分布式计算环境课程总结
《分布式数据库原理与应用》课程教案
《分布式数据库原理与应用》课程教案一、课程简介1.1 课程背景随着互联网和大数据技术的发展，分布式数据库系统在现代数据库技术中占据越来越重要的地位。
分布式数据库具有高可用性、高性能、高扩展性、灵活的数据分布等优点，能够满足企业级应用对数据处理的需求。
本课程旨在让学生了解分布式数据库的基本概念、原理和技术，掌握分布式数据库的设计、实现和应用。
1.2 课程目标（1）理解分布式数据库的基本概念、原理和特点；（2）掌握分布式数据库系统的基本架构和关键技术；（3）学会分布式数据库的设计方法和应用场景；（4）具备分布式数据库系统的维护和管理能力。
二、教学内容2.1 分布式数据库基本概念（1）分布式数据库的定义；（2）分布式数据库的类型；（3）分布式数据库的优点和缺点。
2.2 分布式数据库系统架构（1）分布式数据库系统的层次结构；（2）分布式数据库系统的组件及其作用；（3）分布式数据库系统的主要技术。
2.3 分布式数据库设计方法（1）分布式数据库设计的基本步骤；（2）分布式数据库设计的注意事项；（3）分布式数据库设计实例分析。
2.4 分布式数据库实现技术（1）分布式数据库的数据分片方法；（2）分布式数据库的数据复制方法；（3）分布式数据库的数据一致性保障技术。
2.5 分布式数据库应用场景（1）分布式数据库在企业级应用中的典型应用场景；（2）分布式数据库在云计算和大数据领域的应用；（3）分布式数据库在未来发展趋势中的应用。
三、教学方法3.1 授课方式采用讲授、案例分析、讨论相结合的方式进行授课。
3.2 实践环节安排实验课程，让学生动手实践，加深对分布式数据库原理和应用的理解。
3.3 考核方式课程成绩由课堂表现、课后作业和实验报告三部分组成。
四、教学资源4.1 教材推荐使用《分布式数据库原理与应用》一书作为主要教材。
4.2 辅助资料提供相关论文、研究报告、案例分析等辅助教学资料。
4.3 网络资源推荐访问相关学术网站、论坛和博客，了解分布式数据库的最新动态和发展趋势。
简单分布式与并行计算
简单分布式与并行计算
计算机系统中的分布式和并行计算是当前研究的热点与趋势。
分布式系统将计算任务分摊到多个计算节点进行,提高整体系统的计算能力。
而并行计算则利用多核和等设备内的并行来加速单任务的计算速度。
在简单情况下,我们可以使用一个基于消息传递的简单分布式计算模型。
该模型将原始计算任务拆分成多个可独立运行的子任务,这些子任务分布到不同的计算节点上进行。
每个节点执行完毕后会返回结果。
主节点负责协调,收集各子节点的计算结果,并进行汇总输出最终结果。
这种模型的好处是计算容量可以伸缩。
随着节点数量的增加,整体系统的计算能力也线性增长。
它还具有很好的弹性,单个节点故障后不会影响整体任务运行。
但是,它也存在通信开销较大,汇总结果比较耗时等问题。
在单节点级并行计算方面,我们可以利用多核或硬件设备来实现简单的任务并行。
例如进行大量独立计算的循环可以很容易利用或进行数据并行计算加速。
这种模型利用硬件层面的并行能力,能有效提升单节点计算能力。
以上涵盖了简单分布式和并行计算的两个基本模型。
它们在一定程度上已经能很好地解决一些简单问题。
不过在大规模和复杂场景还
需要更先进的计算方法,如参数服务器、数据流计算等。
未来计算机的研究将探索这些高级模型,以应对疑难问题。
名词解释分布式
名词解释分布式
分布式是指将任务或数据分散处理或存储在多个计算或存储单元中的
一种计算模式或系统架构。
在分布式系统中，各个计算或存储单元可
以相互通信和协调，共同完成任务或提供服务。
分布式系统具有以下特点：
1. 分散性：任务或数据被分散存储或处理在多个计算或存储单元中，
而不是集中在单个中心节点上。
2. 并行性：分布式系统中的计算或存储单元可以同时进行处理，提高
系统的整体性能和吞吐量。
3. 可靠性：分布式系统可以通过冗余复制和容错技术来提高系统的可
靠性，一旦某个节点失效，其他节点可以继续提供服务。
4. 可扩展性：分布式系统可以根据需要进行水平或垂直扩展，以适应
不断增长的负载或用户数量。
5. 透明性：分布式系统可以通过透明的通信和协调机制隐藏底层的细节，使得用户或应用程序感知不到系统的分布性。
6. 同步性：分布式系统需要提供一致的数据访问和一致性的计算结果，需要采用一致性协议和同步机制。
分布式系统广泛应用于各个领域，如云计算、大数据处理、分布式数
据库、分布式存储、分布式搜索等。
它能够提供高可靠性、高性能、
高可扩展性的计算和存储能力，为用户提供更好的服务和体验。
