云計算技術在智慧校園中應用

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摘要：所謂“智慧校園”，即以物聯網為基礎的智慧化的校園工作、學習和生活一體化的環境，它往往以應用服務系統為載體，最終實現校園教學、科研及生活進行充分融合。目前智慧校園正在成為教育行業信息化建設的方向，而其智慧的體現就在于對于信息的整合與處理。這些無不與大數據及云計算技術的特征相吻合，何況物聯網和云計算等新技術的應用使得結構化數據管理方式已無法充分體現數據價值，是以大數據與云計算技術對于結構化、半結構化和非結構化數據的管理及提供決策支持具有天然的優勢。由此可見，大數據與云計算技術必然會成為智慧校園體系中數據價值最大化的體現。文章將對大數據及云計算技術的概念進行闡述、對智慧校園的信息平臺網絡體系架構進行分析，并以此為基礎對大數據及云計算技術在智慧校園中的應用進行探究，以此為智慧校園的發展提供理論參考。

關鍵詞：大數據；云計算技術；智慧校園；概念；信息平臺架構；應用

0引言

學生的成長和安全向來是學校方面管理任務中的重中之重，借用信息技術在有限的師資資源和繁重的管理任務之間做到兼顧平衡即是智慧校園的設計與應用初衷。而智慧校園作為一種基于互聯網技術而創建的信息服務控制系統，其在日常運作的過程中需要構建數據自動化監控采集平臺與管理服務平臺，隨后借助數據自動化監控采集平臺對校園內的諸多數據進行收集與分析，繼而通過管理服務平臺向后臺用戶傳遞信息，由后臺管理者對其進行處理。在此過程中，數據信息一般具有兩個特征，由于數據總量較大、數據種類較多，數據收集的難度必然較高，同時海量數據的存儲與分析難度也相對較大。而為了實現海量數據的收集、存儲與分析，加強大數據與云計算技術在智慧平臺中的應用方可令智能終端、可感知設備及信息系統獲取海量數據，并基于這些數據分析掌握事物規律，最終實現現智慧校園資源動態分配、高校業務部署等真正智能的應用。

1大數據與云計算技術概述

1.1大數據技術

所謂“大數據技術”，即一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，這種技術具有海量的數據規模、多樣的數據類型、快速的數據傳遞速度以及較低的價值密度四個特征[1]。通常而言，基于大數據技術的系統運作一般會具有四個流程：數據采集，即將應用程序產生的數據以及日志同步至大數據系統內；數據存儲，即將海量數據在大數據系統內實現存儲；數據處理，即對原始數據進行過濾、拼接、轉換及最終應用，這種數據處理主要存在兩種形式，一種是在線的實時分析，另一種是離線批量處理；數據應用，在海量數據經過處理后對其提供外部服務，如生成可視化報表等。而為了實現這四個流程，大數據系統則需要包含以下兩類組成結構。1.1.1Hadoop數據處理架構。Hadoop是一種分析和處理大數據的軟件平臺，是一個用Java語言實現的Apache的開源軟件框架，在大量計算機組成的集群中實現了對海量數據的分布式計算[2-3]。Hadoop采用MapReduce分布式計算框架，根據GFS原理開發了HDFS（分布式文件系統），并根據BigTable原理開發了HBase數據存儲系統，允許用簡單的編程模型在計算機集群上對大型數據集進行分布式處理。目前Hadoop主要存在Flume、Pig和Hive等模塊，其中Flume模塊能夠為Hadoop采集數據，繼而對數據進行傳輸；Pig模塊旨在借助編譯器對海量數據進行分析與處理；Hive模塊能夠在海量數據經過采集、分析與處理后將其映射為數據庫表等。1.1.2HDFS分布式文件系統。HDFS是Hadoop中的一個存儲子模塊，而HDFS分布式文件系統則是Hbase數據庫的數據存儲系統，包括數據節點及主節點兩個部分[4]。在大數據系統中，HDFS系統主要負責對系統采集到的信息數據進行接收并為用戶創建文件，實現存入、讀取、修改、刪除等操作。當數據集大小超過計算機存儲能力時，那便勢必需要對數據集進行拆分存儲于不同的計算機中，而HDFS分布式文件系統則可實現對數據集實現跨計算機管理。

