| 技术参数及配置要求 |
1.大数据实训支撑设备(1台)
1.1 硬件参数：4U机架式设备，两路Intel Xeon E5 * 2；≧192GB ECC Registered DDR4；SSD2T*2； 2TB*2、SATA3.0接口、7200rpm；双千兆网口；支持不少于2张GPU扩展。
1.2 软件环境：
1.2.1 系统：ubuntu 16.04 server版本；
1.2.2 支持docker容器技术；
1.2.3 内置科研管理系统镜像；
1.2.4 支持新建、删除、重建等对容器的操作；
1.2.5 内置不少于3T容量的大数据实训数据源；
1.2.6 内置大数据科研工具及服务；
1.2.7 提供大数据环境的智能部署；
1.3 设备功能要求
1.3.1 能够进行服务器计算资源池化，将云计算平台底层的的物理计算机转变为虚拟化计算资源，按需提供的极富弹性的资源池。
1.3.2 在平台正常进行服务的情况下，可以增加新的计算节点；
1.3.3 容器自动创建，根据用户申请的计算资源以及镜像，自动启动镜像；
1.3.4 支持用户在相应的虚拟系统实例中部署所需的应用程序或工具软件；
1.3.5 查看容器的运行情况及基本信息；
1.3.6 通过shell登录容器，进行交互操作；
1.3.7 通过vnc客户端登录容器，进行交互操作；
1.3.8 支持批量创建容器；
1.3.9 支持对容器的批量作业，包括批量启动、重启、关闭；
1.3.10 可以临时暂停或恢复容器运行状态；
1.3.11 支持创建容器快照；
1.3.12 为系统提供计算资源硬件支撑；
1.3.13 提供大数据科研计算能力；
1.3.14 处理TB级数据无压力；
1.3.15 用户可以通过向导安装自行编排集群方案
1.3.16 一键部署集群：支持使用一键部署功能，快速构筑Hadoop、Spark、Storm、Hive、Hbase等集群，跳过向导部署阶段。
1.3.17 内置资源监测Agent，能够实时监测设备资源占用情况，并提交资源数据给资源分析管理系统，在WEB页面进行图形化实时展示；
1.3.18 为用户提供算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境;
1.3.19 支持GPU卡多容器共享，支持一张GPU卡多人同时使用；
1.3.20 大数据实训平台功能组件要求如下：HDFS、YARN、MapReduce、Tez、Hive、Hbase 、Pig、Sqoop、Zookeeper、Storm、Kafka、Spark。
2.云智能部署设备
2.1 硬件参数：ARM架构；DDR3 512MB；1*1000M以太网口，采用RTL8211E-VB-CG网络传输芯片；内存8G；
2.2 GPU(8块)：英伟达3060*8；
2.3 软件环境：
2.3.1 支持内嵌Linux系统；
2.3.2 操作简单，提供显示屏，可在显示屏上显示IP地址等信息，有效提高实施和维护的能力；
2.3.3 提供云服务平台及云组件支撑平台的安装源，无需联网也可以成功安装；
2.3.4 可通过按键选择安装云服务平台或云组件支撑平台，实现自动化安装；
2.3.5 可用于还原某些原因引起出现故障的云服务平台和云组件支撑平台。
2.4 标准机柜，规格：标准网络机柜600mm*1000mm*2000mm
2.5 交换机，规格：机架式24口千兆交换机
2.6 路由器，规格：全千兆端口，带机量不低于300台电脑
2.7 大数据实训系统模块
2.7.1 采用B/S架构，支持Web浏览器进行访问；
2.7.2 采用docker容器技术，实现环境的快速重置；
2.7.3 平台部署简易，实现快速搭建部署hadoop环境；
2.7.4 提供账号与权限管理机制，设置多个角色，不同角色拥有不同权限；
2.7.5 实时监测整个平台的硬盘、内存、CPU、网络等的使用情况，以扇形图、折线图等图形化形式展现；
2.7.6 实时监测大数据服务，如集群负载情况，NameNode、DataNodes运行情况；
2.7.7 实时查看任务执行进度和资源消耗状态；
2.7.8 用户可以查询全年的时间定制的记录，并进行导出工作。；
2.7.9 显示每个服务的配置信息，提供修改功能，修改完成后，系统会自动更新集群中所有节点的配置信息，重启服务便可生效；
