云计算的高职院校网络实验室建设分析

摘要：高职院校承担着培养专业应用型人才的重任，对于网络实验室的建设与应用能够有效提升其教学效率。然而，就我国各地高职院校网络实验室建设方面来说，整体情况并不乐观。该文主要探讨了以云计算为基础的高职院校网络实验室系统建设及其效果。

关键词：高职院校;网络实验室;云计算

中图分类号：G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）08-0088-02

网络虚拟实验室主要采取BSDA结构，由Web服务器、实验设备、应用服务器以及客户端几大部分所组成，兼具开发周期短、资金投入低等特征，并且具备较强的拓展性与兼容性，可以有效提升仪器设备的应用效率。通过对云计算的应用，能够实现对仪器设备、实验数据以及计算资源随时随地的共享，并能让学生获得教师及同学的远程帮助。如何在云计算环境之下实现对高职院校网络实验室的进一步优化建设，值得我们深思。

1 我国高职院校网络实验室建设中存在的问题

近些年来，国内各高职院校相继投入对网络实验室的建设，目前已初具规模，有效改善了网络技术实验相应的软硬件环境，对于学生实践能力的培养至关重要。不过，在实际建设与应用中仍然存在诸多问题，值得广大教育工作者关注。

1.1实验室建设成本过高，更新缓慢

对网络实验室进行建设要有大量资金的投入，然而部分高职院校由于资金有限，造成网络实验室内部功能不够完善，对实验教学进程形成直接影响。此外，随着各种应用技术的发展，实验室内的各种设备需要进行更新，造成原有的部分设备遭到闲置和淘汰，导致实验室维护成本投入过大。

1.2实验数据存储制约性较大

部分高职院校虽然配置了网络实验室，但是出于对设备保护方面的考虑，采用设备初始化或者软件还原等方式对经过使用之后的网络设备做还原处理。此种方式虽然在一定程度上实现了对设备安全的保护，但学生每一次实验所获数据无法保存，造成无法查找以往的实验数据。倘若实验过程不具备良好的连续性，对于实验效果的影响可想而知。

1.3软件维护和更新难度较大

网络实验室不仅要充分满足于本专业的实验教学需求，还要承担部分相关专业实验，因此对实验环境具有较强的多样性要求，这也导致对各种设备的维护与管理工作更为复杂。通常情况下，实验室内部所配置的終端机中都安装了多个操作系统，从而符合不同实验对于系统所提出的要求，而这有时会造成系统出现软件冲突以及反应过慢等问题。

2 高职院校网络实验室的动态资源管理需求

近些年来，仿真技术得以不断优化发展，经过网络虚拟所获得的设备网络已然基本可以替代真实设备完成各项行为。然而，我国绝大多数高职院校所构建的网络实验室采取c/s应用模式，在此种模式之下，大部分网络仿真软件对应的计算功能需要由客户端来完成，需要在每台计算机中安装软件，软件资源非常分散而导致浪费。此外，还要定期针对每一个网络实验室计算机中的软件系统以及网络仿真软件作更新、升级以及漏洞修补处理，继而实现对某些重要数据的动态化保护。因此，其实际维护成本较为昂贵，客户端会随时面临病毒入侵的危险，导致客户端中数据丢失与系统瘫痪，安全性非常差。网络实验室还存在资源应用不够均衡的问题，比如在没有考试时，学生可能很少会进入虚拟实验室系统开展实验操作，在上课期间和临近考试阶段却有大量学生登录实验室系统。这种情况的出现，导致网络资源配置与应用上的严重失衡。

利用云计算，可以实现对计算机服务器集群的设置，利用网络设施向客户端供给请求应用服务。由于云应用主要存储于系统数据库当中，所以云计算结合存储技术能够大量缩减云存储内部服务器数量，继而实现缩减系统建设成本投入的目的。此外，还能有效控制系统由于服务器所导致的单个故障与性能障碍，缩减数据传输的一些中间环节，提升系统整体性能与工作效率。云系统通过云端对用户数据进行存储，从而防止对本地资源存储的使用，达成异地使用与存储的目的，继而让客户端硬件配置方面呈现出最小化效果，而功能却达到最大化。

以OpenStack云计算平台为依托的虚拟网络实验室，能够十分便捷地开展网络仿真实验与维护处理，将其融入计算机网络教学，一方面能够为高职院校节约实验和实习过程中所购置设备与使用设备方面的资金;另一方面则能学生供给更为高级化的网络技术，促进学生对课堂中所学网络知识内容的理解。以此为基础，真正在高职院校中构建起一个对各层次教学实现覆盖，同时符合综合实验要求的实验室。

