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上执行这些子任务，以加快计算速度和提高计算效率的一种计算方式。

本节将介绍并行计算的概念、发展历程以及并行计算的优势。

2.2 并行计算模型并行计算模型是描述并行计算的一种抽象模型，如SPMD（单程序多数据流）、MPMD（多程序多数据流）等。

本节将介绍几种常见的并行计算模型，并结合具体实例进行详细说明。

2.3 并行计算技术并行计算技术包括共享内存并行计算、分布式内存并行计算和通信计算等。

本节将详细介绍这些并行计算技术的特点、原理和应用场景，并给出相应的编程示例。

3. 分布式计算3.1 分布式计算概述分布式计算是指将计算任务分配给多个计算节点，通过网络进行协作和信息交换，从而实现对大规模数据的处理和计算的一种计算方式。

本节将介绍分布式计算的定义、基本原理以及与并行计算的区别。

3.2 分布式计算模型分布式计算模型是描述分布式计算的一种抽象模型，如客户-服务器模型、P2P模型等。

本节将介绍几种常见的分布式计算模型，并结合实例进行进一步讲解。

3.3 分布式计算技术分布式计算技术包括分布式文件系统、分布式数据库和分布式任务调度等。

本节将深入介绍这些技术的基本原理、架构设计和应用实例，并提供相应的编程示例和使用方法。

4. 并行与分布式计算的融合应用4.1 大数据处理大数据处理是并行与分布式计算的重要应用领域之一，本节将介绍大数据处理的概念、技术挑战以及并行与分布式计算在大数据处理中的应用案例。

4.2 人工智能人工智能是当前热门的技术领域之一，而并行与分布式计算在人工智能算法训练和推理推断等方面发挥着重要作用。

分布式计算技术：构建大规模计算集群的完美选择分布式计算技术在当今大数据时代扮演着至关重要的角色。

如何利用分布式计算技术构建一个高效、稳定的大规模计算集群成为了众多企业研究的焦点。

本文将阐述分布式计算技术的基本概念、应用场景，以及常见的分布式计算框架和解决方案，为希望构建大规模计算集群的企业提供有益的指导。

一、分布式计算技术的基本概念1.1 什么是分布式计算技术？分布式计算技术是一种将任务分拆成若干个子任务，由多台计算机同时处理，最终将处理结果合并得到最终结果的计算技术。

分布式计算技术可以充分利用计算资源，提高计算效率，同时保证系统的可靠性和灵活性。

1.2 分布式计算技术的优势分布式计算技术具有以下优势：（1）能够充分利用计算资源，提高计算效率；（2）具有高可扩展性，可随着业务的增长而扩展计算能力；（3）具有高可靠性和高可用性，可避免单点故障；（4）具有良好的灵活性和可定制性，可根据不同业务需求定制相应的解决方案。

二、分布式计算技术的应用场景2.1 大数据处理随着数据量的不断增加，大数据处理已成为许多企业最为关注的问题。

分布式计算技术可以将大数据分拆成若干个子任务进行处理，大大提高了处理效率，同时还可以避免单点故障，保证系统的稳定性和可靠性。

2.2 负载均衡在高并发的业务场景中，负载均衡是保证系统稳定性和性能优化的重要手段。

分布式计算技术可以将请求负载均衡到不同的服务器中进行处理，确保各个服务器的负载均衡，从而提高系统的稳定性和性能。

2.3 并行计算在需要大量计算的业务场景中，如科学计算、金融风险管理等，分布式计算技术可以将计算任务分拆成若干个子任务，由多台服务器同时进行计算，从而大大缩短计算时间。

三、分布式计算框架和解决方案3.1 Apache HadoopApache Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，可以支持海量数据的处理和存储。

Hadoop采用了HDFS（Hadoop DistributedFile System）和MapReduce两种技术实现分布式计算，可以将数据存储到不同的节点中，实现数据的快速读写和并行计算。

