| 技術參數及配置要求 |
1.大數據實訓支撐設備(1臺)
1.1 硬件參數：4U機架式設備，兩路Intel Xeon E5 * 2；≧192GB ECC Registered DDR4；SSD2T*2； 2TB*2、SATA3.0接口、7200rpm；雙千兆網口；支持不少于2張GPU擴展。
1.2 軟件環境：
1.2.1 系統：ubuntu 16.04 server版本；
1.2.2 支持docker容器技術；
1.2.3 內置科研管理系統鏡像；
1.2.4 支持新建、刪除、重建等對容器的操作；
1.2.5 內置不少于3T容量的大數據實訓數據源；
1.2.6 內置大數據科研工具及服務；
1.2.7 提供大數據環境的智能部署；
1.3 設備功能要求
1.3.1 能夠進行服務器計算資源池化，將云計算平臺底層的的物理計算機轉變為虛擬化計算資源，按需提供的極富彈性的資源池。
1.3.2 在平臺正常進行服務的情況下，可以增加新的計算節點；
1.3.3 容器自動創建，根據用戶申請的計算資源以及鏡像，自動啟動鏡像；
1.3.4 支持用戶在相應的虛擬系統實例中部署所需的應用程序或工具軟件；
1.3.5 查看容器的運行情況及基本信息；
1.3.6 通過shell登錄容器，進行交互操作；
1.3.7 通過vnc客戶端登錄容器，進行交互操作；
1.3.8 支持批量創建容器；
1.3.9 支持對容器的批量作業，包括批量啟動、重啟、關閉；
1.3.10 可以臨時暫?；蚧謴腿萜鬟\行狀態；
1.3.11 支持創建容器快照；
1.3.12 為系統提供計算資源硬件支撐；
1.3.13 提供大數據科研計算能力；
1.3.14 處理TB級數據無壓力；
1.3.15 用戶可以通過向導安裝自行編排集群方案
1.3.16 一鍵部署集群：支持使用一鍵部署功能，快速構筑Hadoop、Spark、Storm、Hive、Hbase等集群，跳過向導部署階段。
1.3.17 內置資源監測Agent，能夠實時監測設備資源占用情況，并提交資源數據給資源分析管理系統，在WEB頁面進行圖形化實時展示；
1.3.18 為用戶提供算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境;
1.3.19 支持GPU卡多容器共享，支持一張GPU卡多人同時使用；
1.3.20 大數據實訓平臺功能組件要求如下：HDFS、YARN、MapReduce、Tez、Hive、Hbase 、Pig、Sqoop、Zookeeper、Storm、Kafka、Spark。
2.云智能部署設備
2.1 硬件參數：ARM架構；DDR3 512MB；1*1000M以太網口，采用RTL8211E-VB-CG網絡傳輸芯片；內存8G；
2.2 GPU(8塊)：英偉達3060*8；
2.3 軟件環境：
2.3.1 支持內嵌Linux系統；
2.3.2 操作簡單，提供顯示屏，可在顯示屏上顯示IP地址等信息，有效提高實施和維護的能力；
2.3.3 提供云服務平臺及云組件支撐平臺的安裝源，無需聯網也可以成功安裝；
2.3.4 可通過按鍵選擇安裝云服務平臺或云組件支撐平臺，實現自動化安裝；
2.3.5 可用于還原某些原因引起出現故障的云服務平臺和云組件支撐平臺。
2.4 標準機柜，規格：標準網絡機柜600mm*1000mm*2000mm
2.5 交換機，規格：機架式24口千兆交換機
2.6 路由器，規格：全千兆端口，帶機量不低于300臺電腦
2.7 大數據實訓系統模塊
2.7.1 采用B/S架構，支持Web瀏覽器進行訪問；
2.7.2 采用docker容器技術，實現環境的快速重置；
2.7.3 平臺部署簡易，實現快速搭建部署hadoop環境；
2.7.4 提供賬號與權限管理機制，設置多個角色，不同角色擁有不同權限；
2.7.5 實時監測整個平臺的硬盤、內存、CPU、網絡等的使用情況，以扇形圖、折線圖等圖形化形式展現；
2.7.6 實時監測大數據服務，如集群負載情況，NameNode、DataNodes運行情況；
2.7.7 實時查看任務執行進度和資源消耗狀態；
2.7.8 用戶可以查詢全年的時間定制的記錄，并進行導出工作。；
2.7.9 顯示每個服務的配置信息，提供修改功能，修改完成后，系統會自動更新集群中所有節點的配置信息，重啟服務便可生效；
