云计算技术在智慧校园中应用

摘要：所谓“智慧校园”，即以物联网为基础的智慧化的校园工作、学习和生活一体化的环境，它往往以应用服务系统为载体，最终实现校园教学、科研及生活进行充分融合。目前智慧校园正在成为教育行业信息化建设的方向，而其智慧的体现就在于对于信息的整合与处理。这些无不与大数据及云计算技术的特征相吻合，何况物联网和云计算等新技术的应用使得结构化数据管理方式已无法充分体现数据价值，是以大数据与云计算技术对于结构化、半结构化和非结构化数据的管理及提供决策支持具有天然的优势。由此可见，大数据与云计算技术必然会成为智慧校园体系中数据价值最大化的体现。文章将对大数据及云计算技术的概念进行阐述、对智慧校园的信息平台网络体系架构进行分析，并以此为基础对大数据及云计算技术在智慧校园中的应用进行探究，以此为智慧校园的发展提供理论参考。

关键词：大数据；云计算技术；智慧校园；概念；信息平台架构；应用

0引言

学生的成长和安全向来是学校方面管理任务中的重中之重，借用信息技术在有限的师资资源和繁重的管理任务之间做到兼顾平衡即是智慧校园的设计与应用初衷。而智慧校园作为一种基于互联网技术而创建的信息服务控制系统，其在日常运作的过程中需要构建数据自动化监控采集平台与管理服务平台，随后借助数据自动化监控采集平台对校园内的诸多数据进行收集与分析，继而通过管理服务平台向后台用户传递信息，由后台管理者对其进行处理。在此过程中，数据信息一般具有两个特征，由于数据总量较大、数据种类较多，数据收集的难度必然较高，同时海量数据的存储与分析难度也相对较大。而为了实现海量数据的收集、存储与分析，加强大数据与云计算技术在智慧平台中的应用方可令智能终端、可感知设备及信息系统获取海量数据，并基于这些数据分析掌握事物规律，最终实现现智慧校园资源动态分配、高校业务部署等真正智能的应用。

1大数据与云计算技术概述

1.1大数据技术

所谓“大数据技术”，即一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，这种技术具有海量的数据规模、多样的数据类型、快速的数据传递速度以及较低的价值密度四个特征[1]。通常而言，基于大数据技术的系统运作一般会具有四个流程：数据采集，即将应用程序产生的数据以及日志同步至大数据系统内；数据存储，即将海量数据在大数据系统内实现存储；数据处理，即对原始数据进行过滤、拼接、转换及最终应用，这种数据处理主要存在两种形式，一种是在线的实时分析，另一种是离线批量处理；数据应用，在海量数据经过处理后对其提供外部服务，如生成可视化报表等。而为了实现这四个流程，大数据系统则需要包含以下两类组成结构。1.1.1Hadoop数据处理架构。Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台云计算系统集成，是一个用Java语言实现的Apache的开源软件框架，在大量计算机组成的集群中实现了对海量数据的分布式计算[2-3]。Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，根据GFS原理开发了HDFS（分布式文件系统），并根据BigTable原理开发了HBase数据存储系统，允许用简单的编程模型在计算机集群上对大型数据集进行分布式处理。目前Hadoop主要存在Flume、Pig和Hive等模块，其中Flume模块能够为Hadoop采集数据，继而对数据进行传输；Pig模块旨在借助编译器对海量数据进行分析与处理；Hive模块能够在海量数据经过采集、分析与处理后将其映射为数据库表等。1.1.2HDFS分布式文件系统。HDFS是Hadoop中的一个存储子模块，而HDFS分布式文件系统则是Hbase数据库的数据存储系统，包括数据节点及主节点两个部分[4]。在大数据系统中，HDFS系统主要负责对系统采集到的信息数据进行接收并为用户创建文件，实现存入、读取、修改、删除等操作。当数据集大小超过计算机存储能力时，那便势必需要对数据集进行拆分存储于不同的计算机中，而HDFS分布式文件系统则可实现对数据集实现跨计算机管理。

1.2云计算技术

就本质而言，云计算技术与大数据技术可谓密不可分，大数据可以视为云计算的应用案例之一，而云计算则是大数据的实现工具之一，其中大数据注重的是数据分析，云计算则是偏向计算机软硬件架构与应用[5]。是以在对大数据技术进行阐述后，云计算技术也并不难理解。所谓“云计算技术”，即通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序并通过多部服务器组成的系统对小程序进行处理和分析最终将结果反馈给客户的一类技术。就目前而言，云计算技术一般包括以下两类平台。1.2.1OpenStack云管理平台。Openstack是典型的IaaS（基础设施即服务）模式的云平台，它的作用主要在于对基础设施资源进行管理，以此为用户对资源的调用和使用提供便利。由于目前的Openstack多基于Linux内核完成搭建，是以它往往能够实现跨平台的应用程序安装[6]。从管理目标来看，OpenStack所管理的资源是云平台对资源，这种资源主要包括三类——计算资源、网络资源与存储资源。OpenStack云管理平台的应用令可扩展的弹性云计算服务成为了可能，用户可以在系统的后台方进行自主操作。1.2.2分布式计算与网格计算。分布式计算是一种与集中式计算相对、由多种计算技术集合而成的计算方法，由于云计算系统中的应用多需要巨大的计算能力方可完成，在这种情况下若采用集中式计算难免会耗费大量时间来完成，而分布式计算则可以将数据分解为许多小的部分并将其分配给多台计算机进行计算，最终实现信息数据的大批量处理[7]。总体而言，分布式计算不仅能够降低单一计算单位或处理单位的负载量，还能够令海量数据实现快速处理。网格计算是分布式计算的一类，它的要旨主要在于将一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题划分为“小部分”，继而将这些“小部分”分别分配给不同的计算机进行处理，最终完成多网络数据资源的运算、存储。

2智慧校园信息平台架构

从微观上来说，智慧校园并非只是信息数据的采集、处理与分析，而应该是一个集线下与线上两方面于一体的整体，校方可以基于大数据及云计算技术构建教学及管理系统，通过计算机等硬件设施实现信息数据的智能处理、简化人为管理流程，最终令校方的管理效率实现有效提升。目前智慧校园的信息平台架构可见图1。经过对智慧校园信息平台的整体架构进行分析，可以将其分为四个层面——负责采集信息数据的感知层、负责对信息数据进行传输的网络通信层、负责对信息数据进行分析与处理的大数据业务层以及对信息数据处理结果

（编辑：拼字网 - 核心网）

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