3 以负载预测为依托的云资源动态管理

3.1 网络实验室系统架构

以OpenStack云平台为依托的虚拟网络实验室，主要构成包括云计算平台以及基础设备（如图1所示）。其中，基础设备主要有计算设备、网络设备以及存储设备。云平台中包含nova计算节点、用户认证、镜像管理以及云存储，通过镜像服务中供给网络仿真软件f比如GNS3、packet tracer等），并结合镜像创建所需虚拟机实例。系统基础架构可以对设备、内存、存储以及计算功能进行集中处理，组合成虚拟化教学资源池，在客户端可以利用浏览器或远程方式实现向虚拟机实例的登录，继而开展网络实验。

3.2 负载预测自动伸缩框架

为实现对网络实验室系统当中用户负载所呈现动态变化的适应，继而提升资源利用率，应用云平台动态管理方式，结合资源自动框架，而自动伸缩具有多层次性，其中所包含的组件主要包括：

3.2.1 数据仓库

该组件属于对监控应用程序以及在云中运行全部服务器与应用程序响应系统参数加以存储的仓库，负责对应用程序处于任何监控周期之下各种请求类型数量及SLA相关参数的记录。每一个虚拟机中所配置的内存、CPU以及二者的利用率都将被记录成系统参数。

3.2.2 负载分类器

因为应用程序负载一般会随着时间的推移而变化，所以自动伸缩模型需要利用负载分类器开展负载分类工作，通过k—means聚类算法以完成分类。

3.2.3 弹性策略

所谓弹性策略，指的主要是资源调度策略，其中主要有性能优先与成本优先这两个方面，优质的弹性策略可以让虚拟机实例所呈现的响应速度、任务吞吐率以及资源利用率等各方面实现最优化效果。

3.2.4 管理控制

针对资源加以监控处理，每间隔一段时间便对系统实时运行情况加以记录或是某一事件经过触发所展现的记录行为，随后将其发送至中心节点，实现对实际情况的报告。此外，还能依据上报的资源监控状况实现对负载的科学控制。

3.2.5 资源模型与成本模型

资源模型及成本模型主要是由中央智能和资源模型实现对所需资源的评估，能够对应用程序实际吞吐量形成影响，可以确认虚拟机需要的组件以及相应预留资源。

3.2.6 虚拟化管理

对虚拟机的镜像管理加以控制，继而激发出全新虚拟机配置，并对完成使用的虚拟机进行回收与重新分配。

3.2.7 网络存储

对虚拟机镜像和其他云平台当中资源及用户数据进行存储。

3.2.8 负载预测器

对所需请求数据参考当中的值进行预测，将其当作原始数据，随后结合KMP算法，预测随后重构区间应用请求的具体预期数量。最后，将信息传输至弹性框架，通过具有最佳适宜度的规则对资源进行合理分配。

此框架主要包含两个流动：①由请求至虚拟机实例，利用网关与管理控制器实现流动。通过对管理控制器的应用，能够均衡应用请求与服务器当中请求服务间的负载控制;②由弹性收缩至模型改进。这一流程的完成过程处于系统后台，通过对监测中心连续的应用提炼更为完整化的资源模型。此模型相应的提炼流程能够允许弹性收缩，同时还能有效适应负载工作量所呈现的自然性變化。

4 基于云计算的高职院校网络实验室建设效果

4.1 节约网络实验室建设投入

用户仅需一台能够连接网络的终端设备，便能通过云计算技术，应用云计算平台所供给的各类软硬件资源。而终端客户仅需担负少量费用，不但缩减了实验室中各类软硬件的整体成本，同时不用考虑设备更新过程所形成的资金压力，其维护成本被大幅压缩。

4.2 存储容量大，实验连续

在云计算平台中，配置了非常巨大的存储空间，学生所开展的各类实验操作与数据都可以得到妥善保存。对于实验当中的每一个细节和结果，都能实现永久存储，继而帮助学生继续上次未完成的操作。也可以在实验室之外的地点，通过入网终端设备对实验进行随时随地的查看与操作，提升了实验室的整体利用效率，还能帮助指导教师优化对学生实验过程与结果的指导、评价效果。

4.3 促成教学资源共享

在网络实验中利用云计算，能够将实验信息及资源向云平台进行存储，平台之下的各院校均可自由获取其中的资源，以助力实验教学，从而实现了对实验教学资源的高效共享。

5 结束语

综上所述，以云计算为依托针对高职院校网络实验室进行建设具有非常良好的发展前景，值得广大教育工作者投入更多的时间和精力对其建设与实践应用方法进行深入研究，以促进教学效果的优化，为国家教育事业发展注入新的活力。

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【通联编辑：李雅琪】

收稿日期：2019-12-2

基金项目：2018年广州南洋理工职业学院创强校外实践教学基地项目（NY-2018 CQ2JD-03）;2019年云计算与大数据专业委员会云计算辅助教学在高职院校教学中的应用研究（GDYJSKT19-14）

作者简介：曾俊（1990-），男，广东人，本科，研究方向为计算机、现代教育。