“分布计算环境”教学大纲课程目的：随着计算机应用范围的扩大，许多应用程序需在网络环境的异构平台上运行。

分布计算环境基于面向对象技术及client/server结构的分布式计算技术，提供了网络环境下不同软、硬件平台资源共享和互操作的有效手段。

本课程将介绍分布对象计算的概念(如client/server, 中间件)，模型(如ODP)及代表性技术(如CORBA，Agent)，以及分布对象计算技术在电信领域的应用(如TMN，TINA)，使学生了解该领域的最新进展。

课程内容：1. 绪论（2学时）1.1 分布计算技术的发展历程1.2面向对象方法简介2. 高级面向对象技术：分布对象计算（6学时）2.1 Client/Server计算2.2 中间件技术 (Middleware)2.3 分布式操作系统3. 开放式分布处理ODP(Open Distributed Processing) （4学时）3.1 ODP概述3.2 ODP体系结构4. 分布对象软件体系结构（8学时）4.1 框架4.2 组件4.3 公共对象请求代理结构CORBA4.4 基于组件的开发方法5 代理（Agent）技术（4学时）5.1 什么是Agent5.2 Agent的关键技术5.3 Agent的应用领域6. 新型通信软件体系结构6.1 智能网（4学时）6.1.1 智能网层次概念模型6.1.2 智能移动代理对智能网的影响6.2 电信管理网TMN （4学时）6.2.1 TMN的体系结构6.2.2 开放的分布管理系统6.3 电信信息网络体系结构 (TINA) （4学时）6.3.1 TINA概述6.3.2 TINA体系结构6.3.3 电信网向TINA的演进1.绪论1分布计算技术的发展历程分布计算(Distributed Computing) 是近20 年来影响计算技术发展的最活跃因素之一，它的发展经历了两种不同的技术路线。

●理想的技术路线试图在互连的计算机硬件上部署全新的分布式操作系统，全面管理系统中各自独立的计算机，呈现给用户单一的系统视图。

2010版030542014⽹络分布式系统教学⼤纲030542014⽹络分布式系统教学⼤纲课程代码：030542014课程英⽂名称：Network Distributed Systems课程总学时：32 讲课：28 实验：4 上机：0适⽤专业：计算机科学与技术⼤纲编写（修订）时间：2010.7（⼀）课程的地位及教学⽬标21世纪的重要特征就是数字化、⽹络化和信息化，它是⼀个以⽹络为核⼼的信息时代。

随着IT业的迅速崛起, 计算机⽹络⼤量应⽤于各⾏各业。

《⽹络分布式系统》课程是计算机科学与技术专业的专业选修课。

其任务是使学⽣获得⽹络分布式系统⽅⾯的基础知识，了解新技术及动态，同时必须重视实⽤技术的运⽤。

学⽣通过本课程的学习，可以掌握⽹络分布式系统的相关基础知识，初步了解分布式系统的原理与实现的能⼒，掌握系统的构成模块、实现⽅案以及存在的问题的综合应⽤能⼒，具备⼀定的⽹络、通信、并发计算、域名服务、同步与互斥、时间与协作、分布式事物处理、复制技术、容错机制以及安全机制的知识、以及了解移动软件代理、P2P系统、⽹格计算、万维⽹服务等流⾏的⽹络系统的基础知识和应⽤能⼒，为相关后继课程打下良好的基础。

（⼆）知识、能⼒及技能⽅⾯的基本要求能⼒主要包括：掌握以传统的分布式系统理论和经典算法为基础，重点学习系统的构成模块、实现⽅案以及存在的问题。

具体的构成模块包括⽹络、通信、并发计算、域名服务、同步与互斥、时间与协作、分布式事物处理、复制技术、容错机制以及安全机制。

还需了解该领域⾥的新进展，如移动软件代理、P2P系统、⽹格计算、万维⽹服务等。

采⽤由浅⼊深的学习分布式系统的原理与实现，做到概念清晰，深⼊浅出。

知识点主要包括：分布式系统概念和结构，⽹络与通信，并发计算，命名系统及对移动实体的定位，分布式系统的同步与互斥，分布式事务处理，复制及复制⼀致性，容错机制，安全机制，分布式系统的发展等。

（三）实施说明教学内容的基本要求分为掌握、理解、了解三级，这三类要求是：（1）掌握：要求学⽣对这些内容深⼊领会，并能熟练运⽤。