云计算平台与技术课程改革探索与实践

刘浩文，李 兵，桂 浩，李清安，朱卫平，林 馥

（武汉大学 计算机学院，湖北 武汉 430072）

云计算技术是近年来计算机和互联网领域的研究和应用热点，被视为科技产业的下一次革命，它将带来企业工作方式和商业模式的根本性改变。工信部2018年印发的《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》指出，云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋势。支持企业上云，有利于推动企业加快数字化、网络化、智能化转型［1］。

随着云计算技术的迅速发展，国内外云计算平台呈现多样化局面，云计算市场也呈现出繁荣之势，这对高校培养具备跨界整合能力的高素质复合型和创新型技术人才提出了更高要求。因此，云计算相关课程正成为计算机类专业的核心课程，甚至是其他专业的热门选修课程。

目前，国内越来越多的高校根据新工科建设需求，开设了云计算相关课程，培养学生对相关前沿技术进行实践和应用的能力。部分走在前面的高校和学院甚至根据各自实际情况开展了各式各样的教学探索与实践。

早在2015年，电子科技大学以CDIO为指导思想，从工程化的角度确定了人才培养标准和能力培养矩阵，对课程体系进行梳理，并进行相应教学改革［2］。2017年，河海大学物联网工程学院就开设了云计算技术与应用课程，并采用IBM OpenStack Solution for System X云平台解决方案设计企业级私有云架构，构建基于OpenStack的云计算实验平台，并提供虚拟实验环境［3］。2018年起，中国石油大学与亚马逊AWS产学合作共建“云创学院”，在课程内容建设、题库建设、形成性平时成绩考核方面进行改革［4］。2019年，华南理工大学与亚马逊AWS合作，以实际应用为出发点，对云计算课程进行合理划分，并利用沙箱环境开展实验教学［5］。2021年，中国地质大学基于云计算产业链的划分与区分，将云计算相关的就业岗位大致划分为云系统架构师、云应用开发工程师、云平台部署与运维工程师，然后梳理岗位对能力的要求，提出一套虚拟化及云计算实践培养体系［6］。

然而，云计算技术体系庞杂，具有多学科交叉、实用性强、内容抽象且更新较快等特点。笔者通过调研及与同行交流发现，在云计算课程教学过程中，仍然存在比较多的问题，教学效果不甚理想。

（1）人才培养方案未及时更新，课程体系不健全。部分高校对于课程设置缺乏较为成熟和体系化的思路，往往独立设置课程，既无法利用和衔接现有课程，也无法对现有体系起到深化和促进作用，导致课程嵌入过于突兀，内在关联性不强，无法成为整个课程体系的有机组成部分。

（2）课程深浅不一，内容无序混乱。学生基础水平不统一，加上学分学时等因素，导致内容选取、深度和广度都大不相同。有的课程侧重于讲授云计算理论，有的课程侧重于讲授虚拟化技术，有的课程则侧重于讲授容器技术，还有的课程拓展性讲授大数据方面的理论和实践，甚至是云安全方面的知识。

（3）教学方法落后，课程内容与实际脱节。有的课程以纯导论式和课堂教学方式展开。一方面，部分云计算实验对环境的搭建和计算机性能要求较高，往往只能学习理论知识，缺乏实践经验；
另一方面，一些复杂的实验无法在课堂上进行，从而导致在课堂上很难去积累丰富的实践经验。有的课程是以纯实验指导代替教学。一方面，云计算课程实践性很强，导致部分教师和学生都认为没有理论可讲；
另一方面，大部分云计算实验都是验证性实验，部分实验指导教师没有做到与时俱进，导致实验内容千篇一律，而在进行课堂实验指导时，也只能提供一些验证性问题，而不能逐一指导。

（4）教学资源单一。一方面，一个高校或学院内兼具云计算相关丰富理论和实践经验的高校教师较少，需要投入非常多的精力才能组织起具有一定质量的教学课件、实验案例等资源，导致愿意投入时间和精力的优秀教师少，优秀的教学资源自然有限；
另一方面，受到人员、场地、资金、影响力等因素，能够与行业内云计算头部企业进行合作，甚至与多个有影响力的企业同时合作，开展课程共建、资源共享的机会也不多，能参考的优秀案例也自然有限。

