云計算平臺與技術課程改革探索與實踐

劉浩文，李 兵，桂 浩，李清安，朱衛(wèi)平，林 馥

（武漢大學 計算機學院，湖北 武漢 430072）

0 引言

云計算技術是近年來計算機和互聯網領域的研究和應用熱點，被視為科技產業(yè)的下一次革命，它將帶來企業(yè)工作方式和商業(yè)模式的根本性改變。工信部2018年印發(fā)的《推動企業(yè)上云實施指南（2018-2020年）》指出，云計算是信息技術發(fā)展和服務模式創(chuàng)新的集中體現，是信息化發(fā)展的重大變革和必然趨勢。支持企業(yè)上云，有利于推動企業(yè)加快數字化、網絡化、智能化轉型［1］。

隨著云計算技術的迅速發(fā)展，國內外云計算平臺呈現多樣化局面，云計算市場也呈現出繁榮之勢，這對高校培養(yǎng)具備跨界整合能力的高素質復合型和創(chuàng)新型技術人才提出了更高要求。因此，云計算相關課程正成為計算機類專業(yè)的核心課程，甚至是其他專業(yè)的熱門選修課程。

1 相關工作

目前，國內越來越多的高校根據新工科建設需求，開設了云計算相關課程，培養(yǎng)學生對相關前沿技術進行實踐和應用的能力。部分走在前面的高校和學院甚至根據各自實際情況開展了各式各樣的教學探索與實踐。

早在2015年，電子科技大學以CDIO為指導思想，從工程化的角度確定了人才培養(yǎng)標準和能力培養(yǎng)矩陣，對課程體系進行梳理，并進行相應教學改革［2］。2017年，河海大學物聯網工程學院就開設了云計算技術與應用課程，并采用IBM OpenStack Solution for System X云平臺解決方案設計企業(yè)級私有云架構，構建基于OpenStack的云計算實驗平臺，并提供虛擬實驗環(huán)境［3］。2018年起，中國石油大學與亞馬遜AWS產學合作共建“云創(chuàng)學院”，在課程內容建設、題庫建設、形成性平時成績考核方面進行改革［4］。2019年，華南理工大學與亞馬遜AWS合作，以實際應用為出發(fā)點，對云計算課程進行合理劃分，并利用沙箱環(huán)境開展實驗教學［5］。2021年，中國地質大學基于云計算產業(yè)鏈的劃分與區(qū)分，將云計算相關的就業(yè)崗位大致劃分為云系統(tǒng)架構師、云應用開發(fā)工程師、云平臺部署與運維工程師，然后梳理崗位對能力的要求，提出一套虛擬化及云計算實踐培養(yǎng)體系［6］。

然而，云計算技術體系龐雜，具有多學科交叉、實用性強、內容抽象且更新較快等特點。筆者通過調研及與同行交流發(fā)現，在云計算課程教學過程中，仍然存在比較多的問題，教學效果不甚理想。

（1）人才培養(yǎng)方案未及時更新，課程體系不健全。部分高校對于課程設置缺乏較為成熟和體系化的思路，往往獨立設置課程，既無法利用和銜接現有課程，也無法對現有體系起到深化和促進作用，導致課程嵌入過于突兀，內在關聯性不強，無法成為整個課程體系的有機組成部分。

（2）課程深淺不一，內容無序混亂。學生基礎水平不統(tǒng)一，加上學分學時等因素，導致內容選取、深度和廣度都大不相同。有的課程側重于講授云計算理論，有的課程側重于講授虛擬化技術，有的課程則側重于講授容器技術，還有的課程拓展性講授大數據方面的理論和實踐，甚至是云安全方面的知識。

（3）教學方法落后，課程內容與實際脫節(jié)。有的課程以純導論式和課堂教學方式展開。一方面，部分云計算實驗對環(huán)境的搭建和計算機性能要求較高，往往只能學習理論知識，缺乏實踐經驗；另一方面，一些復雜的實驗無法在課堂上進行，從而導致在課堂上很難去積累豐富的實踐經驗。有的課程是以純實驗指導代替教學。一方面，云計算課程實踐性很強，導致部分教師和學生都認為沒有理論可講；另一方面，大部分云計算實驗都是驗證性實驗，部分實驗指導教師沒有做到與時俱進，導致實驗內容千篇一律，而在進行課堂實驗指導時，也只能提供一些驗證性問題，而不能逐一指導。

（4）教學資源單一。一方面，一個高校或學院內兼具云計算相關豐富理論和實踐經驗的高校教師較少，需要投入非常多的精力才能組織起具有一定質量的教學課件、實驗案例等資源，導致愿意投入時間和精力的優(yōu)秀教師少，優(yōu)秀的教學資源自然有限；另一方面，受到人員、場地、資金、影響力等因素，能夠與行業(yè)內云計算頭部企業(yè)進行合作，甚至與多個有影響力的企業(yè)同時合作，開展課程共建、資源共享的機會也不多，能參考的優(yōu)秀案例也自然有限。

