大数据及云计算技术应用于智慧校园中的实践分析.pdf

第 15 期2023 年 8 月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.15August,2023作者简介:权赫(1986),男,甘肃会宁人,讲师,硕士研究生;研究方向:网络安全。大数据及云计算技术应用于智慧校园中的实践分析权 赫(新疆理工学院 信息工程学院,新疆 阿克苏 843000)摘要:大数据及云计算技术在各行各业应用广泛,在智慧校园建设中发挥了重要作用,取得了许多重要研究成果。文章提出了一种以功能管理、用户管理为主的智慧校园方案设计,介绍了方案中的功能管理与用户分区。通过建设智慧校园数据中心,搭建智慧校园平台,完善基础设施层建设,为校园数据实时分析建立标准数据库,提出云计算资源算法,实现智慧校园建设。实践表明,大数据与云计算技术建设智慧校园,可以更好地整合资源,分配资源,提高智慧校园信息系统的稳定性。关键词:大数据;云计算;智慧校园;信息中心中图分类号:TP311 文献标志码:A0 引言 智慧校园是一种全新的教育理念,通过利用大数据,云计算技术创设可以感知学校物理环境,形成全面开放的舒适校园。智慧校园成为建设理想学校的主要趋势,智慧校园建设离不开信息化手段的运用,尤其是在数据中心、信息平台的构建,各种师生业务的开发都是建设智慧校园的关键,因此学校应重视“互联网+”的校园建设思路,创新技术形态、数据形态及组织形态,构建以云计算技术为支撑的智慧校园信息数据中心,为学校信息化建设注入新的理念。1 智慧校园概念 智慧校园以云计算、物联网技术为基础改变学校人、物交互方式,将学校资源管理实现有机整合,提高校园数据资源整合速度与灵活性。智慧校园主要针对校园内部环境,是实现数字校园后另一种更加现代化的校园表现形式,智慧校园表现在:第一,拥有基础性物理设施平台1。第二,网络连接形式丰富。第三,拥有信息数据资源平台。综上,智慧校园要求为全校师生提供全新的智能化基础网络环境,通过统一的信息综合平台实现个性化服务,同时为校内外交流提供便利2。智慧校园建设结构包括业务系统、支撑平台及基础设施建设 3 层。2 智慧校园方案设计2.1 智慧校园建设原则 智慧校园建设要遵循先进性、适应性与可扩展性、安全性与保密性、一站式设计等原则。(1)先进性。利用先进技术构建智慧校园系统平台,实现现代化管理模式3。(2)适应性与可扩展性。构建能够满足校园海量数据资源储存,适应的维护管理系统。(3)安全性与保密性。信息系统平台具有信息保密功能。(4)一站式设计原则。构建统一的信息户口,提供全方位的校园服务。2.2 功能管理 智慧校园面向全校师生及管理人员,为避免智慧校园系统管理功能重复,系统设计可以提供统一登录功能,但针对不同用户需要设计不同的使用模式。信息系统用户应包括高校行政人员、各学院部门管理人员、教师、学生。校园信息系统、科研人员及教师与学生平台使用功能整理如表 1 所示。表 1 用户使用模式用户应用功能用户认证单点登录服务注册服务查询用户管理数据储存数据技术数据下载数据计算校园信息系统科研人员教师与学生 注:表示平台用户可应用功能。2.3 用户管理 智慧校园角色管理系统分为两种角色,包括管理员与普通用户。系统管理人员管理整个数据平台,应用系统管理所有一般用户,不同用户角色有相应的角色权限,使应用系统与权限控制更加透明4。3 智慧校园信息数据中心3.1 智慧校园平台选择 使用云计算,大数据技术构建智慧化学校环境,提供便捷化的信息服务。但是信息系统结构十分特殊,信息构建不同,设计方案不同。因此,本文主要使用云计算技术作为信息平台技术支撑,为构建智慧协同信息系统提供便利,同时结合校园现有软、硬件资源构建灵活的 EUCALYPTUS-HADOOP 信息平台,实现一站式服务,支持安全通信,不同用户的使用权限可以灵活设置,提供多种接口服务5。3.2 基础设施层建设 基础设施层建设包括信息标准、标准数据库。其中,信息标准利用云计算实现教学、学习、管理及决策标准,为学校培养科研人才、提高工作效率提供帮助。信息系统体系设置包括数据标准、技术标准、管理标准及管理评估,规范平台数据、开发、部门管理、运营55第 15 期2023 年 8 月无线互联科技智能控制No.15August,2023管理及信息化建设6。数据库建设是整个信息系统建立的核心,数据库应保障大量数据的容纳,保障数据多元性,且能够实时分析数据,本文选择 ASP 技术作为智慧校园信息系统数据库的前端开发工具,可以实现实时管理数据信息,检测系统数据管理。数据库标准从智慧校园信息系统、教学系统、行政系统、科研系统、离校系统等项目建立标准数据库,详细整理如表 2 所示。