武汉大学计算机学院有3个专业：计算机科学与技术、软件工程、人工智能。在2018年培养方案中设置了云计算相关课程，但直到2021年春季才对大三学生正式讲授云计算相关课程，开设云计算课程时间较晚也较短，且面临诸多问题：①各专业课程设置不一样。软件工程专业认为云计算技术代表着软件工程未来新的开发与运维新工具、新方向，因此将该课程设置成专业教育必修课程，共60学时。人工智能专业和计算机科学与技术专业则将该课程设置成专业教育选修课，均为48学时。不同专业的指导思想不同，最终导致学生的重视程度和积极性都有较大差异；
②开课对象的层次和水平不一。开课对象主要包括计算机学院3个专业的普通班，还包括计算机弘毅班、软件工程专业卓工班，也包括非计算机相关专业学生的双学位班以及外国留学生班，不仅对象多、课头多、课时不同，而且要求也不一样。对教师选取教材、选取授课内容、把握实验教学深度和考核程度都造成特别大的困难：③教学资源并不太丰富。由于开课时间短，并没有积累特别丰富的课程课件、实验案例。

在新工科背景下，课程体系的制定应坚持变与不变，抓住人才培养的核心能力与素养，保持核心基础课程不变，基础内容不变，同时以行业需求为导向，不断将一线行业或企业所需要的新技术、新标准补充到教学内容中甚至新开设课程中。唯有如此，才能保证教学质量、教学效果，更好地培养国家所需的高素质复合型和创新型技术人才。

2.1 课程体系与知识结构梳理

（1）梳理相关前导课程。由于云计算平台搭建与运维涉及操作系统尤其是Linux操作系统知识，以及网络通信原理，而云计算的应用大部分是具有分布式使用场景的互联网应用或微服务，而这部分应用程序的基础技术是基于J2EE架构的。因此，云计算平台与技术的前导课程应包括操作系统原理、计算机网络、J2EE架构程序设计。

（2）整理云计算相关核心知识模块。根据定义，云计算是分布式计算的一种，指通过网络“云”为用户提供按需使用共享资源的一种IT服务模式，现在大家讨论云计算，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗余和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果，用云服务表达可能更加贴切，也即通过整合云计算硬件资源和各类云计算平台和应用资源提供云服务。因此，分布式、虚拟化作为云计算使能的核心技术，应是讲授的基础。而随着Docker技术的成熟，容器化成为解决传统虚拟化所带来障碍的解决方案，因此容器化技术也应作为讲授的核心内容。

此外，为了保持与时俱进，课程组还选择当前云原生领域的一些前沿技术，将其作为软件工程专业的特色内容，最终形成如表1所示的课程模块和知识结构。

Table 1 Course module and knowledge structure表1 课程模块与知识结构

在整理并确定好上课程体系和知识模块之后，课程组采取分工协作的形式，分头准备相应的教学课件和实验案例，构建较为完备且成体系的课件库和实验案例库，方便教学实施。

在实施过程中，可以根据不同的专业、不同的授课对象和学时情况，进行相应的灵活搭配和调整，在课堂授课时或酌情精简概述或展开细讲。例如：针对计科和人工智能专业的学生，将更加聚焦于虚拟化技术和容器技术，确保学生会搭建云平台并使用云平台以辅助将来可能从事的理论和实践研究；
而针对软件工程专业的学生，则将更加聚焦于容器化技术、云原生其他核心技术，让学生体会更加复杂的工程应用场景和技术挑战。

课程组会跟踪云原生的生态体系发展，每年安排人员和时间，将新的较为成熟的技术充实到教学内容和实验案例中，保持课程的长效滚动建设。

2.2 与企业开展合作，精选实验内容

为了加强师资力量建设，引入企业实际案例。课程组与华为合作，参与CMOOC联盟-华为技术公司“智能基座”产教融合协同育人基地的课程建设项目。

首先派教师参与学习华为云开发者学堂提供的《云计算》课程方案［7］，获取相关方案介绍、理论课件、实验指导书和云计算/云服务认证学习材料。其中，对实验指导书中的验证性实验，都亲自完成一遍，形成一线感性认识的同时，也了解到其所需要的知识结构和可能需要的时长，方便实验教学实施和对学生的考核。