武漢大學計算機學院有3個專業(yè)：計算機科學與技術、軟件工程、人工智能。在2018年培養(yǎng)方案中設置了云計算相關課程，但直到2021年春季才對大三學生正式講授云計算相關課程，開設云計算課程時間較晚也較短，且面臨諸多問題：①各專業(yè)課程設置不一樣。軟件工程專業(yè)認為云計算技術代表著軟件工程未來新的開發(fā)與運維新工具、新方向，因此將該課程設置成專業(yè)教育必修課程，共60學時。人工智能專業(yè)和計算機科學與技術專業(yè)則將該課程設置成專業(yè)教育選修課，均為48學時。不同專業(yè)的指導思想不同，最終導致學生的重視程度和積極性都有較大差異；②開課對象的層次和水平不一。開課對象主要包括計算機學院3個專業(yè)的普通班，還包括計算機弘毅班、軟件工程專業(yè)卓工班，也包括非計算機相關專業(yè)學生的雙學位班以及外國留學生班，不僅對象多、課頭多、課時不同，而且要求也不一樣。對教師選取教材、選取授課內容、把握實驗教學深度和考核程度都造成特別大的困難：③教學資源并不太豐富。由于開課時間短，并沒有積累特別豐富的課程課件、實驗案例。

在新工科背景下，課程體系的制定應堅持變與不變，抓住人才培養(yǎng)的核心能力與素養(yǎng)，保持核心基礎課程不變，基礎內容不變，同時以行業(yè)需求為導向，不斷將一線行業(yè)或企業(yè)所需要的新技術、新標準補充到教學內容中甚至新開設課程中。唯有如此，才能保證教學質量、教學效果，更好地培養(yǎng)國家所需的高素質復合型和創(chuàng)新型技術人才。

2 探索與實踐

2.1 課程體系與知識結構梳理

（1）梳理相關前導課程。由于云計算平臺搭建與運維涉及操作系統(tǒng)尤其是Linux操作系統(tǒng)知識，以及網絡通信原理，而云計算的應用大部分是具有分布式使用場景的互聯網應用或微服務，而這部分應用程序的基礎技術是基于J2EE架構的。因此，云計算平臺與技術的前導課程應包括操作系統(tǒng)原理、計算機網絡、J2EE架構程序設計。

（2）整理云計算相關核心知識模塊。根據定義，云計算是分布式計算的一種，指通過網絡“云”為用戶提供按需使用共享資源的一種IT服務模式，現在大家討論云計算，已經不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、并行計算、網絡存儲、熱備份冗余和虛擬化等計算機技術混合演進并躍升的結果，用云服務表達可能更加貼切，也即通過整合云計算硬件資源和各類云計算平臺和應用資源提供云服務。因此，分布式、虛擬化作為云計算使能的核心技術，應是講授的基礎。而隨著Docker技術的成熟，容器化成為解決傳統(tǒng)虛擬化所帶來障礙的解決方案，因此容器化技術也應作為講授的核心內容。

此外，為了保持與時俱進，課程組還選擇當前云原生領域的一些前沿技術，將其作為軟件工程專業(yè)的特色內容，最終形成如表1所示的課程模塊和知識結構。

Table 1 Course module and knowledge structure表1 課程模塊與知識結構

在整理并確定好上課程體系和知識模塊之后，課程組采取分工協(xié)作的形式，分頭準備相應的教學課件和實驗案例，構建較為完備且成體系的課件庫和實驗案例庫，方便教學實施。

在實施過程中，可以根據不同的專業(yè)、不同的授課對象和學時情況，進行相應的靈活搭配和調整，在課堂授課時或酌情精簡概述或展開細講。例如：針對計科和人工智能專業(yè)的學生，將更加聚焦于虛擬化技術和容器技術，確保學生會搭建云平臺并使用云平臺以輔助將來可能從事的理論和實踐研究；而針對軟件工程專業(yè)的學生，則將更加聚焦于容器化技術、云原生其他核心技術，讓學生體會更加復雜的工程應用場景和技術挑戰(zhàn)。