1.2云計算技術

就本質而言，云計算技術與大數據技術可謂密不可分，大數據可以視為云計算的應用案例之一，而云計算則是大數據的實現工具之一，其中大數據注重的是數據分析，云計算則是偏向計算機軟硬件架構與應用[5]。是以在對大數據技術進行闡述后，云計算技術也并不難理解。所謂“云計算技術”，即通過網絡“云”將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序并通過多部服務器組成的系統對小程序進行處理和分析最終將結果反饋給客戶的一類技術。就目前而言，云計算技術一般包括以下兩類平臺。1.2.1OpenStack云管理平臺。Openstack是典型的IaaS（基礎設施即服務）模式的云平臺，它的作用主要在于對基礎設施資源進行管理，以此為用戶對資源的調用和使用提供便利。由于目前的Openstack多基于Linux內核完成搭建，是以它往往能夠實現跨平臺的應用程序安裝[6]。從管理目標來看，OpenStack所管理的資源是云平臺對資源，這種資源主要包括三類——計算資源、網絡資源與存儲資源。OpenStack云管理平臺的應用令可擴展的彈性云計算服務成為了可能，用戶可以在系統的后臺方進行自主操作。1.2.2分布式計算與網格計算。分布式計算是一種與集中式計算相對、由多種計算技術集合而成的計算方法，由于云計算系統中的應用多需要巨大的計算能力方可完成，在這種情況下若采用集中式計算難免會耗費大量時間來完成，而分布式計算則可以將數據分解為許多小的部分并將其分配給多臺計算機進行計算，最終實現信息數據的大批量處理[7]。總體而言，分布式計算不僅能夠降低單一計算單位或處理單位的負載量，還能夠令海量數據實現快速處理。網格計算是分布式計算的一類，它的要旨主要在于將一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題劃分為“小部分”，繼而將這些“小部分”分別分配給不同的計算機進行處理，最終完成多網絡數據資源的運算、存儲。

2智慧校園信息平臺架構

從微觀上來說，智慧校園并非只是信息數據的采集、處理與分析，而應該是一個集線下與線上兩方面于一體的整體，校方可以基于大數據及云計算技術構建教學及管理系統，通過計算機等硬件設施實現信息數據的智能處理、簡化人為管理流程，最終令校方的管理效率實現有效提升。目前智慧校園的信息平臺架構可見圖1。經過對智慧校園信息平臺的整體架構進行分析，可以將其分為四個層面——負責采集信息數據的感知層、負責對信息數據進行傳輸的網絡通信層、負責對信息數據進行分析與處理的大數據業務層以及對信息數據處理結果

2形成反饋的應用層四層。

2.1智能感知層

智能感知層是智慧校園運作的根本層級，它主要負責對信息數據進行感知與收集。智能感知層主要依托于具有智能感知能力的Alot基座完成運作，它能夠借助物聯設備為智慧校園提供接入與開放式的平臺架構、將物聯感知設備統一接入設備中進行管理，如視頻監控設備、圖像識別設備、報警防范設備、照明通風設備等。這些設備需要借助WSN無線傳感網絡與ZigBee協議完成信息傳遞，通過傳感器與無線網關的串聯，一旦傳感器收集到信息數據，該類信息數據可以快速被傳遞至附近的計算機，借助計算機為節點傳輸至校內網中，而視頻監控設備與圖像識別設備等設備則可以利用RFID讀取器對校內的狀況實現感知與檢測[8]。

2.2網絡通信層

網絡通信層可以視作智慧校園實現運作的“血管”，它主要包括幾類信息傳輸技術，其中應用比較廣泛、效果比較良好的信息傳輸技術主要包括但并不僅僅限于4G及5G的移動網絡、有線網絡等。由這些信息傳輸技術共同組成對網絡通信層不僅能夠為智慧校園的信息傳遞提供便利，還能夠為用戶提供訪問服務。

