大數據專業實訓平臺構建的研究

王國珺

（福州職業技術學院福建福州 350000）

1 引言

大數據專業教學實訓平臺旨在為高校大數據相關專業提供一體化教學實訓環境及課程資源。是提升大數據專業實踐能力的有效途徑和手段，是大數據專業學生培養中不可或缺的環節。

2 專業前景分析

近幾年來，互聯網行業發展風起云涌，而這其中，“大數據”更是炙手可熱，很有可能成為新一輪的技術革命。“大數據”能給企業帶來前所未有的商業價值與機會，它可以幫助企業將現有的數據與實時產生的數據有效整合，以少量的投入獲得更大的回報。

據前瞻產業研究院《2014—2018年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，全球大數據技術及服務市場年復合增長率將達31.7%，預計2016年收入將飆至238億美元，其增速約為ICT市場整體增速的7倍之多。

國際數據公司（IDC）表示，未來八年內全球產生的數據量將超過40ZB，并且全球的數據使用量到2020年會增長44倍，其中主要的增長來源將會是大數據形式。這表明，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對于海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。

圖12012 —2020年全球數據產生量預測

3 大數據實訓平臺建設必要性分析

“互聯網+”創新創業時代，大數據開發、分析及應用在金融、零售、交通、制造等各行業的應用廣泛，促進行業價值鏈條的深遠變革，需要大量實戰型人才。在人才培養中，結合行業應用特點的實驗教學是關鍵環節，為滿足行業人才技能要求，需要在大數據學院大數據專業的教學中，強化基于真實大數據平臺的眾多訓練教學環節。故為使學生掌握大數據開發、分析管理技能，應對新經濟挑戰等技術，建設具備行業大數據開發、分析及應用教學、實訓、實踐的平臺及環境的綜合性大數據實驗室迫在眉睫。

構建“面向科學前沿、行業產業、區域發展”的協同創新模式，培養全方位、多層次的大數據人才，搭建創新人才實訓基地，對大專院校來說，建設大數據專業實訓平臺是非常必要的。

大數據專業需要掌握的專業核心技能主要包括：掌握計算機技術、Java 開發、mysql數據庫、Linux 操作系統等基礎知識，具備分布式存儲、分布式計算框架等基本技術，熟悉大數據處理和分析技術，面向云計算和大數據平臺建設與服務企業。本專業畢業生能在生產、管理及服務第一線從事大數據系統建設與規劃、運維、測試、技術支持與銷售工作，也可勝任企事業單位的大數據應用開發、管理與維護、培訓教育機構的大數據教育與培訓等工作。

大數據專業主要的就業職業崗位有根據大數據崗位的定位，針對學生特點，適合于畢業生的崗位包含大數據助理分析工程師、運維工程師、開發工程師、數據分析師等崗位。

國內一些知名重點高校已率先建成大數據實驗室，在持續開展大數據技術的研究、開發的基礎上，結合學科資源與專業應用，如貴州師范大學、貴州大學、山東大學、西南交通大學、山東大學、北京大學、華南理工大學、中國傳媒大學等。目前河北工業大學、北京工業大學等多所高校，均已建立大數據實驗室，并將大數據課程正式帶入相關專業課堂，大數據實驗室、實訓室處于招投標或實施在建階段的高等院校有很多家。

4 實訓平臺構建原則

第一，實訓室行業技術的可靠性。

云平臺目前業界已有成熟可用的大數據平臺，提供開放數據處理服務（Open Data Processing Service，簡稱ODPS），提供云服務器ECS、關系型數據庫服務RDS、開放存儲服務OSS、內容分發網絡CDN等產品服務。阿里云是全球領先的云計算服務平臺，云計算第一平臺，云產品解決方案，享多線獨享帶寬，開發者合作平臺，站長云集平臺。服務范圍覆蓋全球200多個國家和地區。阿里云致力于為企業、政府等組織機構，提供最安全、可靠的計算和數據處理能力，讓計算成為普惠科技和公共服務。

