高校智慧校园大数据平台的设计与实现

高校智慧校园大数据平台的设计与实现

郭娟

中国电信集团公司天津市电信分公司 天津市 300385

摘要：随着高校管理系统的逐步完善，高校信息化进程逐步升级为智慧校园。大数据技术在其中有着广阔的应用前景。如何利用大数据技术有效地整合高校学生、教师、管理人员等海量的系统数据信息，从中获取深层次有价值的信息，成为了迫切需要解决的问题。本文就智慧校园大数据平台的相关技术和框架的搭建进行阐述，对平台部分功能进行了测试，依据本校的具体情况来设计智慧校园大数据平台，通过搭建Hadoop集群，采集学校现有信息管理系统中学生、教师及管理人员等用户在校生活、学习、教学、教科研、学生管理等诸多方面的数据资源，对其进行清洗、挖掘、优化整合，希望平台可以为本校师生提供优质、快捷的服务，以便于提升本校信息化服务水平。

关键词：智慧校园；大数据平台；设计

引言

在“互联网+大数据”技术深入发展的过程中，在全国大力发展职业教育的过程中，教育信息技术与管理服务智能水平也成为了衡量高职院校综合实力和整体竞争水平的一个重要指标，也是高职院校网络建设和多媒体信息化教学的突出标志，所以做好校园信息化建设也具有很好的现实意义。从区域性高职院校信息化建设来说，智慧校园建设正处在不断探索和发展的过程中，合理应用“互联网+大数据”技术能够快速推进校园信息化建设，提高智慧校园建设的效果。同时在智慧校园建设的过程中一定要结合自身学院的发展需要，不断地完善和改进智慧校园建设中遇到的问题，在建设中有效地监控各项工作，以保证智慧校园在建成后能够让校园进入智慧状态，提升校园师生生活的幸福感，为学院的发展提供有力的帮助。 1智慧校园的含义及作用

智慧校园，即是一种涵盖了云计算、传感技术、物联网的校园学习模式。大力推行建设智慧校园，可以有效地提升校园管理服务。打造智慧校园，有利于开展智慧教学，丰富学生的学习资源，拓宽学生的知识接触面，实现个性化教学；打造智慧校园，有利于建设多样化的数据教室，有利于根据教师教学安排和教学时间的数据信息，合理划分分配多媒体数据教室；打造智慧校园，有利于建立完善统一的校园管理服务平台，共享管理数据信息，节省管理人员的收集管理信息的时间，增强学校管理人员的服务能力；打造智慧校园，有利于便捷整体教师学生的校园生活，比如推行校园网上缴费、建设校园一卡通服务等。

2高校智慧校园大数据平台的设计与实现

2.1架构设计

为满足共享数据中心平台按需扩展、资源可管理及共享需求，学校设计了共享数据中心平台架构。平台建设在现有学校业务系统基础之上，遵循学校信息标准及规范，从各业务系统中采集数据，通过数据交换与清洗，建设共享数据中心，通过对集成共享的数据进行分析与利用，为学校提供各种数据应用服务。平台总体架构如图1所示。采用云计算理念设计平台的技术架构如图2所示。共享数据中心平台建设利用虚拟化技术，将网络、计算、存储等基础设施进行池化，建设IaaS硬件平台，并基于建设的学校统一信息标准，通过数据交换与清洗平台，整合各应用系统数据，构建统一数据平台。共享数据中心架构从底至上包括基础设施层、数据交换层、数据中心层和提供的信息服务四个层面，并贯穿四个层次的标准规范体系及安全管理、运维保障体系。