表 2 标准数据库项目名称格式智慧校园信息系统教职工工号入校年份4 位流水编号学生学号入学年份1 位年制4 位数流水号教学系统包括单位代码、班级代码、校区代码、专业代码单位:一级、二级、三级单位号校区:1 位代码专业:4 位代码教学系统班级代码、课程代码及教学场地班级:入校年份、代码、流水号课程:8 位代码场地:校区、楼号、房间号行政系统国标及校标科研系统同行政系统3.3 综合信息服务管理 综合信息服务管理内容应该包括数据中心平台、身份认证平台、信息入口平台。数据平台中心要具备安全性与稳定性,操作便利,能够实现数据共享,为学校教学科研交流提供平台。身份认证确保智慧校园安全性,确保认证规范。信息入口平台为用户提供登录统一信息的服务入口7。4 智慧校园大数据中心云计算资源算法 智慧校园信息系统以大数据与云计算技术为基础,校园数据中心是整个信息系统的核心部分,为了提高数据中心效用性与资源利用率,可以使用虚拟化技术构建网络资源地,发挥云计算资源的自动分配、动态扩展、及时获取资源的优势8。4.1 多目标演化算法 以多目标演化算法为基础实现云计算虚拟分配算法,分为问题描述、编码与评估函数演化算子等部分。4.1.1 问题描述 云计算虚拟机分配重点为考虑不同目标组合优化问题,可以将多个分配问题看作一个整体问题处理,可用资源包括 CPU、内存及数据传输,均属于向量重要内容,在虚拟节点中放入物体,缩小虚拟节点占比,减少负载方差,用公式(1)表示多个目标虚拟机分配过程,式中包括虚拟节点(fPN)、集群负载方差(fLB)。fPN=minjCJ,fLB=mincDic(1)虚拟节点为 Cj=01,但是00 时,否则=1。i 维方差在式子中使用 Di表示,cDic中的 C 代表总维度。Di=n(Pij-Pi)n(2)在公式(2)中,虚拟节点数用 n 表示,第 i 维性能特征平均值使用包括在前者所有虚拟节点中,因此用Pi表示。为了凸显性能特征规范稳定,在虚拟节点中用到的第 i 维资源剩余分配量,除以 i 维总资源,最后计算出第 i 维性能的特征值,用 Pij表示。iVMcpui Xij PcpujiVMnenij Xi PnenjiVMI0i Xj PI0j(3)公式(3)中,虚拟机并未及时分配到相应的虚拟节点,式中 Xij只能为 0,虚拟机的 CPU、内存及相应数据传输资源用 VMcpui、VMneni、VMi0i表示,式中以 P 表示虚拟节点的则为节点 j 的主要内存及数据传输部分。当虚拟机数量用 cn 表示时,可以使用应用系统(P),每一个不同应用系统 P 中都有相应的服务协议,为了满足数量为 cn 的虚拟机(VM)所有应用系统相应指标 P,可以采用公式(4)表达。cnVMip SLAP(4)运用云计算资源动态调度的具体算法中,合理利用资源监控器,达到有效监测资源动态调度系统性能的目的,当数据信息系统一旦出现超载的情况,需要及时使用新的虚拟机(VM)分担超出的资源。在校园信息系统网站中一旦出现访问资源率下降,也需要满足公式(4)才能将虚拟机的数量缩减。4.1.2 编码与评估 在目标编码中,系统搜索效率与效果影响着整个系统编码的主要方式,也能反映出搜索目标。系统资源虚拟机分配时,应该将虚拟节点编码作为主要目标,能够实现以盒子为主、物体为主及列的不同编码,前两种方式均是针对个体,后者依赖于物体,要实现列编码需要解决编码过程中出现的冗余问题9。将多个虚拟机(VM)直接分配到不同的虚拟节点上,能够获得相应的虚拟序列号,可以逐步放入虚拟节点,成功获取目标编码。在系统已经使用的虚拟节点中选取任意一个虚拟节点,选择内容有 CPU、内存及数据传输,进行依次匹配,一旦满足某虚拟节点要求,可以进行重新分配,然后评估函数。系统均衡负载,为了实现高性能、虚拟节点使用率低,将首次使用的虚拟节点数量统计后用以评估系统耗能,如果节点运用少,表明耗能少。再者是使用想用的节点负载方差判断系统的负载性能,方差小表示负载性能好,可用公65第 15 期2023 年 8 月无线互联科技智能控制No.15August,2023式(5)评估。Fitness=minjCj,mindDid.(5)4.1.3 演化算子 演化算子分为两种,低索引计算最大长度与将单点交叉步骤改变。前者在进行交叉演算时会产生一个子个体,对比来链式长度后可以将占据优势较长的链式进行传递。同时消除其中已经传递过的虚拟机编号。后者可以随机选择个列,然后将重复的删除,未加入的虚拟机重新集合,并得到新的子个体。4.2 云计算虚拟机动态调度算法 智慧校园数据信息系统应用中,各应用服务性能需求不同,资源分配也不同,系统服务运行需求在不断变化,容易出现难以满足虚拟资源提供冗余的现象。所以计算虚拟化资源分配时,应注意合理使用的云计算资源动态调度算法,保障虚拟资源能够符合运行实际需要,能够合理分配虚拟资源,让云计算资源可有效满足虚拟资源服务动态伸缩性要求,能够及时将使用率较低的资源进行动态迁移,有效利用云计算资源,节省更多资源的使用成本,降低服务器的负载均衡。虚拟机动态调度主要思路整理为以下步骤:首先,利用监控器及时监测运行状态,收集相应负载信息。