課程組會跟蹤云原生的生態(tài)體系發(fā)展，每年安排人員和時間，將新的較為成熟的技術充實到教學內容和實驗案例中，保持課程的長效滾動建設。

2.2 與企業(yè)開展合作，精選實驗內容

為了加強師資力量建設，引入企業(yè)實際案例。課程組與華為合作，參與CMOOC聯盟-華為技術公司“智能基座”產教融合協(xié)同育人基地的課程建設項目。

首先派教師參與學習華為云開發(fā)者學堂提供的《云計算》課程方案［7］，獲取相關方案介紹、理論課件、實驗指導書和云計算/云服務認證學習材料。其中，對實驗指導書中的驗證性實驗，都親自完成一遍，形成一線感性認識的同時，也了解到其所需要的知識結構和可能需要的時長，方便實驗教學實施和對學生的考核。

然后與華為云協(xié)商，在每年開學季之前，為每個學生批量申請一定金額的代金券，讓學生只需要注冊并實名認證，就能通過代金券購買華為云平臺上的資源，包括彈性云主機ECS、彈性公網EIP、云數據庫RDS、對象存儲服務OBS、彈性伸縮AS、負載均衡ELB、容器鏡像服務SWR、云容器引擎CCE等開展實驗。

針對當前行業(yè)內經常使用的場景應用上云和大數據以及移動應用開發(fā)，目前引入的實驗內容有鯤鵬云上應用高可用部署、鯤鵬云容器實驗、鯤鵬云大數據實驗、鯤鵬云手機實驗和Kubernetes實驗。

其中，鯤鵬云上應用高可用部署實驗從易到難可劃分為3個小實驗，分別是鯤鵬平臺部署OA系統(tǒng)，鯤鵬平臺數據庫遷移與部署和鯤鵬平臺應用高可用部署，在高可用部署中需要應用到彈性負載均衡和彈性伸縮服務。而鯤鵬云容器實驗從易到難也可劃分為3個小實驗，分別是Docker容器的基本操作、DockerFile的基本操作和鯤鵬平臺OA系統(tǒng)容器化部署。鯤鵬云大數據實驗可劃分為Hadoop集群搭建和Spark集群搭建兩個小實驗，引入的目的主要是引導學生了解如何基于云平臺搭建大數據環(huán)境，更深層次的大數據分析與處理實驗需要在其他課程中開展。引入鯤鵬云手機實驗的目的是讓學生了解手機虛擬化、應用云開發(fā)（DevCloud）、項目管理（ProjectMan）、代碼托管（CodeHub）、編譯構建（CloudBuild）、發(fā)布（CloudRelease）、部署調試等流程。

Kubernetes實驗由18個小實驗組成，該實驗部分內容多、復雜、耗時長，幾乎不可能在課堂內完成，也不可能長期占用云平臺資源。因此，不建議在華為云平臺上開展線上實驗，而是建議學生線下安裝虛擬機構建實驗環(huán)境，首先搭建Kubernetes集群并部署Dashboard應用，然后開展擴展實驗，包括Deployment實驗、Service實驗、Pod實驗、Kubernetes網絡實驗、Kubernetes存儲實驗等。

2.3 對學生加強實驗要求、實驗指導

在每次課堂授課時，將時間劃分為理論授課時段、實驗說明與演示時段，以及學生動手實驗與教師指導時間。由于課時、實驗難易程度以及資源有限等原因，課程組采取了以下策略：

（1）團隊協(xié)作。每兩人一組，特別優(yōu)秀的可以一個人成組，兼顧到動手能力存在差異的學生可以互相幫助、互相檢查，能夠在實驗內容多、時間跨度長的情況下應對華為云平臺代金券不夠的現狀。

（2）公有云平臺資源與自建虛擬機相結合。雖然在目前階段，可以借用與華為云合作的機會拿到一些代金券，在公有云平臺上開展實驗，但每年能拿到的代金券金額是不確定的，而且學生經常忘記關機或釋放資源導致資源前期浪費而后期不夠用的情況。因此，要求學生必須自建虛擬機，并且將該虛擬機做克隆備份，以防虛擬機中環(huán)境配置或實驗失敗時，可以快速重復實驗，還可以針對實驗的分布式環(huán)境需求，快速準備虛擬機資源。

（3）課內時間不夠課外補。由于講授理論知識和演示實驗過程需要占用一定時間，每一次課留給學生動手實驗的時間不夠，有必要要求學生利用課外時間完成課堂內沒有完成的必做實驗和一些選做實驗。

