1、高校大数据实验室建设方案一、 建设目标章鱼大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台 ， 包括数据挖掘与大数据分析平台 。
实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式 ， 从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养 。
利用虚拟化教学资源 ， 搭建教学系统和集群平台 ， 将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体 ， 由难而易、循序渐进 ， 逐步提升学生的学习技能和实践水平 ，提高“学”的质量和成效 。
利用大数据分析主流软件框架 ， 搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境 ， 将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中 ， 提升学生的动手操作和项目实践能力 。
使得学生所学与企业项目人才 。

2、需求无缝衔接 ， 与教师的科研工作紧密配合 。
通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台 ， 可以充分的融合教师的科研需求 ， 教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作 ， 提升教师的科研创新能力 ， 充分提高“研”的成效 。
二、 产品优势n 交互式学习模式提供体系完整、简单易用的在线教学课堂；以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法 ， 确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能 。
n 真机实验训练实验训练体系设计成各模块相对独立的形式 ， 各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作 ， 通过多方位的训练 ， 最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系 。
n 大数据实 。

3、战及案例分析提供实验数据 ， 包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据 ， 数据内容超过20TB ， 同时周期更新数据内容 。
n 充分支撑科研工作提供行业数据及案例解剖用于基础研究 ， 提供数据分析方案及流程 ， 提供数据更新接口 ， 可以对行业数据进行分析统计 ， 按需求生成数据报表 ， 为科研工作提供数据支撑 。
例如某地区经济数据分析、股市数据分析、全国地震数据分析、食品价格行业数据分析等 。
三、 建设规模按照60台大数据实验机容量进行同时在线使用进行建设为基础 ， 整体系统提供快速扩容升级服务 。
四、 硬件配置采用十六台高性能品牌服务器作为大数据节点进行建设 ， 采用企业级全千兆三层交换机进行网 。

4、络数据交换 。
每台节点的配置如下：处理器每节点支持2个英特尔 至强 处理器 E5-2650 CPU高速缓存15MBQPI总线速率7.2GT/s内存提供12个内存插槽 ， 标配192G内存 ， 支持高级内存纠错 ， 内存镜像 ， 内存热备等高级功能磁盘标配4块3TB SATA硬盘标配2块120G SSD 硬盘300G 10000转SAS系统盘网络控制器集成1个高性能千兆以太网控制器（双口） ， 支持虚拟化加速 ， 网络加速 ， 负载均衡 ， 冗余等高级功能电源标配大功率高效白金级电源 ， 1+1冗余虚拟化技术支持VMware vSphere、Docker、OpenStack等五、 软件平台介绍1、大数据教学管理系统1.1 专业管理提 。

5、供对专业信息的增加、删除、修改、查询功能 。
1.2 班级管理提供对专业下属班级的增加、删除、修改、查询功能 。
1.3 学生管理提供对班级内学生的管理 ， 学生内容包含姓名、学号、所属班级、所属专业、联系手机、登录次数等内容 。
1.4 交流日志查阅对实验机分享交流的内容进行查询 ， 包含交流IP、相关学员、相关老师、实验机编号、交流内容等内容 。
1.5 成绩管理对于学习中心在线学习的学习考核成绩进行管理 ， 包含查询及删除等功能 。
1.6 学习记录提供每个学生在学习中心平台内学习课程的学习记录 ， 包含日期、计划、课程、章节、学习IP等 。
1.7 学习行为报表对所有学生的课程学习记录进行统计 ， 包含个体统计、班级统计、全体统 。

6、计等 。
1.8 课程管理对学习课程进行查询、修改、删除等操作 。
1.9 开通课程计划对于学习开课计划的字段内容包含计划名称、授课讲师、授课时间段、开通状态、允许申请周期 ， 允许申请人数等 ， 功能提供绑定课程计划相关实训平台课程、授课助教、云实验机绑定、实验任务绑定等功能 。
1.10 课程测验习题管理提供对课程相关的习题管理 ， 题型包含单选、多选、判断题等类型 ， 对习题进行增、册、改、查操作 。
1.11 分级权限功能系统分为总管理员、助教等二级管理角色 ， 总管理员进行管理所有的功能点 ， 助教可以进行班级管理、学生管理、开课计划制作、实验机远程协助等 。

来源：(未知)

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