云计算技术人才实践培训体系研究

常 虹 吴湘宁 罗勋鹤 彭建怡 刘远兴

(1.中国地质大学(武汉)实验室与设备管理处，湖北 武汉 430074；2.中国地质大学(武汉)计算机学院，湖北 武汉 430078)

0 引言

虚拟化指对计算、存储、网络等物理资源进行抽象的技术。云计算是指通过网络(包括Internet和企业内部的Intranet)以按需、易扩展的方式获得所需的硬件、平台、软件及服务等资源的技术，是并行计算、分布式计算和网格计算等技术进化发展并商业化的产物。提供共享资源的网络平台被统称为“云”，云的资源通常是由分布式的大规模物理集群提供，并通过虚拟化技术统一管理、分配和调度。

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]。

云计算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。企业上云后，可以极大地减少信息系统的运营和维护成本、合理调整高低峰运营负荷，并可运用大数据、人工智能等云上服务来实现业务拓展。因此，在数字化、智能化的主旋律下，越来越多的企业选择上云，希望借助云计算技术来实现企业的转型，并迎接工业4.0时代的到来。德意志银行的投资分析报告显示，中国有84%的企业有意愿上云，许多企业已经关闭线下的IDC(互联网数据中心)，转而迁移到云平台。

国内外云计算市场呈现出繁荣之势，知名市场调研机构Gartner的数据显示：云计算已经成为增长最快的科技领域，整体增长速度为25%。2015-2019年，全球云计算行业市场规模逐年扩张。2019年全球云计算行业市场规模达1710亿美元，同比增长22.8%。预计到2021年，市场规模将突破2400亿美元。而从中国市场来看，前瞻产业研究院发布的统计数据显示，中国云计算行业市场规模呈现逐年快速增长态势，而且增速快于全球水平。预计2021年中国云计算行业市场规模将达到1858亿元[2]。

图1 2015-2021年全球及中国云计算产业规模及预测

虚拟化与云计算技术被视为IT界的一次革命，使用虚拟化技术可提高资源的利用率，实现在线资源扩展、自动负载均衡、高可用，以及业务不间断维护，给企业的工作方式和商业模式带来了根本性改变。近年来，虚拟化与云计算产业进入高速增长阶段，社会对掌握虚拟化与云计算技术专业人才的需求呈现空前增长态势。据工信部统计预测，未来3年我国虚拟化与云计算产业人才的需求将呈现每年数十万的缺口[2]。

随着以大数据、人工智能等为代表的“新工科”建设行动在全国高校的展开，教育部不断加快新型IT技术紧缺人才的培养布局，2018年10月发布的《教育部关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》指出：深化高校本科专业供给侧改革，建立健全专业动态调整机制，主动布局集成电路、人工智能、云计算、大数据、网络空间安全等战略性新兴产业发展和民生急需相关学科专业[3]。云计算技术在一流专业建设中的重要性开始显现，越来越多的高校根据“新工科”建设需要，围绕国家战略性新兴产业对云计算人才的需求，与企业和地方共同搭建虚拟化和云计算人才培养的实践体系。

1 云计算的服务类型、部署类型及国内市场规模

云计算的服务类型从低到高分为IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)、PaaS(Platform as a Service，平台即服务)、SaaS(Software as a Service，软件即服务)三层。IaaS 是最底层云服务，提供一些基础资源服务。PaaS 提供软件研发平台，开发人员只需要关注业务逻辑的实现，不需要关注底层软硬件实现。SaaS 是用户将软件的部署、运行、管理都交给云平台，软件可以拿来即用，自己只需关心业务数据，而不需要关心技术问题。

从“云”的部署类型来看，云计算可以分为公有云、私有云和混合云三种形态。公有云指由云供应商提供的面向公众开放租售的大规模云系统。私有云是企业独立拥有或独立承租的云系统，通常部署在企业数据中心的主机托管场所，位于防火墙内。私有云极大地保障了云平台的安全，但是需要稳定的云平台部署场地，以及一支比较专业的云平台硬件、软件维护队伍，并需要不菲的运维费用。混合云是公有云和私有云的结合，并可实现公有云和私有云之间数据及应用的移动和互通。通常企业将敏感数据放在私有云，而公有云则用来存放公开数据，或是用来做灾备或负载高峰时的扩充。