由于要使用的資源并不是固定在實驗室機房環(huán)境中，要么使用的是公有云平臺資源，要么是自建的虛擬機資源，因此在任何時間、任何地點都可以開展相應的實驗。

2.4 對學生加強過程性考核

為了加強對學生的過程管理，提高學生的積極性和主動性，課程組采取了以下措施對學生的實驗進行檢查考核，并記入到最終總成績中。

（1）小實驗與綜合實驗相結合。對于每個知識單元的小實驗，如應用高可用部署、云容器實驗、云手機實驗，授課教師都會逐個團隊檢查，并打分。對按時完成、完成質量較高、回答問題正確的實驗給A+；對雖然不按時完成但完成質量教高且回答問題正確的實驗給A；對不按時完成，且完成質量一般、回答問題也比較含糊的實驗給A-。在期末時，經過課程組討論協(xié)商，給出幾個綜合性的大實驗選題，讓學生自由選擇；而每個綜合大實驗，都相應地設置了必做部分和選做部分。對于完成必做部分和選做部分，且完成質量較好的實驗給A+；對于完成必做部分，且完成質量較好的實驗給A；對于完成必做部分，但完成質量一般的實驗給A-。

（2）學習匯報與綜合實驗報告相結合。在課堂授課過程中，課程組還會提前布置一些自主學習選題，如分布式算法、分布式系統(tǒng)、服務器虛擬化技術、容器化虛擬技術、云原生技術、公有云平臺等。每一組學生將有一周的時間去調研并確定選題，然后按照一定的時間順序，在課堂上做交流匯報。這種方式不僅可提高學生學習的自主性，還能讓學生之間互相交流并學習課本上學不到的內容。教師會根據學生的學習情況和匯報情況進行打分。在綜合性實驗完成后，每一組學生要根據選題完成相應實驗報告，且在實驗報告中明確說明個人所做的不同工作及貢獻，此外也要錄制一個視頻，包含關鍵的實驗過程及最終效果，還要制作相應的PPT。在正常情況下，要根據學生公開集體演示講解情況進行打分，在疫情特殊情況下，可以直接根據學生的實驗報告、視頻和PPT進行打分。

2.5 實施效果與分析

課程組對2021年春和2022年春兩個學期的軟件工程專業(yè)卓工班和普通班的學生課堂實驗完成情況（完成率）、期末綜合實驗情況（實驗選擇占比）進行了統(tǒng)計，并通過調查問卷方式收集了2022年春季班的學生對課程知識模塊的反饋意見，結果如表2—表4所示。

Table 2 Completion of classroom experiment表2 課堂實驗完成情況

從表2可知，在每一個學期，隨著課堂實驗案例的逐漸開展，實驗難度在逐漸加大，學生完成率有略微下降趨勢。但2022年春比2021年春多布置一個實驗，在壓縮了其他課堂實驗時間的情況下，當堂完成率都有不同程度的提高。主要原因在于，實驗案例更加成熟完善，所用到的華為云平臺使用體驗更加流暢，而課程組教師的課堂指導也更加到位。

從表3可知，隨著實驗案例的不斷豐富，學生在完成期末綜合實驗時有了更多選擇。而部分學習能力較強的學生更愿意挑戰(zhàn)新的實驗和更高難度的實驗。其中，2022年春卓工班的學生全部選擇了難度最大的實驗（基于k8s的云原生應用部署與服務治理），且完成情況都較為理想。

Table 3 Selection of comprehensive experiment at the end of semester表3 期末綜合實驗選擇

從表4可知，大部分學生認為課程所涉及的知識模塊都很重要且必要，其中分布式技術模塊的必要性相對較低，云原生技術模塊的必要性最高?？赡茉蚴菍W生認為分布式技術在其他選修課程中有所涉及，而云原生技術是當前比較主流的技術，應該占用更多學時。同時，云計算基礎理論與概念模塊滿意度最低，云原生技術模塊其次，主要原因是相對于理論學習，學生更喜歡動手實驗，但云原生技術相關的實驗難度最大，實驗周期最長，需要課程組教師給予更多直接指導。

Table 4 Survey of course module necessity and satisfaction表4 課程模塊必要性與滿意度調查

3 結語

大量軟件運行在云環(huán)境中，持續(xù)集成、持續(xù)交付、持續(xù)部署成為常態(tài)，IT相關的開發(fā)活動逐漸向“云化”發(fā)展，也對高校培養(yǎng)具備跨界整合能力的高素質復合型和創(chuàng)新型技術人才提出了更高要求。

在新工科背景下，課程組結合自身實際情況，梳理課程體系、知識體系，組建相對穩(wěn)定且有層次的課程教學隊伍，分工協(xié)作，共同開展課程建設。在課程建設過程中，堅持課程核心內容不變的原則，并采取比較靈活的策略與行業(yè)內頭部企業(yè)合作，充實實驗案例和實驗資源。

上述舉措在實施過程中取得了一定成效，得到了學生認可。課程組教師也在探索實踐過程中，提高了理論與實踐相結合的水平，形成了教學成果，為課程的滾動建設打下了良好基礎。但同時，由于開課時間短、內容繁多，很多嘗試性工作還在開展之中，課程組下一步還將嘗試借鑒OBE理念［8］開展更深層次的探索與實踐。