云計算和大數據教學實訓平臺的設計探析

周偉

摘 要：本次研究探析云計算和大數據教學實訓平臺的設計問題。具體探討中結合日常教育教學工作經驗，先對云計算和大數據進行簡要說明;然后，分別從平臺架構模型、平臺大數據處理流程兩大層面其設計實踐展開具體論述。

關鍵詞：云計算;大數據;教學實訓平臺;設計

云計算屬于新型計算模式，能夠以中心化管理模式進行數據資源的統一調度和管理，為用戶提供資源庫服務，并完成各類大數據的分析處理，通過云服務為用戶提供服務范圍內的需求資源。大數據屬于多元化信息資源的新型處理模式，重點在于對異構數據進行應用價值分析，能夠以專業技術實現對數據信息的優化與海量加工，擴增數據服務價值。二者的關系十分密切，大數據可以為云計算提供分布式框架與分布式存儲，并通過云服務將有用資源運用到實際的應用領域。下面以此為出發點對主題進行說明。

1、教學實訓平臺架構模型設計

大數據教學實訓平臺在架構平臺模型設計的基礎方面，以云計算的Paa、Iaas、SaaS服務模式為準;底層用網絡資源、數據資源、服務器、存儲等搭建虛擬資源池。服務對象設置為教師與學生，目標旨在實現智能化、高效化大數據教學實訓平臺設計，并使其發揮效用。具體如下：

1.1數據源

數據源的典型功能體現為資源監控、部署、負載均衡。首先，負責虛建設擬資源池，具體包括數據資源池與存儲、服務器、網絡虛擬資源池等;其次，提從物理資源池，具體包括網絡設備、存儲設備、服務器等。第三，對硬件資源與軟件資源的分散性進行數據源整合，借助虛擬技術完成可供調度的虛擬化資源池，一方面為上層服務;另一方面，支持獨立數據源服務。從而將系統數據整合與各層單獨利用做好準備。

1.2數據存儲與處理

在數據存儲方面，主要以HBase、YARN、Hadoop等為主。在數據處理方面則包括了數據清理、數據牽引、聚合關聯等。數據存儲與處理旨在通過對數據的預處理，實現對不同類型的數據進行存儲，存儲方式則以分布數據庫存存儲為準。

1.3數據分析與管理

在數據分析方面，以數據統計、聚合關聯、設備學習等為主。在數據管理方面則以資源分配與調度，以及生命期管理等為主。具體而言，憑借數據管理有效性的提升，可以進一步促進對數據資源的科學分配與調度，并為數據分析方面的上層數據挖掘提供支持，具體可以根據不同需求，運用不同的數據分析法。

1.4應用服務

應用服務旨在對數據進行挖掘與應用。以挖掘數據為例，其中涉及到專題偵測、教育評估、趨勢發現等;而在數據應用服務方面，則主要針對教務管理系統、學習管理系統、教育評估系統。在應用服務層通過數據挖掘方法能夠滿足學生在學習、生活方面的個性化信息與資源需求，同時，保障教師在專業領域內提高其教學針對性與管理工作的合理化。

1.5云終端

該層屬于云服務向不同云終端的關聯，就是把用戶需求的云服務應用于云終端。比如，以PC機為主的云終端，和以用戶為主的移動終端，以及智能終端等。在云終端層能夠搭建起一站式教學實訓中心，并為教師與學生提供更為精準的需求型云服務。而云服務在目標對象確定的條件下，可能實現網絡教學資源共享與應用，認證統一身份，合理分配網絡教學資源等。因此，云終端具備提供多元化云服務的基本特征，而且在不同的云終端能夠通過個體化應用直接訪問需要的云服務。但是，在權限設置方面，則應該以實際的教學實訓需求為準，從而構建起“公有云+私有云”模式，實現對云資源的安全訪問。

2、教學實訓平臺大數據處理流程

2.1數據來源

通過云服務教學平臺，主要集中在對學生學習行為相關數據收集、整理。具體包括了學習成績信息、獲獎信息、競賽信息、生活信息、電子閱讀信息、社團信息等。

2.2數據抽取和存儲

對不同的數據來源進行關聯處理，運用不同的數據選擇方法，使信息系統數據應用常規工具，尋找對應結構，吸收價值數據存入數據資源庫。按照分布式數據庫存儲方案，將視頻、網頁類的非結構化數據進行索引，再以標記或網址等形式存到資源數據庫。

2.3數據分析

針對數據來源建立的數據庫，對相關數據實施統計和分析，具體以學生學習行為相關數據為主。比如，協作篩選方式下的學習行為能力分析、不同維度的學生類型聚類分析等。在學習行為能力方面的分析沒生于已分類學生的各項活動信息，以相似度敘述搭建新的學習方案;而在學生類型方面則先尋找相似點，再實施屬性比對，根據比對結果對不同類型的學生進行針對性建議方案設計。期待在數據分析的基礎上完善以個體化為主的學習計劃與生活方式。

2.4數據展示

數據展示以可視化技術顯示數據結果為主，有利于實訓平臺部署。首先，按虛擬化資源池搭建，在一體化系統中建群開展部署工作;包括教學環境、獨立運行、心跳信號基礎上的交互等。其次，運用HDFS、HIVE大數據分布式存儲組件，增強Gluster分布存儲系統。第三，立足教學實訓平臺推進云計算教學與實驗平臺、統一認證服務，促進互動交流平臺、資源平臺發揮功效，并于此之上創新多元化培訓系統。第四，通過支持云終端桌面替代PC電腦，提高藝術設計教學水準，促進專業傳送與可視化成果展示，強化直觀數據分析對教學效率的提升作用。

3、結束語

總之，云計算和大數據在社會生產與生活領域已經獲了廣泛應用，將其引入到教育領域，不僅能夠在信息化教育的基礎上發展出更為高效的在線教育模式，同時，也可以為傳統教育教學提供資源共享與價值信息提煉及分享。尤其是在現階段的教學中通過大數據分析、存儲，可以為師生提供更為有效的云服務，有利于教育教學效率的提升與學術化的成果創新研發。

參考文獻：

[1]胡燏.云計算和大數據分析在教學領域的深度應用[J].信息與電腦，2016，（9）：215-216.

[2]王冬青.智慧課堂教師行為數據的分析方法與應用驗證[J].中國電化教育，2020，11（5）：120.

[3]劉文杰.基于HDFS的大數據文件傳輸實驗設計[J].實驗室研究與探索，2019，38（12）：132.

（四川郵電職業技術學院）