一、实训场景与科研场景的差异

（一）峰值极其集中

科研任务是长尾分布，随时有人提交；实训则是脉冲式，一节课内集中提交。这意味着规格必须按峰值准备，按日均用量估算会严重不足。

（二）起点必须一致

同一门课的学生拿到的环境、数据和初始代码必须完全相同，否则成绩比较失去意义。这一点比性能更重要。

（三）下课就要复位

上一节学生留下的文件、改坏的配置不能影响下一节。复位要在一节课结束到下一节开始之间完成，通常只有几分钟窗口。

二、快照与模板怎么用

（一）模板镜像的准备

学期初由助教准备一个模板镜像，包含系统、软件、示例代码和初始数据，验证无误后冻结。冻结后不再修改，减少中途变更导致环境不一致。

（二）每人一份实例

上课时按名单批量创建实例，每人从同一模板启动。创建过程可以提前十分钟自动触发，减少上课时集中启动造成拥堵。

（三）快照用于保存过程

实验需要跨节课延续时，对个人实例做快照保存，下次课从快照恢复。天翼云主机可作为批量创建与快照管理的调度节点，按名单接口自动执行，减少人工操作出错。

1. 模板冻结的时间点

开课前一周冻结模板，留出时间让助教完整跑一遍实验流程。

2. 快照的保留期限

课程结束后保留一个月供复查，之后统一清理，减少长期占用存储。

3. 模板变更的流程

确实需要修改时新建版本而非覆盖原版，并同步通知所有任课教师。

三、规格按峰值怎么估

（一）先算并发实例数

按最大班级人数估算实例数，再乘以单实例规格。不要按选课人数的均值计算，选修课的实际到课率波动很大。

（二）预留冗余

在峰值基础上留出两成冗余，用于应对补做、重做和临时加课。实训场景中资源不足的代价是一整节课无法进行，远高于冗余的开销。

（三）分时复用的可能

不同班级上课时间错开时，同一批资源可以复用。排课时把实验课分散到不同时段，能显著降低峰值压力。

四、回收与复位

（一）定时回收

按课表设定回收时间，下课即触发。回收前给客户端发送提醒，让学生有时间保存结果。

（二）自动复位

回收后从模板重新创建实例，保证下节课起点干净。复位流程要可监控，出现失败时自动重试并告警。

（三）异常实例的处理

个别实例卡死时支持单独重启而不影响其他人。这要求在架构上把每个实例做成相互隔离的单元。

① 上课前十分钟自动创建实例，减少集中启动造成拥堵。

② 下课后按课表自动回收，回收前发送一次提醒。

③ 需要延续的实验对个人实例做快照，下节课从快照恢复。

五、作业收集与检查

（一）统一收集入口

作业从实例内指定目录统一收集，减少邮件、聊天工具多渠道提交。收集时自动记录提交时间，作为时限判定的依据。

（二）自动检查与人工复核

客观题与运行结果可以自动判定，主观部分由助教复核。自动判定规则要在开课前公开，让学生清楚打分口径。

（三）终端访问的准备

学生自有设备配置差异大时，可以提供统一的云端桌面入口。天翼云电脑适合承担这类访问，学生用浏览器即可进入实验环境，不必在本地安装任何专业软件。

六、故障兜底与学期准备

（一）准备一套离线方案

万一平台不可用，要有不依赖网络的基础实验方案。这套方案不追求完整，但能保证课程进度不中断。

（二）学期初检查清单

开课前逐项确认：模板可启动、数据完整、回收任务已配置、助教账号权限正确、告警通道可用。清单走一遍通常只需半小时，却能减少第一周的混乱。

（三）课后复盘

每次课后记录出现的问题与处理方式，积累一学期后整理成一份排障手册，交给下一届助教。

（四）分组实验的资源划分

多人一组的实验可以按组创建共享实例，成员都能访问同一份数据。组数少时资源压力下降，但要注意记录每个成员的实际贡献。

实验指导书应与模板镜像同步更新。镜像改了而指导书没改，学生会按旧步骤操作遇到报错，这类问题在开学第一周最常见。

成绩相关的数据保存期限要长于课程结束时间，通常保留一学年以备复查与申诉处理。

对资源需求差异大的课程，可以准备两档规格：基础档满足多数实验，进阶档用于计算量大的选修内容。

课程结束后的资源释放要及时。忘记回收的实例会持续产生开销，建议在课表系统中配置结束后自动触发回收。

课程表的排布对资源压力影响很大。把多门实验课错开时段，峰值需求可以明显下降，排课时值得为此多花些功夫。

学生的操作失误要有容错设计。误删系统文件、改错配置属于常见情况，一键重置到初始状态能减少大量求助，也保护课堂节奏。

实验指导中的每一步都应有预期结果。学生可以自行判断是否做对，助教的答疑量会明显下降，课堂时间更多用于讲思路。

提交环节的时限要宽松一些。网络波动或本地故障导致的超时，通常不适合作为扣分依据，可以设置一次补交通道。

对需要长时间运行的实验，可以改成分阶段提交中间结果，既便于检查进度，也减少最后集中提交造成的拥堵。

同一门课有快慢班时，模板可以准备两个版本，内容深浅不同但环境一致，这样成绩比较仍有共同基础。

资源不足时的降级方案要提前定：降低并发规格、延长实验周期，或改为演示加抽查，临时决定往往手忙脚乱。

助教的权限要高于学生但低于管理员，可以查看所有实例、协助重置，但不能修改模板，减少误操作影响整门课程。

实验数据的复用能减少准备时间。往届数据脱敏后作为练习材料，成本很低但效果不错，也便于学生对照往年的完成度。

每学期末做一次容量复盘，记录实际峰值与配置规格的差值，作为下学期扩容或缩减的依据，比凭印象决策可靠。

实验课与理论课的设备需求差异很大。前者需要每人一份可操作环境，后者只需展示。排课时把两类课程分开统计，资源规划会更贴近实际，也能减少不必要的预留。

结语：实训场景的关键不是单机性能，而是一致性、可复位和可预期。快照保证起点相同，规格按峰值准备，回收与复位自动化，这三件事做好，上课时的意外就会大幅减少。剩下的精力，应该放在实验内容本身而不是环境维护上。