2.7.10 提供查詢集群中所有節點的詳細信息功能，例如名稱、IP地址、CPU核心數、內存、硬盤使用量、負載，安裝大數據的版本以及安裝組件數量等信息；
2.7.11 支持任意指定某一節點，進行查詢該節點上運行的所有服務的詳細信息，包括服務狀態、名稱、種類等；可以對服務進行重啟、停止、打開維護模式和刪除等操作；
2.7.12 支持查詢指定節點上的CPU使用率、磁盤使用率、內存使用率、網絡使用情況等；
2.7.13 提供對服務的開始、停止、重啟、刪除、下載客戶端配置等功能；
2.7.14 可以實現對服務進行增刪；
2.7.15 支持出現異常服務，給出警告提示；
2.7.16 提供一個大數據服務列表庫，顯示服務名稱、版本、狀態和描述；用戶在列表中選擇服務進行安裝；
2.7.17 實時監測大數據服務的運行狀態，健康時以藍色標識（可以調整），服務停止或出現故障，以紅色標識（可以調整）；
2.7.18 提供服務自動啟動功能，用戶選擇該功能后，在系統啟動時，會自動啟動被勾選的服務；
2.7.19 支持對用戶的批量添加，刪除功能；
2.7.20 支持多種用戶的遠程登錄訪問，方便管理及查詢；
2.7.21 一鍵部署集群：用戶既可以通過向導安裝自行編排集群方案，也支持使用一鍵部署功能，快速構筑Hadoop、Spark、Storm、Hive、Hbase等集群，跳過向導部署階段；
2.7.22 支持對數據源的集中管理，添加、修改、刪除以及查詢等功能，不同用戶對數據源有不同的權限；
2.7.23 支持高校自有的科研數據上傳到系統中；
2.7.24 管理員、教師、被賦權的學生都可以上傳數據源，教師和學生只能刪除自己上傳的數據源；
2.7.25 教師可以創建科研項目，在創建時需要選擇數據源，選擇資源，并在項目組成員中添加學生成員；
2.7.26 系統支持學生小組進行科研，被教師賦予權限的學生用戶就可以創建科研項目，同教師一樣，在創建時需要選擇數據源，選擇資源，并在項目組成員中添加學生成員；
2.7.27 科研項目有“進行中”、“結束”兩種狀態。進行中：教師或學生正在科研進行中的科研項目；結束：已經完成的科研項目，或因某些原因被終止的科研項目；
2.7.28 教師可以上傳報告模板，被上傳后的報告模板學生端可以下載；教師可以刪除上傳的報告；
2.7.29 報告支持word、excel等多種格式；
2.7.30 學生上傳的報告會在考評記錄中顯示，教師可以導出報告、評分和導出成績；
2.7.31 教師評分后，在學生端就會顯示成績；
2.7.32 學生端可以上傳或下載成果物；
2.7.33 學生端可以在記錄信息中查看成績；學生端可以在記錄信息中查看成績；
2.7.34 提供SSH、VNC圖形化桌面和瀏覽器訪問三種方式，方便用戶登錄進行科研；
2.7.35 安裝配置jdk，提供Eclipse開發工具。
2.7.36 支持大數據實踐實訓系統模塊所有數據能夠與實踐教育私有云平臺進行無縫對接，后附技術對接需求說明。
3系統無縫對接接口列表
3.1系統接口對接要求
3.1.1 ldap單點認證, 需方開放接口
3.1.2 獲取模塊圖片, 對方開放接口
3.1.3 獲取模塊訪問地址, 對方開放接口
3.1.4 獲取學生列表, 需方開放接口
3.1.5 獲取教師列表, 需方開放接口
3.1.6 獲取管理員列表, 需方開放接口
3.1.7 教師課程安排, 需方開放接口
3.1.8 管理員課程安排, 需方開放接口
3.1.9 獲取課程安排信息, 需方開放接口
3.1.10 學生創建資源, 需方開放接口
3.1.11 學生上傳資源, 需方開放接口
3.1.12 獲取學生提交記錄, 對方開放接口
3.1.13 獲取學生提交報告, 對方開放接口
3.1.14 獲取學生足跡, 對方開放接口
3.1.15 獲取學生課程列表, 對方開放接口
3.1.16 獲取學生關注的課程及進度, 對方開放接口
3.1.17 獲取學生在學的課程及進度, 對方開放接口
3.1.18 獲取學生學完的課程及進度, 對方開放接口
3.1.19 獲取學生學習總成績, 對方開放接口 |
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