简介
网络是云计算数据中心的载体,同时也是云计算向用户提供服务的重要途径,网络虚拟化技术的质量决定了云计算数据中心的运行情况。
云计算带来的超大规模数据中心建设,对数据中心网络提出了新的需求,网络虚拟化技术是解决这些新需求的有效手段,本文通过系统论述云计算、虚拟化和容器技术，为企业建设云计算资源池和云管平台提供方法。
目标
1、使学员了解虚拟化和容器技术，熟悉企业建设云计算资源池和云管平台的方法
2、对kubernetes和容器管理、大数据、云原生等技术有一定掌握和了解
3、快速了解和掌握云计算、云原生、资源池、容器、大数据等技术和原理，并能对企业中云计算的建设快速上手。
课程时长
2天（12H）
受众人群
数据架构工程师、开发工程师、运维工程师及对容器感兴趣的人员
分享提纲
时间 | 主要内容 | 详细内容 |
第一天上午 | 云计算与虚拟化技术概述 | 1.概要介绍 1.1云计算与虚拟化的联系与区别 1.2计算虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化的联系与区别 1.3虚拟化资源池与云管平台 2.计算虚拟化 2.1计算虚拟化的原理 2.2 EXSI、XEN、KVM典型虚拟化计算分析 2.3虚机的冷迁移和热迁移 2.4数据中心计算资源池调度 2.5计算资源池调度案例：石油计算资源池架构与调度 |
| 第一天下午 | 计算虚拟化和存储虚拟化 | 2.计算虚拟化（续） 2.6轻量级的计算虚拟化—docker等容器技术 2.7虚拟化与容器的优劣对比 3.存储虚拟化 3.1存储虚拟化技术的原理 3.2几种典型的存储虚拟化技术 3.3存储资源池的设计和虚机的存储 3.4软件定义存储（sds）和超融合技术 3.5 Ceph和swift等典型的软件定义存储项目解析 |
第二天上午 | 网络虚拟化 | 4.存储虚拟化 4.1网络虚拟化的原理 4.2虚拟交换机：linux bridge到open vswitch 4.3软件定义网络的原理 4.4网络虚拟化的应用 5.虚拟化与云管理平台 5.1 openstack架构与应用案例 5.2 kubernetes架构与应用案例 5.3 openstack与kubernetes的区别 |
第二天下午 | 云原生与大数据 | 6.云原生与大数据 6.1cloud native应用架构 6.2使用虚机镜像的高级功能 6.3使用容器的高级功能 6.4如何设计应用架构发挥虚拟机、容器的优势 6.5传统应用架构的云化和容器化案例分析 6.6扩容、备份的管理流程 6.7如何在云环境运行hadoop大数据系统 |
| 讨论 | 项目交流讨论 |
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