云计算和大数据教学实训平台的设计分析与研究

陈海平

（浙江外国语学院艺术学院,浙江杭州 310012）

在新时期背景下，加强云计算和大数据教学实训平台的设计工作十分重要，其不仅关乎艺术设计教学水平，还和学生专业技能学习和掌握有莫大联系。因此，相关部门要给予云计算和大数据教学实训平台的设计工作高度重视，通过采用行之有效的手段，提升云计算和大数据教学实训平台的设计水平，充分发挥云计算和大数据教学实训平台的积极作用，为艺术设计教学有效性提升到新高度提供有利条件。以下主要内容为云计算和大数据的有关概述、云计算和大数据教学实训平台的设计实践。

一、云计算和大数据的有关概述

1.云计算内涵

所谓云计算，其实是一种新型的计算模式，为并行计算、网格计算以及分布式计算等传统计算机计算与现代完善管理计算结合发展的结果。其中心为统一调度与管理网络资源，构成一个资源库向用户提供所需服务，可以实现大数据集分析和处理，向用户提供良好的云服务，而处在云计算环境中，不管是在什么时间、什么地点用户都能运用终端设备，利用网络直接在云服务内得到所需资源。云计算具有诸多优势，比如高扩展性、超大处理能力以及高可靠性等[1]。

2.大数据内涵

所谓大数据，指的是通过利用新型的处理模式得到多元化的信息资产。其中数据包含文本图像、关系数据库等。通俗地讲，大数据计算就是在异构数据中，及时的将有应用价值的信息分析出来的技术。大数据技术的核心并非拥有海量的数据资源，而是利用专业技术找出庞大的数据资源内有利用价值的信息，通过加工海量数据，来加强数据的增值服务。

3.云计算和大数据的关系

实际上，云计算和大数据有着十分密切的关系。大数据一般应用分布式架构和分布式存储等，其借助元计算的分布式数据库和云存储等。现如今，云计算与大数据有机结合，已被广泛运用到了诸多领域，比如地质学、生物学以及气象学等重要领域。教育领域也有涉及，但是才刚起步，但在国家的大力支持下，平台与数据的共享写作已成为教育信息化的重要内容[2]。

二、云计算和大数据教学实训平台的设计实践

1.平台架构模型设计

大数据教学实训平台把云计算IaaS、Paa S、SaaS这三大服务模式当作平台架构模型设计的基础，立足于网络资源、服务器、数据资源以及存储等建立的虚拟资源池作为底层，将给师生提供便捷的云服务作为主要目标，最终构建智能化且高效便捷的大数据教学实训平台。立足于云计算的大数据教学实训平台架构模型由五部分组成，其中包含数据源、数据处理和存储、数据分析和管理、应用服务、云终端，详细阐述如下：

其一，数据源。主要负责提供虚拟资源池和物理资源池。前者包含存储虚拟资源池、数据资源池、服务器虚拟资源池以及网络虚拟资源池等。后者包含网络设备、服务器以及存储设备等。数据源通过整合分散的软件资源和硬件资源，把软件资源与硬件资源利用虚拟化技术构成可供调度的虚拟化资源池，为上层提供良好服务，另外能够提供独立的数据源服务，满足其他层单独利用。典型功能为负载均衡、资源监控以及部署等。

其二，数据存储和处理。主要负责处理和存储数据，其中数据处理包含数据清理、聚合关联、数据牵引等；而数据存储包含HBase、Hadoop、YARN等。通过预处理数据，把类型不一样的数据存储至分布数据库之中[3]。

其三，数据分析和管理。主要负责管理数据与分析数据。前者包含资源分配、资源调度、生命期管理等；后者包含聚合关联、数据统计以及设备学习等。通过提升数据管理的有效性，来实现科学分配与调度数据资源，数据分析是挖掘上层数据的有效方法，结合不同需求，应用不一样的数据分析方法。

其四，应用服务。主要负责挖掘数据与应用数据。前者包含专题侦测、教育评估以及趋势发现等。后者包含教务管理系统、教育评估系统以及学管理系统等。该层利用数据挖掘的手段给学生的生活情况、学习效果以及学习热情等提供个性化信息与资源，切实提升教师的教学与管理工作的有效性[4]。