然后与华为云协商，在每年开学季之前，为每个学生批量申请一定金额的代金券，让学生只需要注册并实名认证，就能通过代金券购买华为云平台上的资源，包括弹性云主机ECS、弹性公网EIP、云数据库RDS、对象存储服务OBS、弹性伸缩AS、负载均衡ELB、容器镜像服务SWR、云容器引擎CCE等开展实验。

针对当前行业内经常使用的场景应用上云和大数据以及移动应用开发，目前引入的实验内容有鲲鹏云上应用高可用部署、鲲鹏云容器实验、鲲鹏云大数据实验、鲲鹏云手机实验和Kubernetes实验。

其中，鲲鹏云上应用高可用部署实验从易到难可划分为3个小实验，分别是鲲鹏平台部署OA系统，鲲鹏平台数据库迁移与部署和鲲鹏平台应用高可用部署，在高可用部署中需要应用到弹性负载均衡和弹性伸缩服务。而鲲鹏云容器实验从易到难也可划分为3个小实验，分别是Docker容器的基本操作、DockerFile的基本操作和鲲鹏平台OA系统容器化部署。鲲鹏云大数据实验可划分为Hadoop集群搭建和Spark集群搭建两个小实验，引入的目的主要是引导学生了解如何基于云平台搭建大数据环境，更深层次的大数据分析与处理实验需要在其他课程中开展。引入鲲鹏云手机实验的目的是让学生了解手机虚拟化、应用云开发（DevCloud）、项目管理（ProjectMan）、代码托管（CodeHub）、编译构建（CloudBuild）、发布（CloudRelease）、部署调试等流程。

Kubernetes实验由18个小实验组成，该实验部分内容多、复杂、耗时长，几乎不可能在课堂内完成，也不可能长期占用云平台资源。因此，不建议在华为云平台上开展线上实验，而是建议学生线下安装虚拟机构建实验环境，首先搭建Kubernetes集群并部署Dashboard应用，然后开展扩展实验，包括Deployment实验、Service实验、Pod实验、Kubernetes网络实验、Kubernetes存储实验等。

2.3 对学生加强实验要求、实验指导

在每次课堂授课时，将时间划分为理论授课时段、实验说明与演示时段，以及学生动手实验与教师指导时间。由于课时、实验难易程度以及资源有限等原因，课程组采取了以下策略：

（1）团队协作。每两人一组，特别优秀的可以一个人成组，兼顾到动手能力存在差异的学生可以互相帮助、互相检查，能够在实验内容多、时间跨度长的情况下应对华为云平台代金券不够的现状。

（2）公有云平台资源与自建虚拟机相结合。虽然在目前阶段，可以借用与华为云合作的机会拿到一些代金券，在公有云平台上开展实验，但每年能拿到的代金券金额是不确定的，而且学生经常忘记关机或释放资源导致资源前期浪费而后期不够用的情况。因此，要求学生必须自建虚拟机，并且将该虚拟机做克隆备份，以防虚拟机中环境配置或实验失败时，可以快速重复实验，还可以针对实验的分布式环境需求，快速准备虚拟机资源。

（3）课内时间不够课外补。由于讲授理论知识和演示实验过程需要占用一定时间，每一次课留给学生动手实验的时间不够，有必要要求学生利用课外时间完成课堂内没有完成的必做实验和一些选做实验。

由于要使用的资源并不是固定在实验室机房环境中，要么使用的是公有云平台资源，要么是自建的虚拟机资源，因此在任何时间、任何地点都可以开展相应的实验。

2.4 对学生加强过程性考核

为了加强对学生的过程管理，提高学生的积极性和主动性，课程组采取了以下措施对学生的实验进行检查考核，并记入到最终总成绩中。

（1）小实验与综合实验相结合。对于每个知识单元的小实验，如应用高可用部署、云容器实验、云手机实验，授课教师都会逐个团队检查，并打分。对按时完成、完成质量较高、回答问题正确的实验给A+；
对虽然不按时完成但完成质量教高且回答问题正确的实验给A；
对不按时完成，且完成质量一般、回答问题也比较含糊的实验给A-。在期末时，经过课程组讨论协商，给出几个综合性的大实验选题，让学生自由选择；
而每个综合大实验，都相应地设置了必做部分和选做部分。对于完成必做部分和选做部分，且完成质量较好的实验给A+；
对于完成必做部分，且完成质量较好的实验给A；
对于完成必做部分，但完成质量一般的实验给A-。

