内容提要：

云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。西安某高校计算机科学与工程学院在此

背景下，筹划并购买了曙光公司的大数据平台。

    但在进行测试平台时发现曙光公司交付的产品与计算机学院的预期产生了较大的偏差。一百多万的平台就这样成为了鸡肋。这值得我们反思和深入剖析，如何在工程实践中发挥伦理学的规范作用。只有这样公司在工程实践中避免。

关键词

大数据；曙光；规范

案

例

分

析

1.背景介绍

云计算(Cloud Computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交互模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。无论您是通过移动或手机屏幕，平板电脑或家用计算机，还是支持上网的电视机上网，都可以访问存储在云中的数据，无论您在家或在高铁上。云计算都将跳转离你最近的节点，从而帮助您提高生产力和办公效率。目前，云计算已经普及并成为IT行业主流技术，其实质是在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时的需求背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至“云”中永久保存，企业客户根据自身需求，可以搭建自己的“私有云”，或托管、或租用“公有云”上的IT资源与服务，这些都已不是新鲜事。可以说，云是一棵挂满了大数据的苹果树。

大数据的出现，正在引发全球范围内深刻的技术与商业变革。在技术上，大数据使从数据当中提取信息的常规方式发生了变化。在技术领域，以往更多是依靠模型的方法，现在我们可以借用规模庞大的数据，用基于统计的方法，有望使语音识别、机器翻译这些技术领域在大数据时代取得新的进展。在搜索引擎和在线广告中发挥重要作用的机器学习，被认为是大数据发挥真正价值的领域在海量的数据中统计分析出人的行为、习惯等方式，计算机可以更好地学习模拟人类智能。随着包括语音、视觉、手势和多点触控等在内的自然用户界面越来越普及，计算系统正在具备与人类相仿的感知能力，其看见、听懂和理解人类用户的能力不断提高。这种计算系统不断增强的感知能力，与大数据以及机器学习领域的进展相结合，已使得目前的计算系统开始能够理解人类用户的意图和语境。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们去工作”。

我国高等院校需要建设专业的云计算大数据实验室，尤其是要满足当下员工需求的实训系统，是一个比较重要和紧迫的工作。为了增强西安某高校科研水平能力，以及发展的需求。

根据云计算与大数据行业对人才培养的需要，需要一套面向高等院校的云计算大数据实验室建设解决方案，实验内容的设计来源于社会需求调研以及云计算业界专业人士的建议，实验内容涵盖的技术知识点能够与目前云计算大数据人才的技能需求贴合，实验设计以真实的工作场景为背景，培养员工的综合能力，增强员工对真实工作环境的体验感，适应社会人才发展的需要。

2.案例描述

云计算大数据技术是当今信息技术发展的一个主要方向，云计算大数据技术一经提出就得到人们的追捧，云计算的技术如下一些优势：1、自动化 ：“脚本化的基础设施”：可以通过充分利用可编程(API驱动的)基础设施，可重用构建和部署系统。2、自动扩展：无需任何人工干预，就可以根据需求对应用进行双向扩展。自动缩放提高了自动化程度从而更加高效。3、改进的可测性：不需要进行硬件耗尽的测试。注入和自动化测试能够持续在开发过程的每一个阶段。我们可以建立一个预配置环境——“即时测试实验室”，仅用于一段时间的测试。4、灾难恢复和业务连续性：云服务为维护一系列DR服务器和数据存储提高了低成本选择。使用云服务，你可以在几分钟内完成将某一地点的环境复制到其他地域的云环境中。其应用领域也得到了快速的发展，已经在商业、政府、金融、教育等领域得到广泛应用。

为了加强西安某高校计算机科学与工程学院师生科研水平能力以及广大师生的强烈反应，经过学院领导的讨论和分析，并提交了关于建设西安某高校云计算与大数据平台实验室的可行性报告。上报校领导办公室。学校决定建设云计算与大数据平台，总投资170万元，建设地点为工1-401实验室。通过西安某高校招标管理中心，经过层层筛选，北京曙光公司各项指标符合西安某高校招标的各项条件，并于2018年9月份开始建设。经过2个月的建设，云计算与大数据平台在工1-401组装完成，并于2018年11月份开始试运行。北京曙光公司工作人员于2018年11月中旬来到西安某高校计算机学院对云计算与大数据平台的使用进行讲解。

计算机学院的很多老师用到云计算与大数据平台，因为这个平台建设完成后将会推进计算机学院老师的科研能力和水平。到现场去听报告会的有很多师生，特别是研究云计算与大数据的专家杨博老师还有一些在深度学习等领域有作为的一些老师。会议上，曙光公司工作人员介绍了他们这个平台的使用方法，介绍完成后，在答疑阶段，杨博老师率先提出问题，因为我们这个平台当初建立的目的是定义在“科研”，类似编程，拿一个最简单的例子“hello，word”，如何在这个分布式集群上运行。经过工作人员的一系列的调试和运行，还是没有将完整的程序在这个分布式集群上跑成功。就这样会议开着开着，不断有老师和员工走了，许多老师是抱着很大的希望来听这个报告会。会议到了最后，工作人员给自己找了借口下了台。

会议结束后，很多老师和杨博老师以及一些在深度学习等领域有一些成果的老师进行讨论。最后很多老师定义这个平台为“教学”平台，而非“科研”平台。因为这个平台最终没有把一个完整的程序在分布式集群上运行成功。