其五，云终端。主要负责把用户所需的云服务应用到不一样的云终端。其中云终端包含智能终端、PC 机以及移动终端。通过构建教学一站式培训中心给师生提供良好的云服务。云服务是面向全体师生的，包含网络教学资源、统一身份认证服务以及网络教学资源等。云终端是云端给终端用户提供多元化的云服务，学生通过运用不一样的云终端可以直接访问所需的云服务。学校间可以结合不一样的权限需求，构建公有云、私有云等，实现安全访问云资源[5]。

2.平台大数据处理流程

一般情况下，大数据处理流程分为报告分析、多数据整合、可视化分析以及数据处理等。云服务教学平台的大数据处理流程由四部分组成，其中包含数据来源收集、选择和存储、分析和展示，主要功能为应用恰当的工具对诸多易构数据源选择，把结果依据相关标准进行统一存储，结合不一样类型的数据应用不一样的数据分析手段，系统分析存储数据，从其中找到具有较强应用价值的内容，并应用可视化的方法把结果推送到终端[6]。

其一，数据来源。主要负责利用云服务教学平台把和学生学习相关的行为进行收集与整理，其中包含获奖信息、学习成绩信息、生活信息、竞赛信息、社团信息以及电子阅读信息等。

其二，数据抽取与存储。主要负责结合不一样的数据来源，应用不一样的数据选择手段，对应结构较好的信息系统的数据应用常规工具把数据纳入数据资源库中，对于视频和网页等非结构化的数据，一般索引数据以后再将其存入到资源数据库之中，构成分布式的数据库。

其三，数据分析。主要负责统计分析与学生学习行为有关的数据。在分析学生学习行为能力时，首先应做到协作筛选，通过对数据库内已分类学生的参与的社团活动、成绩、重视的行业等，明确学生间的相似程度，给较为相似的叙述提供行之有效的学习计划。其次进行聚类，从不同维度分析不一样类别的学生，在其中找到相似之处，再对比有关属性，第一时间对不一样类型的学生提供针对性建议，便于在后期的学习与生活中加以完善[7]。

其四，数据展示。主要负责应用可视化技术显示数据结果，促进立足于云计算的大数据教学实训平台的部署：第一，构建虚拟化资源池，建立集网络、服务器以及存储等为一体的虚拟化系统，在该系统中构建集群展开部署工作，构建以云计算为中心的大数据教学环境，分别运行在独立的JVM上，利用心跳信号展开信息交互。立足于云计算的大数据教学实训平台主要利用高密度刀片服务器，快速调度与部署虚拟机。第二，在传统数据库的前提下，采用HIVE、HDFS等大数据分布式存储组件，给Gluster分布式存储系统提供有力支持。第三，立足于云计算的大数据教学实训平台包含统一认证服务、云计算教学、互动交流平台、云计算实验平台、云计算资源平台等。利用基础平台可以建立多元化的培训系统。云计算科研平台由科研管理系统、大数据并行计算系统等多个方面组成；在线预约实验系统由在线交流社区、实验预约系统等多个方面组成。第四，支持云终端桌面，能够将以往的PC 电脑替代掉。不但可以满足艺术设计教学要求，还能实现专业传送，可视化展示分析结果，通过有机结合数据和图表，来使师生对数据分析结果有一个充分且直观的认识[8]。

3.大数据教学实训平台的指导思想有数据共享、数据分析、终端服务，给高校各学区之间提供统一且高效的终端云服务

利用平台向学校各个部门提供培训活动所需要的分析数据，实现共享所需要的基础数据，运用系统所需要的开发数据。设计等个性化操作课程，云终端给学生提供了多元化的培训体系，学生通过运用移动终端和PC机浏览器能直接访问所需的应用服务。

三、结语

云计算和大数据等新兴技术的诞生为教育发展带来了新的挑战与机遇，随着高校信息化教学的不断推进，应用云计算和大数据技术建立教学实训平台，可以促进资源共享、教学方式创新等，给师生提供更加高效的云服务，运用前景十分广阔。但依旧有诸多工作有待完善，比如在人才培养、科研以及教育等全面收集过程数据，构建系统的收集、存储以及分析等体系。另外，大数据在具体运用中还有些许不足，其中包含数据集成难、分析方法陈旧、安全问题等，这均是未来云计算和大数据教学实训平台设计的主攻方向。