基于贪心算法的普洱学院智慧校园运维优化模型构建

鄢翔

（普洱学院 云南省普洱市 656000）

1 引言

伴随着我国智慧校园建设的推进，师生们对校园网的依赖逐渐加深，由此带来运维工作量的激增。在此背景下，普洱学院师生对负责校园网建设和运维的信息中心提出了更高的要求。但由于高校编制有限，因此如何使用合理的运维服务与管理算法使得有限的人力资源可以进行标准化，高效低成本的故障处理，有效提高响应速度和用户满意度成为了普洱学院智慧校园建设中的必须要认真思考的问题。

2 国内智慧校园智慧运维服务与管理研究现状

目前国内对于智慧校园的研究可谓汗牛充栋，目前的新兴热点主要集中于人工智能在智慧校园建设中的应用上，集中于解释智慧校园的智慧是什么的问题。从知网查询可知智慧校园中关于智慧运维服务的研究较少，少量的研究又集中于运维平台的构建，很少有文章正面阐述智慧运维能智慧的关键算法。例如赵磊磊认为“基于人工智能的智慧校园可被视为智慧校园的智能升级。需要优化教育人工智能算法和伦理监管制度”[1]，但未具体进行算法举例。于长虹认为“智慧服务与运维的实现主要通过建立数据规范或标准、确立规范化运维流程、构建智慧校园的智慧服务与运维平台实现。”[2]，也未进行具体的算法举例。若将运维标的放大到IT 运维，则研究运维管理的著作以及算法的文章明显增多。例如：葛世伦认为信息系统的运维包括了信息系统设施运维、信息系统软件运维、信息系统数据资源运维、信息系统安全运维四个部分。[3]陈芮莹对考虑服务水平的IT运维人员调度的智能遗传算法进行了建模和深度分析。[4]姚海琪对智慧校园运维资源调度提出了建立云平台，对智慧校园运维人员调度算法的研究则从单维运维中心和多维运维中心的两个视角进行了比较分析和数学建模。[5]类似的文章还有需多，基本思路都是先进行建模假设，再进行数学建模，然后在该模型下进行案列设计并针对各算子进行影响分析，最后再进行案例验证。这是一种比较成熟的研究运维算法的思路。

3 普洱学院传统校园运维算法问题描述与时间复杂度分析

3.1 普洱学院传统校园运维方式流程与问题描述

图1

图2：普洱学院校园网分布示意图

图3：普洱学院核心结点字母标注图

普洱学院信息中心目前在实际工作中采用的是自主运维模式。其运维的行为流程为：用户（师生）在工作日工作时段内发起报修，信息中心根据工作人员的责任分工和是否空闲的情况，安排人员进行运维。运维人员带着常用材料到达现场后根据运维制度进行依次运维，处理完一个故障后若还有故障报修一般不会返回办公室而是直接到下一个故障点继续运维，直至下班时间，若该故障点未能排除则下一个工作日继续运维。若遇到难以处理的故障则会寻求同事帮助共同解决。若有多个故障同时报修且信息中心人手不够的情况下则会优先运维核心结点和影响严重的故障。问题的目标是各种故障均得到处理，且响应时间短，薪酬成本最小。

3.2 普洱学院传统校园运维方式数据模型抽象

图4：普洱学院智慧校园运维材料中心选址

图5：普洱学院网络核心结点Huffman 树

图6：普洱学院运维人员派遣图

若将普洱学院传统校园运维方式流程描述进行抽象并选取运维任务作为研究对象将其描述为一个数据类型Maintenance，则我们可以得到如下抽象模型：

若将普洱学院传统校园运维方式以运维任务作为研究对象进行图形化，则可以用高校运维部门作为头节点。设信息中心运维人员数量为N，所有运维任务都一样重要，运维人员M 只负责安排给自己的运维任务m，运维人员A 只负责安排给自己的运维任务链表a，且运维任务之间相互独立，则可用得图1。

对于普洱学院传统运维而言，问题可以抽象为：每个运维人员进行运维的过程其实就是在工作时间内遍历以信息中心为头结点的各自运维任务链表的过程。

3.3 普洱学院传统校园运维算法模型算法时间复杂度与缺陷分析

3.3.1 时间复杂分析

由数据结构的知识我们知道，遍历单链表的时间复杂为O(n),n表示问题规模。由图1 可知信息中心中心有N 名运维人员，若设所有运维人员的工作能力相同，每天的运维任务n 是有限值，则人员越多运维用时就越少，时间复杂度为O(n)/N。