（2）学习汇报与综合实验报告相结合。在课堂授课过程中，课程组还会提前布置一些自主学习选题，如分布式算法、分布式系统、服务器虚拟化技术、容器化虚拟技术、云原生技术、公有云平台等。每一组学生将有一周的时间去调研并确定选题，然后按照一定的时间顺序，在课堂上做交流汇报。这种方式不仅可提高学生学习的自主性，还能让学生之间互相交流并学习课本上学不到的内容。教师会根据学生的学习情况和汇报情况进行打分。在综合性实验完成后，每一组学生要根据选题完成相应实验报告，且在实验报告中明确说明个人所做的不同工作及贡献，此外也要录制一个视频，包含关键的实验过程及最终效果，还要制作相应的PPT。在正常情况下，要根据学生公开集体演示讲解情况进行打分，在疫情特殊情况下，可以直接根据学生的实验报告、视频和PPT进行打分。

2.5 实施效果与分析

课程组对2021年春和2022年春两个学期的软件工程专业卓工班和普通班的学生课堂实验完成情况（完成率）、期末综合实验情况（实验选择占比）进行了统计，并通过调查问卷方式收集了2022年春季班的学生对课程知识模块的反馈意见，结果如表2—表4所示。

Table 2 Completion of classroom experiment表2 课堂实验完成情况

从表2可知，在每一个学期，随着课堂实验案例的逐渐开展，实验难度在逐渐加大，学生完成率有略微下降趋势。但2022年春比2021年春多布置一个实验，在压缩了其他课堂实验时间的情况下，当堂完成率都有不同程度的提高。主要原因在于，实验案例更加成熟完善，所用到的华为云平台使用体验更加流畅，而课程组教师的课堂指导也更加到位。

从表3可知，随着实验案例的不断丰富，学生在完成期末综合实验时有了更多选择。而部分学习能力较强的学生更愿意挑战新的实验和更高难度的实验。其中，2022年春卓工班的学生全部选择了难度最大的实验（基于k8s的云原生应用部署与服务治理），且完成情况都较为理想。

Table 3 Selection of comprehensive experiment at the end of semester表3 期末综合实验选择

从表4可知，大部分学生认为课程所涉及的知识模块都很重要且必要，其中分布式技术模块的必要性相对较低，云原生技术模块的必要性最高。可能原因是学生认为分布式技术在其他选修课程中有所涉及，而云原生技术是当前比较主流的技术，应该占用更多学时。同时，云计算基础理论与概念模块满意度最低，云原生技术模块其次，主要原因是相对于理论学习，学生更喜欢动手实验，但云原生技术相关的实验难度最大，实验周期最长，需要课程组教师给予更多直接指导。

Table 4 Survey of course module necessity and satisfaction表4 课程模块必要性与满意度调查

大量软件运行在云环境中，持续集成、持续交付、持续部署成为常态，IT相关的开发活动逐渐向“云化”发展，也对高校培养具备跨界整合能力的高素质复合型和创新型技术人才提出了更高要求。

在新工科背景下，课程组结合自身实际情况，梳理课程体系、知识体系，组建相对稳定且有层次的课程教学队伍，分工协作，共同开展课程建设。在课程建设过程中，坚持课程核心内容不变的原则，并采取比较灵活的策略与行业内头部企业合作，充实实验案例和实验资源。

上述举措在实施过程中取得了一定成效，得到了学生认可。课程组教师也在探索实践过程中，提高了理论与实践相结合的水平，形成了教学成果，为课程的滚动建设打下了良好基础。但同时，由于开课时间短、内容繁多，很多尝试性工作还在开展之中，课程组下一步还将尝试借鉴OBE理念［8］开展更深层次的探索与实践。

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