其次,监测智慧校园数据信息的运行服务状态,在算法数据库中重新分配资源,动态分配资源。最后,将数据管理信息中的相应资源分配到负载管理器,启动服务实例,在云平台监控中实现储存管理,配置决策及虚拟资源分配10。以云计算核心技术为基础,进行虚拟动态调度要重视性能负载能力评估、动态开销评估、记忆数据触发迁移机制及匹配相应的目标选择机制。虚拟动态调度算法首先要获取虚拟节点性能特征动态值,判断虚拟节点综合临界值,如果计算满足条件可以直接进行下一步,并确定动态迁移虚拟,明确目标建立相应连接,并启动迁移程序。通过云计算虚拟动态计算可以减少虚拟机迁移次数,提高智慧校园信息系统的稳定性与数据负载能力。5 结语 综上,传统校园管理模式已经逐渐发展成为智慧校园,使用大数据技术与云计算技术是创建智慧校园的技术依据,能够有效整合不同数据资源,提高校园管理效率。本文设计的智慧校园设计方案,包括学校管理、学生及教师用户管理过程,以云计算为核心技术进行云计算资源虚拟机分配,减少了信息系统虚拟服务器数量,提高了服务性能与利用率,实现了学校智能化管理。参考文献1付沙,肖叶枝.大数据时代下高校成人教育管理探索与对策研究J.继续教育研究,2021(2):27-30.2李晓丽,金士钊.智慧校园中的通信网络架构分析J.电声技术,2022(10):139-141.3方小丽.智慧校园背景下高校档案信息化建设研究J.兰台世界,2021(7):66-69.4杜娅薇,张守仁,王碧玥,等.智慧绿色校园的研究进展及实践应用分析J.新建筑,2021(2):47-53.5费紫琦.大数据时代高校数字档案安全防范研究J.兰台世界,2020(1):55-57.6阴成林,杨学利.高职院校智慧校园建设:概念与关键环节J.辽宁高职学报,2020(7):91-95.7费紫琦.大数据应用背景下高校智慧档案馆建设研究J.兰台世界,2019(8):52-54.8李菁文,左凌霄,吴迪晟,等.校园控制测量与智慧校园建设J.测绘与空间地理信息,2019(6):73-75,85.9金燄.高职院校智慧校园总体框架与技术架构研究J.电视技术,2021(1):4-8.10乔沛昕,李红波,魏冬雨.互联网+智慧校园:教育信息化 2.0 时代智慧校园新形态J.教育探索,2019(5):63-68.(编辑 沈 强)Practical analysis of the application of big data and cloud computing technology in smart campusQuan He School of Information Engineering Xinjiang Institute of Technology Aksu 843000 China Abstract Big data and cloud computing technology are widely used in all walks of life and has played an important role in the construction of smart campus and has achieved many important research results.A smart campus scheme design with function management and user management is proposed and the function management and user partition in the scheme are introduced.Then through the construction of smart campus data center the construction of smart campus platform improve the construction of infrastructure layer establish a standard database for real-time analysis of campus data propose cloud computing resource algorithm and realize the construction of smart campus.The practice shows that big data and cloud computing technology in building smart campus can better integrate resources allocate resources and improve the stability of smart campus information system.Key words big data cloud computing smart campus information center75