基于云计算的DSCRAM教学资源按需部署系统研究与实现*

黄建设

（浙江工商职业技术学院工学院，浙江 宁波 315012）

基于云计算的DSCRAM教学资源按需部署系统研究与实现*

黄建设

（浙江工商职业技术学院工学院，浙江 宁波 315012）

针对当前教学资源平台存在的问题，本文提出基于云计算的DSCRAM教学资源按需部署系统的设计框架和实现技术。新的系统可以让用户批量部署定制需求，使用权重资源推优算法为用户提供最新最优的教学资源，并将用户需求的资源实时自动更新。整个系统不仅具备高可靠性、高一致性和高可用性，还提高了教学资源的利用率，减少了因教学资源的重复建设而形成的人力、物力、财力上的浪费。

云计算；课程建设；教学资源共享；DSCRAM

一、引 言

《国家中长期教育改革和发展规划纲要 （2010-2020年）》明确指出：树立以提高质量为核心的教育发展观，注重教育内涵发展，建立以提高教育质量为导向的管理制度和工作机制，把教育资源配置和学校工作重点集中到强化教学环节、提高教育质量上来。教育部办公厅也先后出台了 《教育部关于全面提高高等职业教育教育教学质量的若干意见》、《国家精品课程建设工作实施办法》等，这充分说明了课程建设是高等学校教学质量和教学改革工程的重要组成部分。

现阶段，国内各教育部门和学校，积极响应教育部号召，鼓励教师进行课程改革与建设、申报精品课程，以提高高等学校教学质量和人才培养质量。但是由于制度、观念等因素，学校或教育机构均自主开发教学资源，缺乏统一管理，致使教育资源重复建设，资源良莠不齐、使用率低。精品课程是实现了部分的共享，但不系统，也没有集聚广大优秀教师的集体力量，使得精品课程并不全都是精品，比如说可能这个课程大部分内容如教学方法、教学计划等是精品，但是教学课件也许并不是最好的。因此，一些专家对我国教学资源共享进行研究，对教学资源共享思想和平台进行探讨和实践，但真实完全实现教育教学的优质资源共享平台还没建成，更没有出现建立按需部署教学资源系统的想法。[1-7]

二、云计算概述

云计算[8](Cloud Computing)是分布式处理(Distributed Computing)、并行处理 (Parallel Computing)和网格计算(Grid Computing)的发展，其最基本的概念是通过网络将庞大的计算、存储、数据、应用等分布式资源，按照服务等级协议，采用即用即付费原则，按需动态地为用户提供所需资源的服务模式。用户使用简单的终端设备即可使用云中的服务，设备的购置和维护、资源的管理、升级和服务等由提供商负责。它是一种共享互联网中分布式资源的方法，将硬件和软件抽象为虚拟化的资源加以管理，形成一个巨大的资源池，并将其以服务的方式通过网络提供给用户。

云计算的部署方式按照部署范围，可分为公有云、私有云和混合云。鉴于教育资源是提供给学校或教育机构使用，所以本系统采用私有云方法，即教育部使用自由的基础设施构建教育云，如图1所示，它提供的服务仅供接入该系统的学校或教育机构 （也可以是对教育感兴趣的个人）使用。基于云计算的资源共享平台具备以下DSCRAM等优点：

第一，按需快速部署（Rapid Deployment of on Demand），该平台可以将用户需求的资源快速定制为用户的虚拟机、虚拟存储等，用户使用这些虚拟设备，就像使用自己的私有物理设备一样，云资源管理可通过用户提交在服务平台上的选择，完成相应的虚拟设备设置工作。

第二，高可伸缩（Scalability），虚拟化资源池可提供最大限度的灵活性和可伸缩性，云计算的各种资源，可根据需求快速地改变资源配比，为企业或机构提供快速变更和升级机制，变更服务一般仅需要几分钟就可以完成。[9]

第三，高一致性(Consistent)，整个系统是实时监控的，当有资源更新时，系统会将更新资源自动推送到每个需要该资源的用户。

第四，高可靠性(Reliability)，由于采用私有云部署，所以其数据安全性、可用性均可由企业或机构自己控制，可靠性高。

第五，高可用性(Availability)，整个系统的服务必须是每天24小时每星期7天可用的。即使在部分硬件（如硬盘、服务器、子网络）和部分软件（如操作系统、服务进程）失效的情况下，系统可以继续提供服务，最终用户不会感知到整个服务的中断，除了正在失效点上处理请求的部分用户可能会收到服务处理失败、需要重新提交请求。

第六，高可管理(Manageability)，该系统可采用云管理系统和虚拟技术将计算资源灵活地部署到分布式自系统之中，所有资源均可灵活调度、监控和管理。

三、基于云计算的DSCRAM教学资源共享平台设计与实现

1.平台层次结构

基于云计算的DSCRAM教学资源共享平台层次结构主要由服务层、管理层、数据层组成，如图2所示。

（1）服务层

描述了前台所提供的服务种类，它包括用户的资源推优申请、资源下载、资源上传、资源浏览、资源批量配置定制、专家对资源推优申请的接受、资源推优和记录结果上传等等。

（2）管理层

负责实现各种后台管理功能，主要包括各种资源推优管理、资源按照用户定制进行批量配置管理、资源推送管理、用户管理等。

用户管理：主要是控制用户的生成、信息修改、权限设置以及各种交互操作。它包括一般用户管理和专家用户管理。这里一般用户是接入该系统的教育用户，专家用户又按照不同专业不同地区专家进行分类。