第二，大數據云計算大數據平臺的穩定性。

大數據云計算實訓實驗室分為IaaS層的混合資源池，Paas層的開發平臺，SaaS層的云上數據應用三層架構，幫助學校搭建開放、可配置且安全的混合云平臺。可輕松實現大數據存儲、數據挖掘、數據可視化、商務智能等大數據應用領域，成熟產品模型覆蓋數據采集、計算引擎、數據加工、數據分析、機器學習、數據應用等數據生產全鏈條。不僅可幫助學生提升大數據相關行業技能，還可有力的推動學校的師資能力提升和科研課題合作。

第三，實驗室課程體系的成熟度。

大數據云計算實訓軟件平臺按照學校教學思路及教學特點制定出與大數據專業人才培養所配套使用的實驗室課程體系，包含理論講解的視頻教程、實踐環節的真實企業案例的實驗環境及操作實驗手冊及項目實戰環節中的真實企業項目案例的教學訓練，通過在線學習平臺跟蹤學生學習行為，并管理學生教學活動，通過完善的云中沙箱平臺完成眾多行業案例的實訓項目，提高學生大數據技術的實操能力及知識掌握能力，為大數據學院的人才培養奠定技術基礎及搭建真實實驗環境。提升教師隊伍的大數據開發、分析及可視化等綜合應用的教學水平，促成更多教學科研創新成果涌現。成為大數據實驗室建設、高效運轉的堅實后盾。

綜上，一方面，集成大數據開發系統、數據挖掘系統、大數據教學系統、案例分析系統等優勢，從大數據應用工具、算法實現、數據可視化按時實驗等角度，由淺入深，幫助學生掌握大數據領域的基礎理論學習、單點技能訓練和綜合實戰演練；另一方面輔以線上課程、線下項目實訓，進行優化整合，高度集成，形成實現專業實驗教學的多層次實驗體系，為學生提供完整的高可用性的教學、實訓支持。這樣能夠支撐大數據實驗實訓平臺及數據資源、成功的部署及順利的運轉，保障大數據學院的大數據專業教學實驗、實訓的成功開展。

5 滿足教學程度

（1）滿足云計算與大數據、數據倉庫與商業智能導論、數據倉庫與商業智能核心技術數據倉庫與商業智能核心技術、互聯網+數據可視化、企業綜合實訓上（大數據分析與應用實戰）、企業綜合實訓下（大數據分析與應用實戰）、自動化數據處理分析等課程教學使用。

（2）滿足大數據專業學生相關課程實訓實習使用。

（3）依托大數據人才培養基地的實訓環境，引入領先的教學資源與實訓體系。開展大數據相關技能認證培訓；可針對相關專業師生、企業技術人員、社會培訓人員，進行相關認證技術培訓及認證考試服務。

（4）依托大數據實驗室的實訓環境學生可進行大數據相關技能大賽的訓練，實驗室課程體系中提供豐富了豐富的案例進行訓練，提高學生迎戰大賽所需的技能，并且實驗室可支持校內自主開展大賽的環境基礎，豐富相關專業學生的高校生活，并激發學生學習大數據技術的熱情。

6 實訓平臺詳細部署

（1）實驗實訓室網絡環境部署如下圖所示。其中交換機等網絡設備將PC端和云服務器集群連接起來，是PC端之間以及PC端與資源之間的通信設備；云服務器平臺，包括Master節點、Slave節點和Client/監控節點和應用服務器，提供云存儲和統一資源調度系統功能，提高設備的虛擬化能力，并提供實訓項目所需的計算能力和存儲資源。

圖2 大數據實訓平臺硬件結構

實訓實驗室作為教學做一體化教學及研究實驗場所，應滿足課程教學、項目實訓和技術研究等方面的需要，以服務器集群為云端，PC機為云終端，構成可以支撐大數據與云計算專業實驗的硬件環境，結合實訓實驗平臺，構成教學及實驗實訓軟環境，同時利用原教學設備達到展示、互動、網絡實時傳送等多元化效果。

（2）涉及到的課程的主要實訓內容

表1 課程實訓內容

7 總結

數據技術目前正處在蓬勃發展的階段，技術在不斷更新，我們的實訓平臺的架構和集成的課程也要根據技術的發展，不斷的更新換代，才能滿足教學需求。