2019年3月份北京曙光的工作人员再次过来培训深度学习的使用方法，这次到现场去听报告会的没有老师，只有员工。

当初决定建立实验室的真正目的是为了提高计算机学院师生的科研水平，它的最大的定义是“科研”，而非“教学”。就这样170万打了水漂，云计算与大数据平台的建立并没有提高西安某高校计算机学院的科研研究能力。

注：因考虑到各方面的因素，将具体的学校名称改为了西安某高校。

3.原因分析

1.需求分析不清晰

造成这样的结果，首要的原因便是曙光公司的产品定位出了问题。需求定义，是整个软件工程的基本前提。没有一个良好的、明确的、清晰的项目需求，开发工作的缺陷是显而易见的。生产方应专门派一个人员与客户经常保持联系。使得客户的各种要求很及时地反映到产品设计中。这样可以使得项目在完成后顺利经过客户的鉴定验收，减少后期需求变动的麻烦。在需求分析的最初阶段，就应将产品定位为“科研”平台，而非“教学”平台。错误的产品定位使产品的设计、实现都出现了不同程度的偏差，最终导致了这样的结果。

2.未与客户保持沟通 

很明显，需求是很重要的。如果需求不明确，或者需求经常变动，会影响项目的开发工作。而需求的明确与否，又与跟客户的沟通密切相关。与客户及时有效的沟通，有利于客户及时的理解、建议、修改项目的功能和质量，也减少了项目开发后期，由于需求的变动，从而导致项目失败的危险性。云计算与大数据平台的产品设计阶段，生产方应积极与客户沟通，及时了解客户的具体需求，对正在生产中的产品进行调整，这样生产出来的产品才会符合需求方的要求。一味地闭门造车，就会导致这样产品与需求不符的情况。

3.未经过严格测试

软件测试是为了发现错误而执行程序的过程。一个合格的产品在完成交付之前都要进行严格的测试，增强产品的健壮性，以应对复杂的生产环境对产品提出的各种要求。而曙光公司的产品很显然未经过严格的测试，连最基本的“hello world”示例都未能实现，不禁让人怀疑曙光公司的产品交付前是否经过测试。这样的产品可想而知肯定不能满足科研过程中的苛刻要求。

4.硬实力不足

曙光公司自身的硬实力不足也是导致这一结果的原因之一。软件公司的硬实力，决定着整个项目的进度、质量、甚至成功与否。在该项目中，作为项目的实现方，完成并交付让客户满意的合格产品是最基本要求。而曙光公司交付的产品连最基本的功能都未实现，从之后的教师未参加该公司的深度学习培训可以看出人们已经对其硬实力产生了怀疑。

4.结论和启示

曙光公司交付的产品与客户的预期产生了较大的偏差，究其原因主要是软件设计方与客户未能达成有效的沟通，没能在这个工程项目中对客户的各种使用场景进行全面的考虑，对产品的定位也产生了很大的偏差，没能满足主要使用群体的使用要求。在后期的软件调校中未能使用严格的测试方案来对产品进行测试。

      在这个案例中，我们可以发现工程项目的开发人员以及客户群体的交流严重不足，开发方应当派遣软件设计人员深入使用场景体验并核实用户的需求，这样不仅在开发前期节省设计人员的时间也可以省去在后期软件交付时更改需求所产生的一系列复杂的改动。用户方面也应该有专人始终查验工程的进度，做好两方人员的交流。

      曙光公司身为软件开发的公司应该遵循行业的开发规范，严格按开发流程开发，在需求分析不够充分的情况下进行开发工作以及之后的不充分测试显然是违背这个原则的。以至于造成了双方均无法接受的局面，也影响了公司本身的信誉。

      这个案例告诉我们在工程项目中不可贪图一时的方便而忽视甚至违背工程开发的原则，最终造成不可逆的影响。工程师作为工程实践中的关键因素，担负的责任和履行的义务需要受到伦理学的规范与约束。如果工程实践中缺乏伦理因素的衡量与规范，那么工程实践活动就会偏离方向，制约经济社会以及生态的发展。如何在工程实践中发挥伦理学的规范作用，值得我们在实践中深入的研究。

      工程伦理学起源于对技术的批判，对工程师的质疑。所以，从工程伦理学的建立来看，我们既称其为“技术伦理学”，也可称其为“工程师伦理学”。前者主要是针对技术的负面影响，技术的消极作用，其实技术的作用和影响都是在工程活动中得以体现，都是在工程学的框架下进行研究，正如技术哲学的研究传统之一就是工程学传统；后者主要是从工程共同体出发，工程师在工程活动中对于技术设计、改进等方面起到重要作用，同时也面临着利益冲突，忠诚于雇主还是公众的冲突等道德困境。因此结合美国工程伦理学发展经验而言，首先要加强工程师的职业化进程，制定现实合理的伦理规范，促进工程师伦理制度化发展。其次加速工程伦理教育的发展，在工程类院校开设工程伦理方面的相关课程，开展工程伦理培训，提高工程员工的道德敏感性。再次，由于工程的境域性特征，在我国的工程活动中，不仅工程师面临着道德困境，其他工程共同体如管理者共同体、工人共同体、企业家共同体、公众共同体等都要面对多种的道德选择，与工程师的处境有一定相似性。所以在工程伦理学发展过程中，更需要关注其他工程共同体的道德困境。