图1共享数据中心总体架构

2.2感知层、应用层与数据计算中心的建设

感知层、应用层与数据计算中心是智慧校园云平台在建设过程当中的三个重要环节。感知层的建设是建立在网络热点部署与终端建设的基础之上的，因此在建设的过程当中要充分重视这二者的建设。应用层的建设是与师生对平台的实际应用情况息息相关，因此在建设的过程当中需要注重将教学、文化活动、办公系统、管理系统等业务进行有效融合，使这些业务都能够在平台当中展现出来，并为相关的人员提供便利。与此同时，为了更好地使智慧校园云平台在学校当中得到应用，学校还可以设立专门的信息化办公中心，对于智慧校园云平台的建设进行科学规划，促进平台作用的发挥。智慧校园云平台在应用的过程当中，还需要做好信息的计算与整合工作，确保信息的保密性、实现校内资源的共享，这样才能为系统的正常运行提供便利。而为了实现这一功能，既要加强对数据计算中心的建设，通过对信息的优化来确保系统的正常运行，实现学校内部资源的共享，为平台的运行做好日常管理与维护的工作。

2.3分布式数据存储

数据分布式存储主要利用HDFS系统及MapReduce框架将数据存放到Hadoop集群中的多个计算节点上，当客户端存储数据时，需要访问Namenode主节点，然后由Namenode主节点分配一组地址信息给客户端，客户端根据地址信息向Datanode中存储数据信息；当客户端需要提取其中的某个数据资源时，询问Namenode文件所在位置，然后直接获取资源。分布式数据存储是整个平台的核心层，用户既可针对不同的数据集在算法列表中选择对应算法，亦可上传自定义算法进行运算，算法运行完成后，将运行结果及说明性文档存储至HDFS或关系型数据库，进而实现了数据的大规模处理。

2.4大数据处理技术应用在学术研究系统

（1）学术信息的收集

大数据的应用下，学术资料数量众多，学科分类复杂。在学术研究系统中运用大数据处理技术，可以快速的从大量的学术资源、不同的学科信息中进行多重的筛选，挑选符合条件的学术资源。在查找资源时，也可以用关键词的搜索方法，选择涵盖范围广的学术资源，查找大量的数据信息。

（2）学术信息的加工处理

相较于学生信息系统平台而言，学术研究系统的学术信息加工处理比较复杂，不能简单的运用学生信息系统形态相同的加工技术。首先，收集大量的数据，然后根据数据信息划分为不同的种类，对数据信息进行反复的加工处理，完善数据的信息。

（3）学术信息的更新

对学术研究系统来说，数据信息主要是通过“大数据匹配技术”来完成数据的更新改造。信息匹配技术，即在原有的信息库的存储信息的前提下，查找恰当的数据信息，收集存储与之前的数据信息相似的数据。在智慧校园的应用下，信息匹配技术在不断的发展创新，广泛应用于学术信息查找，便于有效的存储全新的数据信息，不断丰富完善学术信息数据库，扩展数据的范围，有利于时刻保持数据信息的更新。

2.5统一信息标准建设

信息标准是信息在采集、传输、交换和处理过程中使用统一的规范、数据格式及存储模式等，是学校信息化建设的数据字典，通过统一的数据字典对公共数据达成统一认识，是实现业务系统数据交换、信息资源共享及业务协同的基础。统一信息标准的建设解决了不同应用系统间数据共享时数据不一致问题。信息标准的建立要符合国际、国家、教育部、行业标准和学校内部自己的标准，遵守“循序渐进，逐步完善”原则，建设具有高校自身特色的信息标准。结合学校实际情况，信息标准建设需要涵盖学校所有业务，按照以下两个维度进行：①按照学生、教职工、资产、财务等主题对象进行建设；②按照学校的管理、教学、科研、信息服务等业务进行建设。

结语

总的来说，智慧校园云平台的建设是时代发展的趋势，它可以对校园服务的模式与工作方式进行优化，从而提高校园系统办公的效率，为师生提供高效、便利的服务。在智慧校园云平台建设的过程当中，需要应用大数据技术和云计算技术，建设云储存模块、做好对硬件设备的维护。智慧校园云平台在校园当中的应用可以实现校园网络的全覆盖，同时还可以为全校师生以及工作人员创造良好的校园环境，对教学方法的改进和教育质量的提升也有重要意义。

参考文献

[1]唐亮荣.大数据技术在高职院校智慧校园建设中的应用研究.智库时代,2018(47):284,286.

[2]魏秋彦.大数据技术在高职院校智慧校园建设中的引用.教育天地,2018(11):172.