《云计算技术》课程标准
《云计算技术》课程标准一、课程概述《云计算技术》课程旨在让学生了解和掌握云计算的基本概念、原理和技术，以及其在各行各业的应用。
通过本课程的学习，学生将能够理解云计算的基本架构、服务模型和关键技术，熟悉常见的云服务和应用，并能够根据实际需求选择和配置合适的云服务。
二、课程目标1、理解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云计算的基本架构和服务模型。
2、熟悉常见的云服务和应用，了解云服务的优势和适用场景。
3、能够根据实际需求选择和配置合适的云服务，了解云服务的部署和运维。
4、掌握云安全的基本概念和防护措施，了解合规性和隐私保护的重要性。
5、通过实践操作，加深对云计算技术的理解和应用能力。
三、课程内容1、云计算的基本概念和原理2、云计算的架构和服务模型3、常见的云服务和应用4、云服务的选择和配置5、云服务的部署和运维6、云安全的概念和防护措施7、实践操作：云服务的配置和管理四、教学方法本课程采用理论教学和实践操作相结合的方式，以激发学生的学习兴趣和主动性，提高其实践操作能力。
具体方法包括：1、理论教学：通过课堂讲解、案例分析等方式，让学生了解云计算的基本概念、原理和技术，掌握云服务的选择、配置、部署和运维等方面的知识。
2、实践操作：通过实验室实践、项目实训等方式，让学生熟悉常见的云服务和应用，掌握云服务的配置和管理技能，加深对云计算技术的理解和应用能力。
3、小组讨论：通过小组讨论的方式，鼓励学生交流和分享学习心得和经验，促进团队协作和创新能力的培养。
4、在线学习：通过在线学习平台，让学生在课后自主进行拓展学习，提供学习的灵活性和个性化。
五、课程评价本课程的评价采用多种方式相结合的方式，包括：1、平时成绩：通过课堂表现、作业完成等情况进行评价。
2、期末考试：通过笔试或机试等方式进行期末考试评价。
3、项目实训：通过小组项目实训的方式进行实践操作评价。
4、学习报告：通过撰写学习报告的方式进行学习成果展示和总结评价。
《计算机导论》课程标准
《计算机导论》课程标准一、课程概述《计算机导论》是计算机科学与技术专业的一门必修课程，旨在引导学生了解计算机科学的基本概念、原理和方法，掌握计算机科学的基本知识和核心思想，为后续课程的学习打下坚实的基础。
二、课程目标1、掌握计算机科学的基本概念、原理和方法，了解计算机系统的基本组成、工作原理和性能特点。
2、掌握计算机程序设计的基本思想、方法和技能，能够进行简单的程序设计。
3、掌握数据库系统的基本原理、设计和应用，能够进行简单的数据库应用开发。
4、掌握计算机网络的基本原理、协议和应用，能够进行简单的网络配置和维护。
5、了解计算机科学的发展历程、趋势和前沿技术，培养学生对计算机科学的兴趣和爱好。
三、课程内容1、计算机基础知识：包括计算机系统的基本组成、工作原理和性能特点，计算机数值表示和计算方法等。
2、程序设计基础：包括程序设计的基本思想、方法和技能，数据类型、控制结构、数组和函数等。
3、数据库系统基础：包括数据库系统的基本原理、设计和应用，关系数据库系统、SQL语言等。
4、计算机网络基础：包括计算机网络的基本原理、协议和应用，TCP/IP 协议、HTTP协议等。
5、计算机科学前沿技术：包括人工智能、大数据、云计算、区块链等新兴技术的发展历程、趋势和应用。
四、课程实施1、理论教学：采用多媒体课件、板书等多种教学手段，注重基本概念、原理和方法的讲解，帮助学生建立计算机科学的基本知识体系。
2、实验教学：设置多个实验项目，包括编程实验、数据库操作实验、网络配置实验等，帮助学生加深对理论知识的理解和掌握。
3、课程讨论：组织学生进行小组讨论和交流，鼓励学生提出问题和解决问题，培养学生的合作精神和沟通能力。
4、课外拓展：推荐优秀学生阅读计算机科学相关的经典著作和前沿文献，引导学生深入了解计算机科学的发展历程和趋势。
五、课程评价1、平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况、实验操作等，占总评成绩的30%。
2、期末考试：采用闭卷考试形式，考核学生对课程基本概念、原理和方法的掌握程度，占总评成绩的70%。
分布式知识
分布式知识主要指在系统中，尤其是大型复杂的系统中，各个节点或组件不仅具备执行特定任务的能力，而且能够根据需要动态地、自发地承担起管理协调的职能，协同完成任务。
在分布式知识中，各个节点或组件之间的知识不是简单的叠加或组合，而是通过相互的协作和交流，产生新的、更深层次的知识。