资源推优申请管理：负责接受用户的资源推优申请，并自动触发通知专家评分。

共享工具管理：主要提供各种上传、下载、交互软件和插件控制。

资源推优管理：负责轮询各专家评分记录表，使用资源权重推优算法进行资源推优。

资源推送管理：在资源有变动的情况下，负责自动更新资源到用户批量配置目录下，无须人工参与。

（3）数据层

包括所有后台数据库，负责各种数据存储。

资源库：分类存放教学大纲、课件、教学计划、教学过程设计等各种教学资源。

资源目录服务：是用户在取得相应权限后选择或定制的服务列表库。

用户信息库：用于存放用户的注册、权限分配等信息。

2．平台实现技术

（1）按需自动快速部署

系统中目录服务器里配备有所有专业所有课程的所有资料，资料存放路径为：/云计算/专业/课程/教学资源。并不是所有教学资源都自动推送给接入该系统的用户，而是每个授权用户，可以自己定制个性化教学资源，比如，用户A只关心计算机专业方面的几个课程：计算机组装与维护、计算机软件工程、计算机组网技术三门课程，即可按照图3所示路径部署其个性化需求。用户B只关心金融专业方面的几个课程：会计电算化、金融学、银行货币学三门课程，即可按照图4所示路径部署其个性化需求。每个授权用户机器在云计算节点服务器上均有一个以自己IP命名的节点目录，而这个节点目录是按照用户需求由用户自己定制的，为了区分不同用户需求，在/云计算/目录和/专业/目录间增加各自临时IP命名的目录，比如用户A增加的目录为/IPA/。节点服务器实时监视与并自动部署教学资源，当其监听到系统中有资源更新时，负责把资源自动推送到制定过的用户，用户不需要任何操作即可得到自己需要的最新教学资源。

（2）资源权重推优算法

当接入系统的教学单位终端提出资源优化申请时，系统会触发相关程序通知专家评分。教学资料最终得分是通过权重算法计算得出，分数最高者得优，然后系统自动将最优资源推送到需要的用户。这里的权重是根据专家的不同而不同，同一专业课程资料在其附近同地区的专家比重偏重，其他地区离的越远比重越轻，综合专家评分比重视情况也有所不同。另外，还要看专家评分时间，如果其评分时间是上次评优时间，则专家这次没有参与评分，其结果无效，如果无效结果与所有需要专家评分的比例超过5%，则本次评优无效，需要重新催促未判分的教授在规定的时间进行判分。

假设有 n 个专家，P={P0,P2,……Pn-1}，W(Pi)表示专家Pi的权值，是指Pi专家评分资料分数的权重，其值在0～1之间，C为统计资料评判时间为上次评分时间的个数，Bi为本资料与前一个最优资料相似度，相似度高的，不更新不推优，Ci为专家给本资料评判的分数，则用户Uk的课程各资料最后得分UkSj(j=0,1,……m)的计算公式

UkSj最高者得优。

四、系统评价与结语

本系统搭建在云计算技术构架之上，有如下优点：

第一，轻松实现教学资料按需自动部署。教学资料实时更新，并自动向每个接入系统终端下推，无须人工下载。

第二，高效的资源环境让教育研究者目标更明确，效果更高。教学资料不但是最新最优的，而且是免费提供的，这样课程建设者可以借鉴前面资料，研究起点高。

第三，该系统具备高可靠性、一致性和稳定性。云计算能提供最可靠、最安全的数据存储中心，用户不用担心数据丢失、病毒入侵等；另外，云计算对用户端的设备要求低，使用方便，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享。

[1]徐朝军.基于主题搜索的通用教学资源共享平台设计[J].中国远程教育,2010(3).

[2]任为民.关于发展我国现代远程教育和教学资源建设的几点看法[J].中国远程教育,2000(5).

[3]林长方.浅议高校数字化教学资源共享平台的管理与维护[J].中国高新技术企业,2009(7).

[4]李方云,李春林,李辉.网格多级代理认证在教学资源共享中的应用[J].计算机技术与发展,2009(8).

[5]韩锡斌,杨娟,程建钢.为什么构建高校数字化教学资源中心[J].中国教育网络,2008(10).

[6]王庆,赵颜.基于知识管理的网络教学资源共享平台的设计与实现[J].中国教育信息化，2010(21).

[7]程文豪.著作权保护与学校数字教学资源共享的利益平衡研究[D].中国政法大学,2007.

[8]Foster I.,Zhao Yong,Ioan Raicu,Lu SY..“Cloud computing and grid computing 360-degree compared.In:Grid Computing Environments”in Workshop,GCE,2008.

[9]Amazon,Amazon Elastic Compute Cloud[EB/OL],http://aws.amazon.com/ec2.

G203

B

1673-8454(2011)19-0046-03

*本研究是宁波市2011年教育科学规划研究课题 “基于ZOOKEEPER的教学资源共建共享型系统部署方案研究”（项目编号：YGH127）成果之一。

（编辑：隗爽）