“大數據+微服務”智慧圖書館發展的初級階段

文/南昌大學圖書館 徐偉 吳鳴

在信息技術日新月異的大數據時代，互聯網的深入應用、云計算的高速發展都給信息行業帶來了深刻的技術變革。各種類型不同、載體不同的海量數據已經滲透到了社會的各行各業中，成為人類社會發展中不可或缺的生產要素。

一、“大數據＋微服務”是智慧圖書館發展的基礎，是智慧圖書館發展的初級階段

“智慧”這一概念是進入21世紀后提出的，智慧家電、智慧城市等很多與智慧相關的概念應運而生。“智慧圖書館”最早是在2003年由芬蘭奧盧大學圖書館提出的，它打破了傳統圖書館時間和空間上的限制，實現了在任何時間、任何地點為任何讀者提供信息服務。在這個智慧圖書館發展的初級階段，大數據管理與微服務應用是智慧圖書館發展的基礎。

（一）高校圖書館大數據的組成。目前普遍的觀點認為大數據是指無法在可以承受的時間范圍內使用常規的軟件工具來進行收集、管理并加以處理的數據集合。它的特點是數據量巨大（一般是在10TB到1PB之間），其中包含了大量的非結構化和半結構化的數據，因此數據的種類繁多、價值密度低。

圖書館的數據組成主要包括資源數據和行為數據兩大部分（以南昌大學圖書館數據為例，行為數據保留三年的數據量，見表1）。

表1 南昌大學圖書館數據

面對如此海量的數據，圖書館要進行有效的數據存儲、數據挖掘和數據分析，將有用的知識從數據中提煉出來，從而實現從數據管理到知識管理的過程。

（二）高校圖書館微服務的發展。微服務（Microservice）架構的概念是在2012年產生的，它是以大數據、信息技術為基礎的全新智慧服務形式。高校圖書館微服務是“在微時代背景下，圍繞著用戶為中心（包含了以用戶作為信息的接收中心和以用戶作為信息的擴散中心），依托于互聯網技術、多媒體信息技術，通過各種移動通信設備，來為用戶提供細致化的、圖文并茂、全方位、個性化的服務”。

在數字圖書館發展時期，幾乎所有的應用服務平臺都是通過Web服務（WebSerivce）來提供各類接口的，底層元數據往往都是通過Hadoop集群或者數據庫集群來進行維護和管理。這種基于Web的服務模式使得技術維護成本不斷地上升，而應用服務的靈活性卻在下降。

在使用微服務管理平臺之后，由于其集合了自動化部署技術和虛擬機腳本管理技術的優勢，能夠快速有效地集成不同應用系統的接口，來提升服務的靈活性。而在圖書館業務方面，利用微服務之間的相對松耦合性，易擴展性、數據靈活性等特點，對各類不同的數據元素進行整合，大大提高了高校圖書館服務平臺的交互性、可用性及個性化。

二、大數據下的圖書館微服務管理平臺

基于微服務更具有靈活性、可實施性與可擴展性的特點，可以斷定微服務架構下的圖書館服務管理平臺是朝著智慧型圖書館發展的主要方向。經過這幾年的發展，國外較為成熟的商業產品有：ExLibris公司的Alma、Innovative Interfaces 公司的 Sierra、OCLC公司的WMS、Serials Solution公司的Intota等。而開源圖書館項目最具代表性的是OLE與EBSCO公司以及Index Data合作啟動“未來的圖書館是開放的”項目（The Future of Libraries is Open，FOLIO）平臺。國內目前基于微服務架構的平臺主要有中國高等教育文獻保障系統（CALIS）以平臺支撐、共享協作為目標圍繞圖書館的業務推出的CALIS新一代圖書館服務平臺（CLSP）、還有圖星公司開發的新一代圖書館管理系統（簡稱LSP）。

基于微服務架構下的圖書館服務平臺，從讀者和館員角度來說主要有以下優勢：從讀者角度來看，優化了個性化定制服務、改善了讀者的使用體驗、可更精準地獲取所需的文獻信息；從館員角度來看，降低了二次開發的成本、可更快捷地分析讀者行為，進行采購決策的優化，實現紙電采購一體化、更有效地完成文獻傳遞和館藏文獻的揭示。

在國內，隨著微博、微信、微視頻和圖書館APP在各高校圖書館的普遍應用，為數字圖書館的發展提供了強有力的技術支撐，并促進了數字化圖書館向智慧型圖書館的快速轉化。在大數據和微服務的基礎上，圖書館可以通過讀者到館的次數、借閱的書目、訪問的數字資源、下載的文獻資料等各類數據進行分析，了解讀者的習慣和興趣，構建每個讀者的行為“畫像”，為讀者提供精準的個性化的服務。而針對高校重點學科的建設，圖書館可以整合相關的學術前沿動態、電子圖書、數字期刊、博碩開題項目、專利分析等信息開設重點學科虛擬數字圖書館，提供獨具特色的各種微服務。

三、智慧型圖書館的未來

目前，業內普遍認為智慧圖書館包含全面感知、共享互聯、開放泛在、節能綠色四個方面的特點。圖書館應利用功能強大的大數據管理平臺，開發符合自身需求的微服務應用，利用各種智慧感知設備和手段，對讀者進行充分的智慧感知并有針對性地提供個性化服務。對各種類型的資源數據進行深度地挖掘和充分地整合，通過各種行為數據對讀者完成畫像，實現智慧化搜索和個性化推送、對圖書館的空間、資源、館員、讀者服務以及所有的館內業務，實現高效的智慧化管理。

智慧圖書館的未來發展將以“大數據+微服務”架構為基礎，充分利用虛擬現實技術（AR）、人工智能技術（AI）、數據挖掘技術以及可穿戴的設備，通過身臨其境的全息體驗和充滿趣味的人體感知來提高用戶對于信息資源服務的滿意度，并采用具有超高傳輸率、超低延遲率等優勢的5G通信技術打造個人虛擬閱讀空間。

四、結語

目前智慧圖書館的發展還處在初級發展階段，“大數據+微服務”的系統架構作為當今主流的圖書館服務平臺架構，在服務的組件化、技術的多樣性和業務數據的獨立性上都具備了明顯的優勢。但是在這一發展過程中，還是存在服務內容趨同，缺乏創新、服務形式文字化，缺乏感知、互動性不足、重傳播輕積累等問題。

隨著人臉識別、語音交互、設備感知、可穿戴設備、機器人技術和大數據分析等新設備和技術的不斷更新和完善，將會有更多的人工智能、數據分析、重組互聯、虛擬感知等技術應用到智慧圖書館發展的過程中來。這就要求館員要不斷學習，拓展自己的研究領域，以智慧圖書館微服務為基石，全面提升智慧圖書館的發展水平。