这种知识不仅存在于系统的各个节点或组件中，还贯穿于整个系统的运行过程。
分布式知识的一个重要特点是其分布式特性。
与传统的集中式知识管理不同，分布式知识将知识分散到系统的各个节点或组件中，每个节点或组件都具备一定程度的自治和自我管理能力。
这种分布式的知识管理方式能够提高系统的可靠性和灵活性，使得系统在面对局部故障或扰动时能够保持整体的稳定性和连续性。
分布式知识的另一个重要特点是其自组织特性。
在分布式知识系统中，各个节点或组件之间的相互作用不是预先设定好的，而是通过自组织的方式形成的。
这种自组织特性使得系统能够根据任务的需求和环境的变化，动态地调整自身的结构和行为，以最优的方式完成任务。
分布式知识的实现需要依赖一定的技术手段和管理方法。
例如，可以通过建立分布式知识库、制定知识共享规则、建立知识交流平台等方式来促进节点或组件之间的知识共享和交流。
同时，还需要建立相应的管理机制，如知识管理计划、知识评估指标等，来保证分布式知识的有效性和可持续性。
总之，分布式知识是一种新型的知识管理模式，它能够提高系统
的可靠性和灵活性，促进知识的共享和交流，为系统的持续发展和创新提供强有力的支持。
分布式计算定义
分布式计算定义
分布式计算是一种计算方式，它将一个大型的计算任务分解成多个子任务，然后将这些子任务分配到多个计算节点上进行处理。
这些计算节点可以是分布在不同地理位置的计算机、服务器或移动设备，它们通过网络连接起来，协同工作以完成计算任务。
在分布式计算中，每个计算节点都负责处理一部分子任务，并将处理结果返回给中央控制器或协调器。
中央控制器或协调器负责整合所有计算节点的处理结果，以得到最终的计算结果。
这种计算方式可以大大提高计算效率和速度，因为它可以利用多个计算节点的计算能力和资源，同时还可以减少单个计算节点的负载和压力。
分布式计算通常用于处理大规模的数据和计算任务，例如科学计算、数据分析、机器学习、图像处理、自然语言处理等。
它可以在云计算平台、集群计算环境、网格计算环境等多种计算环境中实现。
总之，分布式计算是一种将计算任务分配到多个计算节点上进行处理的计算方式，它可以提高计算效率和速度，同时还可以减少单个计算节点的负载和压力，适用于处理大规模的数据和计算任务。
《云计算基础》课程教案
《云计算基础》课程教案一、课程基本信息课程名称：云计算基础课程类别：专业基础课授课对象：专业名称年级学生授课时间：总学时二、课程目标1、知识目标使学生了解云计算的基本概念、体系架构、服务模式和部署模型，掌握云计算中的关键技术，如虚拟化、分布式存储、分布式计算等。
2、能力目标培养学生具备云计算系统的搭建、配置和管理能力，能够运用云计算技术解决实际问题。
3、素质目标培养学生的创新思维、团队合作精神和解决复杂问题的能力，提高学生的信息素养和职业道德。
三、课程内容1、云计算概述（1）云计算的定义和特点（2）云计算的发展历程和趋势（3）云计算与传统计算模式的比较2、云计算体系架构（1）IaaS（基础设施即服务）（2）PaaS（平台即服务）（3）SaaS（软件即服务）3、云计算服务模式（1）公有云（2）私有云（3）混合云（4）社区云4、云计算部署模型（1）本地部署（2）托管部署（3）云部署5、虚拟化技术（1）服务器虚拟化（2）存储虚拟化（3）网络虚拟化6、分布式存储（1）Hadoop 分布式文件系统（HDFS）（2）分布式对象存储（3）分布式块存储7、分布式计算（1）MapReduce 编程模型（2）Spark 计算框架（3）Flink 流处理框架8、云计算安全（1）云计算安全威胁与挑战（2）云计算安全技术与策略9、云计算应用案例（1）云计算在企业中的应用（2）云计算在互联网行业的应用（3）云计算在教育、医疗等领域的应用四、教学方法1、课堂讲授通过讲解、演示和案例分析，让学生掌握云计算的基本概念、原理和技术。
2、实验教学安排实验课程，让学生亲自动手搭建云计算环境，进行实际操作和应用，加深对所学知识的理解和掌握。
3、小组讨论组织学生进行小组讨论，针对云计算中的热点问题和实际应用案例进行分析和探讨，培养学生的团队合作精神和创新思维。
4、项目实践布置项目任务，让学生以小组为单位完成一个云计算相关的项目，提高学生的综合应用能力和解决实际问题的能力。
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无状态服务器也可以实现有状态的服务
如Web服务器使用Cookie
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通信