提供公有云服务的有阿里云、华为云、腾讯云、百度云、亚马逊AWS、微软Azure、谷歌GCP等平台。可实现私有云的有OpenStack、CloudStack、KVM、Xen、Hyper-V、Docker(容器)等开源平台和软件，以及VMware、Citrix(思杰)等商业软件。当前，中国的公有云和私有云的市场规模都呈逐年快速递增的态势(见图2)[2]。

图2 2015-2021中国公有云和私有云市场规模及预测

2 虚拟化及云计算产业链结构

云计算已经形成了非常完整的产业链。产业链的上游企业主要是云计算基础设施提供商，可以分为三种：软件基础设施提供商，提供操作系统、数据库、虚拟化、信息安全等产品；硬件基础设施提供商：提供芯片、服务器、储存等产品；网络基础设施提供商：提供网络设备、通信运营等产品或服务。产业链的中游企业主要是云供应商，包括前面提到的公有云服务商，有些公有云供应商也提供企业私有云的定制服务。产业链的下游企业主要提供云计算的延伸产业或增值服务，包括云计算规划咨询、云计算实施/交付/外包、云计算系统集成、云计算运维、行业解决方案等服务商，以及云计算终端设备提供商。

图3 云计算产业链

由图3可见，云计算产业链的上、中、下游企业及最终用户单位都需要云计算的专业人才，市场对云计算人才的需求量大。

3 虚拟化及云计算人才的知识技能要求

云计算相关的职位可大致分为：云系统架构师、云应用开发工程师、云平台部署及运维工程师。云架构师扮演系统分析角色，主要为企业提供云平台的解决方案，以及实施路线图。云应用开发人员主要是在特定的云平台上开发各类应用系统。云平台部署及运维人员则负责云平台的配置、部署、运行及维护，表1列出了各类云计算相关职位的角色定位、主要职责及需要具备的专业能力。

根据赛迪的统计，云系统架构师、云应用开发工程师岗位所需掌握的专业知识和技能方面要求更高，多为云计算产业链中上游企业的研发类岗位，约占人才总需求的30%，比较适合于本硕毕业生。而云平台部署及运维工程师岗位则需要技能型、应用型的技术人才，多为云计算产业链中下游企业的工程类岗位，约占人才总需求的70%，比较适合于专科毕业生。此外，云计算最终用户单位内部也有一定的岗位需求，随着上云单位的不断增加，这些单位提供的公有云及私有云的管理及应用岗位数量也相当可观。

由于很多企业采用混合云架构，因此云计算人才不但要掌握私有云的部署及管理技能，而且需要了解公有云市场主要产品的性能，并需要具备能够有效地对企业的混合云进行规划和设计的能力(见表2)。

表1 云计算相关岗位的职责及能力要求

表2 虚拟化及云计算人才的知识技能要求

4 虚拟化及云计算实践培训体系

云计算环境具有设备复杂及软件配置多样的特点，因此，在开展虚拟化及云计算实验时，应尽可能地模拟各类不同的场景，例如模拟私有云、公有云、混合云等多种架构，并尽可能包含IaaS、PaaS、SaaS三个层面的实际操作环境。

在制定实践培训内容时，要考虑内容的实用性，不但要有基础的、验证型实验，也要有工程应用型的综合实验。云计算的实践培训体系可分为“云计算基础”“云平台管理及服务”和“云应用实战”三个部分(见图4)。

