分布与云计算

先说结论：非常适合大四学生选的一门课

我这学期选这门课主要有几个原因：

• 上软工的时候docker和k8s没有学明白，当时用zy给的方法一直尝试配梯子，死活连不上dockerhub，上了这门课才发现用docker desktop，配一个dockerhub的国内镜像就可以了。
• 听说大G给分好，期末考海底捞。
• 只有四次作业，没有project，体感比较轻松。

bb上给的课程介绍：

1. 只有lab课签到，感觉几乎每一节lab都会签到，lecture不签到。
2. 四次作业，第二次作业（Services & API Architectures）工作量比较大，需要实现一个南科大售货系统，涉及数据库设计与实现，gRPC，Restful API等等。其他三次作业都比较简单。
3. 考试比较八股，没背书根本考不来。全大题，60%的内容是lecture课件，40%是lab课件。lecture课件比较凌乱，建议自己总结一下重点。本次考试前有幸在github某仓库找到了一份绝佳的复习提纲，几乎覆盖了lecture的考点，救了我的老命。信息检索能力是非常重要的，其实很多课都可以在github上面找到高质量的笔记甚至是往年真题的，大家可以试着搜搜看，比如 sustech CS328。

考试回忆版（不完整且顺序是乱的，仅供参考，提供回忆版是为了让大家提前熟悉一下考试题型大概会长什么样，不保证押题）：

1. 分布式系统设计的metric，performance相关的写3个（6分）（responsiveness， throughput， load-balancing）
2. space coupling和time coupling是什么，space (un)coupling和time (un)coupling的四种排列组合分别举例（12分）
3. 远程调用有哪些 semantic invocation？有哪些区别？（maybe， at least once， at most once）
4. 分布式互斥的三个要求是什么？写出前两个（4分），centralized service有什么缺陷？Ring-based有什么缺陷？他们是否满足分布式互斥的第三个条件（因果顺序）？
5. MPI 的类型（1-many，many-1，many-many）并举例。
6. MapReduce大题，为两句话统计词频（课件演示过的WordCount例子）
7. Saas，Paas，Iaas：给出描述让你判断是哪个，写出另外两个。
8. 画出docker各组件的关系图（10分），还有Kubernetes Scheduler的两种什么方式（4分），后面看了ppt好像是Filtering和Scoring，还问Taints & Tolerations是什么，属于哪一种（Filtering）（3分）。

可惜了我最后没有把docker和k8s的lab课件复习清楚，这里丢了好多分😭，但最后还是拿到了95分，我还是很满意的啦。

简介 计算机系一门相对轻松（偏水）的课程。理论课讲解分布式系统和云技术基础，Lab课侧重技术实践。适合大四养老或补学分的同学，但想不费力拿高绩点的同学慎选。评价体系单一：Lab出勤和四次作业占50%，期末考试占50%。
【课程内容与教学】

• 理论课： 内容偏导论性质。老师上课生动但口音稍重，听起来略吃力；PPT内容较精简，课后自学复习有一定难度（我是靠Gemini辅助才啃下来的）。大四学生居多，学期后半段出勤率较低，50人的课往往只有十几人。
• Lab与作业（50%）： 包含四次作业，分别对应 MPI、API、Spark 和 K8s。除了API稍有难度，其余对照要求做拿高分不难，老师课上说未来可能增加区块链相关内容。Lab课出勤率明显高于理论课，个人感觉内容更实用，助教英文标准，讲解非常细致。

【考试（50%）】

• 涉及理论与Lab内容。以概念题为主，计算题约占10分。最后一节课会给极详细的考试大纲，精确到每一问的分值。概念题较基础，总体难度比预想简单；但想考高分有门槛，需要上课听讲并投入一定量复习。

总结 老师承诺“让我们放心成绩”，但实际体感主要是海底捞 而非“高分捞。如果作业或考试稍有失误，拿A以上就会比较难。个人感觉最后成绩有点被暗杀了。平时分49，期末86左右，总绩92。期末没有感觉到明显调分（概念题为主，估分比较简单，但也有可能是本人盲目自大了），总之没有达到选这门课的预期。重要经验：想拿A以上需要好好复习，不要寄希望于老师调分；但如果你能接受全程非常轻松、最后拿个A-甚至以上（希望各位都是以上），那这门课性价比很高，值得推荐。当然，对于大四没时间来上课的同学，更是强烈推荐；

这门课貌似很多大四保研了的人选，主要特点是平时只有lab签到+四次作业（三次简单一次难，平均耗时简单的4H以内，难的10-12h），然后期末占比50%。

给分超级无敌好～老师好像希望所有人总评上80怕太低影响我们申请好学校，所以一群大四生去实习开组会基本不来理论课，期末原始分40-50的被捞到了80左右。考完期末我感觉自己错了几道概念题但最后给我的是期末卷面99总评100，感觉给分好到了令人震惊的程度，这门课我原本是因为上学期网络学的不够扎实+帮人签到选来巩固的，没想到…给分超级无敌好。

理论课忽略老师口音讲的还不错，lab的中文助教超级负责，每次答疑可能会在教室里待到快十点（7-9点的晚课）。这位助教（特指中文的，还有一个英文助教，没怎么接触过不做评价）批改作业非常认真，第二次作业给我详细写了快一千字的评语和扣分原因，TA的英语水平也很高，讲课清晰流畅。我第一次见到改作业辣么认真的TA，在每个同学的作业上都花了一两个小时自己跑通一遍。

期末考的内容就考了一道标准时间相关的计算题，其他多为概念题和对一些常用技术（K8s grpc 等）的理解，比如docker各个组件之间的关系等。60%和理论课PPT有关，剩下是Lab课件里的内容，TA会划重点。总体不难，不需要死记硬背，理解为上。

课程

大四为完成学分来选这门课，总的来说体感轻松，可以轻易通过。大课内容会比较传统，包括云计算的基础知识和一部分分布式系统的基础概念。

课程Lab会讲MPI、Spark、Docker、K8s这些，但是由于平时科研都会使用，所以没有难度。四次作业里这回第二次作业工作量会比较大，用vibe coding大概一个晚上能做完。助教非常用心，会给每份作业做很好的点评，必须点赞！

期末考比较简单，复习了两小时。复习视频：【分布与云计算 - DnCC 复习】 https://www.bilibili.com/video/BV1eovaBTEW9/

关于更深度的分布式系统知识，欢迎来选研究生课程 高级分布式系统 （ https://ncesnext.com/course/9077/

一些有趣的应用

跟好几个朋友简单聊过这门课的内容，其实对于找工作来说还是挺实用的。比如 Restful API，gRPC 这些，很多项目都会有使用。Docker、K8s这些虚拟化容器更不用说了。所以如果计划大三去实习，可以提前看看。

另外就是MPI的知识会在超算比赛里用的比较多。比如同一个学期的比赛，我们针对软件的通信pattern进行对应的策略选择。比如在使用MPI-PR策略后，MPI会将同一节点内的通信merge到同一个process上。

另外，面对不同的数据量及通信拓扑，MPI会选择不同的广播算法来完成集合通信源语。