传统的分布式系统通过基于传输层提供的低层消息 来进行通信，如TCP/IP 套接字 分布计算环境（中间件）提供更高层次的通信支持
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服务器的有状态和无状态
无状态服务器：服务器不保存客户程序的状态
例如，Web服务器
有状态服务器：保存客户程序的状态
例如，NFS文件服务器
文件使用表（客户，文件，可更新否） 服务器重启时：恢复故障前状态
C/S
P2P
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进程
分布式系统中，进程是基本部分，它们构成了不同机 器间通信的基础； 分布式系统中的线程对于执行阻塞性I/O操作时继续使 用CPU是非常有用的，如采用多线程方式，可以构建 更高效的服务器； 客户进程一般实现用户接口；通过隐藏与服务器通信 的细节，获得更好的分布透明性；客户进程可以是多 线程的； 服务器进程可以实现一种服务也可以实现多种服务， 可以是状态无关的也可以是状态相关的；服务器进程 常是多线程实现的； 很多服务器组织成集群，通常需隐藏集群内部细节， 使用单访问点将请求消息转发给服务器。
（a) 持久异步通信
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(b)持久同步通信
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通信
面向流的通信
服务质量QoS
数据传输要求的比特率 创建会话的最大延时 端到端最大延时 最大往返延时 误码率 丢包率 流的同步
Distributed Computing Environment
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分布计算环境的技术基础
分布式计算环境构造技术基础
分布在网络上的程序之间的互操作技术 目录技术、负载平衡技术、容错技术、事务管理技术、安全 技术 ……
多播通信
从发送方到多个接收方
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命名
名称在所有计算机系统中都起着非常重要的作用
名称可用来表示实体，基本有3种类型的名称：地址、标 识符、用户友好的名称
命名系统的主要功能是把名称解析为它所标识的实 体
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容错：失效（失败）模型
失效类型
崩溃性失效
描述
服务器停止。但在停止前一直正确工作
遗漏性失效 接收遗漏 发送遗漏
定时性失效
服务器不能响应到来的请求 服务器不能接收到来的消息 服务器不能发送消息
服务器的响应超出规定的时间间隔
响应性失效 服务器的响应不正确 值失效 响应的值是错误的 状态变迁失效 服务器偏离正确的控制流 任意性失效 服务器在任意的时刻产生任意的响应
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分布式系统体系结构样式
1、分层体系结构 2、对象的体系结构 3、以数据为中心的体系结构 4、基于事件的体系结构 第N层
组件 组件 组件 共享数据空间 组件
主动仓库式（黑板式）
组件 组件
第N-1层
第2层 第1层
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常见的一致性模型
以数据为中心的 一致性模型：假 设并发进程可能 并发读写数据存 储 以用户为中心的 一致性模型：保 证一个客户对数 据存储的访问是 一致的
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分布式系统的基本原理
体系结构 进程 通信 命名 一致性和复制 容错 安全
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LDAP
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分布式系统常见的三类命名系统
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复制与一致性
进行复制的主要原因：
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系统体系结构
