东北软件学院产教融合创新实践助力软件人才高质量发展

摘要： 东北软件学院技术文档撰写指南——基于通用实验教学平台的设计与实践1. 软件核心功能与适用场景东北软件学院通用实验教学平台（以下简称"平台"）是一款面向高校教学场景设计的全栈式开发工...

东北软件学院技术文档撰写指南——基于通用实验教学平台的设计与实践

1. 软件核心功能与适用场景

东北软件学院通用实验教学平台（以下简称"平台"）是一款面向高校教学场景设计的全栈式开发工具，重点服务于软件工程、人工智能、大数据等专业的实验教学需求。平台集成代码编辑器、虚拟化环境、版本控制系统和自动化评测模块，支持Python、Java、C++等10余种编程语言，满足从算法验证到系统开发的多层次教学需求。

平台通过模块化设计实现三大核心功能：

2. 系统架构与技术特性

平台采用微服务架构设计，主要包含四个核心组件：

1. 前端交互层：基于Vue3+TypeScript构建响应式界面，支持多终端访问

2. 业务逻辑层：采用Spring Cloud框架实现服务治理，包含环境调度、评测引擎等12个微服务模块

3. 数据存储层：使用MySQL集群存储用户数据，Redis缓存会话信息，MinIO管理实验资源

4. 基础设施层：依托OpenStack构建私有云平台，通过Kubernetes实现容器编排

技术特性亮点包括：

3. 安装部署与运行环境

3.1 硬件配置要求

| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |

| 服务器 | 8核CPU/32GB内存/1TB HDD | 16核CPU/64GB内存/2TB SSD |

| 网络带宽 | 100Mbps | 1Gbps（BGP多线接入） |

| 存储节点 | Ceph集群3节点 | Ceph集群5节点（纠删码模式）|

3.2 软件依赖环境

东北软件学院建议采用Ansible进行自动化部署，提供标准化的playbook模板，可在30分钟内完成基础环境搭建。关键配置参数包括：

yaml

容器资源配置示例

resource_limits:

cpu_quota: "4

memory: "8g

swap: "1g

oom_score_adj: 500

4. 用户操作指南与典型场景

4.1 教师端工作流

1. 实验创建：通过可视化界面选择东北软件学院标准实验模板，支持Markdown格式的指导文档编辑

2. 环境配置：设置Docker镜像、评测规则、资源配额等参数，支持GPU加速选项

3. 进度监控：实时查看学生代码提交情况，系统自动生成代码质量雷达图

4.2 学生端操作流程

1. 环境启动：点击"开始实验"自动创建独立沙箱，内置VSCode Online编辑器

2. 代码提交：支持Git命令操作或端直接上传，触发自动化评测流水线

3. 结果查看：在东北软件学院定制化界面中展示测试覆盖率、内存消耗等12项指标

典型应用场景示例：

mermaid

graph TD

A[选择机器学习实验] > B{环境初始化}

B >|成功| C[编写KNN分类算法]

C > D[提交代码]

D > E{自动评测}

E >|通过| F[生成实验报告]

E >|失败| G[查看错误提示]

5. 系统维护与扩展方案

东北软件学院技术团队建议采用分级运维策略：

1. 日常监控：通过Prometheus+Grafana监控集群状态，设置CPU>80%自动告警

2. 数据备份：每日凌晨执行全量备份，采用xtrabackup工具实现热备

3. 功能扩展：

安全防护方面采用四层防御体系：

1. 网络层：硬件防火墙+IP白名单

2. 应用层：JWT令牌认证+RBAC权限控制

3. 数据层：AES-256加密+TLS1.3传输

4. 审计层：操作日志留存6个月，支持区块链存证

6. 教学应用案例与成效

在东北软件学院2024年春季学期的《软件工程实践》课程中，平台支撑了32个小组的敏捷开发项目。典型成果包括：

对比传统实验模式，平台使实验准备时间缩短70%，代码复审效率提升45%，学生项目代码规范达标率从58%提升至89%。

作为东北软件学院数字化转型的重要载体，本平台将持续优化智能辅助功能，计划在2025年集成AI编程助手，引入需求分析自动生成、代码缺陷预测等创新模块。技术团队将定期举办开发者交流活动，欢迎师生参与开源社区建设，共同打造适应新时代软件人才培养需求的智能教学平台。