2.7.10 提供查询集群中所有节点的详细信息功能，例如名称、IP地址、CPU核心数、内存、硬盘使用量、负载，安装大数据的版本以及安装组件数量等信息；
2.7.11 支持任意指定某一节点，进行查询该节点上运行的所有服务的详细信息，包括服务状态、名称、种类等；可以对服务进行重启、停止、打开维护模式和删除等操作；
2.7.12 支持查询指定节点上的CPU使用率、磁盘使用率、内存使用率、网络使用情况等；
2.7.13 提供对服务的开始、停止、重启、删除、下载客户端配置等功能；
2.7.14 可以实现对服务进行增删；
2.7.15 支持出现异常服务，给出警告提示；
2.7.16 提供一个大数据服务列表库，显示服务名称、版本、状态和描述；用户在列表中选择服务进行安装；
2.7.17 实时监测大数据服务的运行状态，健康时以蓝色标识（可以调整），服务停止或出现故障，以红色标识（可以调整）；
2.7.18 提供服务自动启动功能，用户选择该功能后，在系统启动时，会自动启动被勾选的服务；
2.7.19 支持对用户的批量添加，删除功能；
2.7.20 支持多种用户的远程登录访问，方便管理及查询；
2.7.21 一键部署集群：用户既可以通过向导安装自行编排集群方案，也支持使用一键部署功能，快速构筑Hadoop、Spark、Storm、Hive、Hbase等集群，跳过向导部署阶段；
2.7.22 支持对数据源的集中管理，添加、修改、删除以及查询等功能，不同用户对数据源有不同的权限；
2.7.23 支持高校自有的科研数据上传到系统中；
2.7.24 管理员、教师、被赋权的学生都可以上传数据源，教师和学生只能删除自己上传的数据源；
2.7.25 教师可以创建科研项目，在创建时需要选择数据源，选择资源，并在项目组成员中添加学生成员；
2.7.26 系统支持学生小组进行科研，被教师赋予权限的学生用户就可以创建科研项目，同教师一样，在创建时需要选择数据源，选择资源，并在项目组成员中添加学生成员；
2.7.27 科研项目有“进行中”、“结束”两种状态。进行中：教师或学生正在科研进行中的科研项目；结束：已经完成的科研项目，或因某些原因被终止的科研项目；
2.7.28 教师可以上传报告模板，被上传后的报告模板学生端可以下载；教师可以删除上传的报告；
2.7.29 报告支持word、excel等多种格式；
2.7.30 学生上传的报告会在考评记录中显示，教师可以导出报告、评分和导出成绩；
2.7.31 教师评分后，在学生端就会显示成绩；
2.7.32 学生端可以上传或下载成果物；
2.7.33 学生端可以在记录信息中查看成绩；学生端可以在记录信息中查看成绩；
2.7.34 提供SSH、VNC图形化桌面和浏览器访问三种方式，方便用户登录进行科研；
2.7.35 安装配置jdk，提供Eclipse开发工具。
2.7.36 支持大数据实践实训系统模块所有数据能够与实践教育私有云平台进行无缝对接，后附技术对接需求说明。
3系统无缝对接接口列表
3.1系统接口对接要求
3.1.1 ldap单点认证, 需方开放接口
3.1.2 获取模块图片, 对方开放接口
3.1.3 获取模块访问地址, 对方开放接口
3.1.4 获取学生列表, 需方开放接口
3.1.5 获取教师列表, 需方开放接口
3.1.6 获取管理员列表, 需方开放接口
3.1.7 教师课程安排, 需方开放接口
3.1.8 管理员课程安排, 需方开放接口
3.1.9 获取课程安排信息, 需方开放接口
3.1.10 学生创建资源, 需方开放接口
3.1.11 学生上传资源, 需方开放接口
3.1.12 获取学生提交记录, 对方开放接口
3.1.13 获取学生提交报告, 对方开放接口
3.1.14 获取学生足迹, 对方开放接口
3.1.15 获取学生课程列表, 对方开放接口
3.1.16 获取学生关注的课程及进度, 对方开放接口
3.1.17 获取学生在学的课程及进度, 对方开放接口
3.1.18 获取学生学完的课程及进度, 对方开放接口
3.1.19 获取学生学习总成绩, 对方开放接口 |
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