系统体系结构：软件体系结构的具体实例。确 定了软件组件、这些组件的交互以及它们的位 置（部署）就是软件体系结构的一个实例。 主要讨论 1、集中式体系结构 2、非集中式体系结构，如P2P
3、混合体系结构
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简单地，命名系统中可以有一个名称到地址的绑定表
如（Name，address）表 大型分布式系统，资源众多，一个表可能无法满足要求
分布式系统中，命名系统的实现本身通常是分布在 多台计算机上的
其分布机制对命名系统的效率和可靠性起着关键的作用
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C/S集中式的各种各样的分层方式
如何分层取决于应用系统的具体情况
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混合型体系结构
将客户/服务器结构与非集中式结构相结合 如：边界服务器系统（edge server）
RPC、RMI 基于消息的通信
RPC、RMI等主要提供同步通信功能 但在一些应用场合，面向消息的异步通信更方便一 些 瞬时和持久，同步和异步：这些性质可以组合
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如：通信持久性和同步性的组合
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可靠的分组通信
可靠多播:发送到一个进程组的消息被传递到 该组的每个成员 基本的可靠多播方法：假定所有的接收者已 知而且假定不会失败的简单可靠多播方法 反馈抑制技术 虚拟同步可靠多播：发送方在多播期间崩溃 ，也保证可靠多播 原子多播: 提供了全序消息传送的虚拟同步 可靠多播。
分布计算环境 课程总结
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主要内容
第一章 绪论 第二章 分布式系统的基本原理 第三章 面向对象的分布计算环境 第四章 面向构件的分布计算环境 第五章 面向Web的分布计算环境 第六章 面向资源整合的分布计算环境 第七章 基于人工智能的分布计算环境
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绪论
分布式系统
在 网 络 计 算 平台 上 开 发、 部 署、 管 理 和 维护以资源共享和协同工作为主要应用 目标的分布式应用系统
分布计算
简单地说，分布式计算是两个或多个软件共享信 息、协同工作。这些软件既可以在同一台计算机 上运行，也可在通过网络连起来的几台不同机器 上运行。 分布计算技术是构成分布式系统的基础
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安全：基本概念
一个安全的计算机系统，必须具有以下两个属 性：
机密性(Confidentiality)：指计算机系统的一种属性 ，系统凭借此属性使得信息只向授权用户公开。 完整性(Integrity)：指对系统资源的变更只能以授 权的方式进行。
不适当的变更应该是可以察觉的并可以恢复的。
目的: 使系统从错误状态到正确状态 类型：
向后恢复 向前恢复
检查点技术(checkpoint)
分布式快照，多米诺效应
消息日志技术（logging）
基于发送者也可基于接收者写日志
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可以提交？ Yes 向所有参与者发立即提交请求 Do Commit
中止本次提交 Abort Commit
接受参与者的完成回答 Have commited /Have aborted
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恢复处理
面向对象的分布计算环境
简化面向对象的分布式系统的设计与实现
面向构件的分布计算环境
简化基于构件的分布式系统的设计与实现
面向……的分布计算环境
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主பைடு நூலகம்内容
第一章 绪论 第二章 分布式系统的基本原理 第三章 面向对象的分布计算环境 第四章 面向构件的分布计算环境 第五章 面向Web的分布计算环境 第六章 面向资源整合的分布计算环境 第七章 基于人工智能的分布计算环境