2.3大數據業務層

大數據業務層是智慧校園的核心所在，也是大數據技術及云計算技術得以實現的主要區域，這個層級主要負責對通過智能感知層獲取、通過網絡通信通信層傳輸的信息數據進行分析、處理及存儲[9]。大數據業務層主要由硬件與軟件兩部分組成，其中硬件主要為計算機、數據庫、服務器等硬件設備，而軟件則主要包括分布式數據存儲軟件、數據處理軟件等，其運作流程通常為將接入的物聯感知數據經過清洗、治理、智能分析，通過網絡虛擬服務器終實現數據管理包括統一標準的基礎數據和共享數據、各業務域產生的業務數據，最終利用分布式存儲技術對處理過后的信息數據進行存儲。2.4應用層應用層是智慧校園的最終層級，亦是直接與用戶實現接觸的層級，它的要旨在于將經大數據業務層處理后的信息表達在應用程序內，而用戶則可以根據這些信息實現對整個校園的管理，如目前的高校已經能夠實現的教務管理、一卡通管理等。

3大數據及云計算技術在智慧校園中的應用

經過對大數據及云計算技術概念的闡述與智慧校園信息平臺架構的分析，可大致做出大數據及云計算技術在教學、管理及安全等幾個方面的智慧校園應用假設。

3.1構建公共數據集成與共享平臺

大數據及云計算技術在智慧校園中的最顯著應用便是“數據集成與信息共享”，即對學校管理過程中的各類數據進行采集與處理，并將各類數據分享給全校師生[10]。與以往的公共數據信集成與共享平臺不同的是，基于大數據及云計算技術的公共數據集成與共享平臺擁有更快的信息傳遞速度與信息共享廣度，一舉打破了以往“由極個別人員建設智慧校園”的現狀與內部信息孤島的格局。在新的格局形成后，只要是校內人員皆可以通過智慧校園平臺隨時隨地地獲取自己需要的信息數據。

3.2創設智能學習環境

大數據即云計算技術在智慧校園中的另一大應用是可以借助這兩種技術創設智能學習環境，其實際應用主要包括幾個方面：一，智能資源上傳與獲取，借助大數據及云計算技術，學生能夠隨時隨地通過智慧校園平臺獲取優質的學習資源及教學內容，而教師則可以對自己掌握的、優質的教學資源進行上傳以供學生觀看；二，構建云課堂，教師可以借助云課堂隨時對學生進行隨堂測驗，以此提高課堂質量，而在某些課堂中，學生也能夠憑自身愛好選擇學習內容，令學習環境更見人性化、智能化，實現教學效率與質量的雙向提升；三，學生狀態監測，通過在黑板上方安裝攝像頭捕捉所有學生的面部表情和動作，實時分析學生的聽課狀態，讓老師實時了解學生的聽課狀況，根據系統提供的數據作出教學調整與生成性資源利用，以此提高課堂質量。

3.3強化學校管理

強化學校管理也是大數據及云計算技術的實際應用，比較可行的途徑有以下兩個方面：一，利用人臉識別技術進行考勤，人臉識別考勤智慧班牌能夠借助教務系統的排課信息，通過人臉識別、拍照、刷卡等多種身份識別技術進行識別考勤，系統可以客觀記錄、統計學生的到場情況，提高老師考勤效率且考勤信息具有可靠性；二，利用動態人臉識別系統進行安全管理在校園門口通過動態人臉識別系統和閘機系統的結合應用，可以實現學生無感知人臉考勤，以及實現黑白名單的判斷，其中已授權的人員可通過刷臉進出，未授權的人員則需要通過訪客登記獲取授權方可進入，除此之外，動態系統還可以建立黑名單系統，對黑名單人員進行識別預警，有效實現學生和校園安全；三，以海量數據為學校管理提供決策支持，通過大數據、云計算等技術對學校財務信息進行采集分析，可以清晰展現各項收入、支出情況，為學校財務決策提供數據支持等[11]。

4結語

綜上所述，大數據與云計算技術為智慧校園的進一步發展帶來了新的契機。運用大數據與云計算技術等新型技術搭建信息共享平臺，一方面可以使校管理層實時了解學校發展狀況，令校老師及時發現教學問題；另一方面則可以提高學生的自主學習能力，令學生獲得更多教學資源。隨著信息技術在未來的持續發展，智慧校園在學校管理中所占的比重會越來越高，校方勢必需要不斷地提高大數據及云計算技術在智慧校園中的應用水平，通過不斷的實踐與改善令其更好地服務于現代化教育改革。

作者:王磊 田茂琴 古榮龍 單位:四川水利職業技術學院