在开展云计算实训之前，受训人员必须具备一定的计算机科学、编程语言等方面的基础知识。云计算实践培训体系的第一个层次，即云计算基础部分，必须提供Linux、高级语言编程、传统关系型数据库、网络存储(常用来存储ISO镜像、虚拟机镜像、虚拟机快照)等基础实验。第二个层次，即云平台管理及服务部分，需包含Xen、KVM、Docker等开源Hypervisor及VMware、Ctrix等商业化Hypervisor平台的管理及服务，以及主流开源云计算平台OpenStack的keystone、nova、glance、swift、ceilometer、cinder、heat、Horizon、Trove、Neutron等经典组件实验[4，5]，OpenStack(及CloudStack)具有高可用性及扩展性，支持大部分主流的Hypervisor，甚至可以访问Amazon EC2那样的公共云服务，是最具代表性的云计算平台。受训人员将重点掌握资源调度、虚拟机及镜像管理、安全管理等云平台基本运维技术，以及虚拟机动态迁移、高可用性(High Availability，HA)等云平台高级运维技术。第三个层次，即云应用实战部分，通过阿里云等公有云的配置及管理实验，以及结合具体行业应用的企业SaaS服务实训项目，可帮助受训人员了解如何将云平台部署于生产环境。此外，通过大数据的入门实验以及NoSQL数据库实验，帮助受训人员理解云计算和Hadoop大数据平台、NoSQL数据库的结合机制[6]。表3是虚拟化及云计算主要培训项目组的示例。

图4 云计算实践培训体系

表3 虚拟化及云计算主要培训项目组示例

5 云计算实践培训平台设计

云计算实践培训环境是一种非常典型的分布式应用，需要架设在物理机集群之上，单机是无法开展云计算实验的。然而，为每位受训人员配置几台物理机作为实验平台并不现实。以30个受训人员为例，当一个受训人员开展OpenStack实验时，简单的OpenStack集群至少应包含一个控制节点(Controller)、一个计算节点(Compute)、一个网络控制节点(Network)，30个受训人员总共需要90台物理机才能开展实验，显然成本过高，而设备的利用率却很低，设备的维护也比较困难。

为了解决这个问题，可以在云计算技术自身寻找答案，也就是利用虚拟化技术，构建基于云平台的云计算实践环境。

图5 基于云平台的云计算实践培训环境的物理构成

图5是基于云平台的云计算实践培训环境的物理构成，私有云控制节点采用虚拟化技术统一调度私有云计算集群的物理资源，生成的虚拟机在私有云计算集群的内部运行，受训人员终端通过网络访问和使用这些虚拟机。每个受训人员可以申请多台虚拟机，并将这些虚拟机通过虚拟网络连接成虚拟机集群，受训人员可以用虚拟机集群来虚拟仿真云计算物理机集群(如前面所说的OpenStack集群)，并在其基础上进行第二次虚拟化来开展云计算实验。

图6 是云计算实践培训环境的逻辑结构，底层是物理集群的物理硬件资源，包括CPU资源、存储资源、网络资源。再上一层便是Hypervisor，负责将所有的硬件资源虚拟化并放入统一管理和分配的虚拟资源池，然后通过第一次虚拟化，对受训人员开展实验所需要的资源进行定制和封装，打包成云计算实验所需的虚拟集群及虚拟网络，再通过网络分发给受训人员使用，此时，受训人员可以通过第二次虚拟化，创建自己的实验云。

这种二次虚拟化的方法，可以极大地提高设备的利用率，而且可以保证受训人员创建的实验云不会相互干扰。两次虚拟化可以使用不同的Hypervisor框架。以30个受训人员为例，使用4～6台物理服务器(含一台控制节点、其余为计算节点)构建一个实验云平台，可虚拟出90台虚拟机供30个受训人员使用，每个受训人员可分得3台虚拟机，并在这3个虚拟机上开展KVM等虚拟化和云计算实验。

图6 云计算实践培训平台的逻辑结构

6 结语

近些年，随着云计算产业链的不断完善，以及云计算市场的快速增长，社会对虚拟化与云计算人才的需求量也出现了爆发式增长。云计算不同职位对人才的能力要求及知识技能要求是不同的，培养虚拟化与云计算人才的最重要环节就是锻炼其实际动手能力，因此，合理设计云计算的实践培训体系及实践培训项目，并建设云计算的实践培训环境就变得尤为重要。在开展虚拟化与云计算的实践培训时，第一次虚拟化可为受训人员分配所需的多台虚拟机资源，受训人员再通过第二次虚拟化构建自己的小型实验云环境。