3.3.2 普洱学院传统运维模型缺陷分析

显而易见以上模型存在的假设缺陷是：

首先未考虑故障点的影响成本和故障点的故障发生频率。

其次传统模型未充分考虑任务匹配的费效比，高校内运维人员的职称不同支付工资也大不相同。

再次，传统运维模型对运维任务链表进行遍历过程中未考虑运维任务难度与运维人员能力匹配的问题，例如对于运维人员A，若其运维能力为w，对于其运维链表∀ai的运维难度为w’,且w’>w,则运维链表将不能继续遍历。

最后模型考虑的是校区较小和单校区的情况，若超大校园或多校区则除了考虑人员调配的问题外还需考虑运维材料调配的问题。

4 基于贪心算法的智慧校园运维优化设计

4.1 普洱学院智慧校园运维中心选址（运维材料调度）贪心算法的应用与优化

从姚海琪[5]的研究中可知由于智慧校园运维中心的选址会显著影响运维人员的到达故障点的工作路径长度，进而影响运维效率和运维材料的调度。因此在普洱学院从数字校园向智慧校园转型过程中运维材料堆积中心的选址显得尤为重要。普洱学院现有传统运维抽象模型也存在未考虑故障点的影响成本和故障点的故障发生频率的问题。

为解决上述问题普洱学院运维材料堆积中心（信息中心）在智慧校园建设中将采用贪心算法来重新考虑选址。其具体步骤如下：

首先将普洱学院各楼栋网络节点设置权重，在权重的设置中主要考虑影响成本和故障频率这两个影响因子。影响成本包含影响范围和业务楼宇重要性两个因子。影响范围是指该结点故障后所造成的网络瘫痪面积，瘫痪面积越大造成的损失也随之增大，经对历年故障影响情况分析，普洱学院信息中心将影响范围占权重的比例设置为40%，结点所在楼宇在普洱学院运营业务的重要性占权重的比例设置为20%。网络节点的故障频率是指该结点在一个工作月内故障的次数，经对历年故障影响情况分析，普洱学院信息中心将网络节点的故障频率设置为占结点权重值的40%。

其次，根据普洱学院网络结点拓扑图和历年数据计算每一个网络节点的权重后，根据贪心算法来构造Huffman 树来确定信息中心的新位置。普洱学院网络节点拓扑图如图2 所示。

表1：普洱学院网络结点权重表

表2：普洱学院核心结点运维难度表

表3：普洱学院信息中心人员运维能力表

由图2 可知普洱学院目前的核心结点均已用蓝色结点图标注，灰色用于标注的二级结点，由于二级结点的影响有限故本文在讨论中将主要讨论蓝色核心结点。根据蓝色核心结点所链接二级结点数量即可确定其影响范围。我们可以将上述蓝色结点从左到右依次进行标记为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J，如图3 所示。本文以其所链接的二级交换机的个数作为其影响范围的权值可得：A、B 的权值为2，C 的权值为4，G 的权值为6，F 的权值为0，H 的权值为7，I、J 的权值为3，D、E 为互为备份的核心汇聚链接所有交换机，其权值为：2(A+B)+4C+6G+0*F+7H+3(I+J)+(A+B+C+F+G+H+I+J)=2+4+6+0+7+6+8=33。

本文将楼宇在普洱学院运营业务的重要性一般楼宇结点重要性设置为1，行政楼结点的重要性置为2，教学用楼宇结点的重要性置为3。由此可得I 结点为行政楼其重要权值为2，G、J 结点为教学楼其重要权值为3，其余节点的重要权值为1。由普洱学院信息中历年故障统计数据求平均可得单位工作月内各结点的故障次数为：A、B、G、F 结点为2 次，C、D、E、H、I 结点为1 次，J 结点为3 次。由此可计算出各个核心结点在Huffman 树中的权值。

结点权值=影响范围*0.4+结点楼宇重要性*0.2+故障频率*0.4，由表1 可得个结点的权值。

表4

表5

根据表1 采用贪心算法来构建Huffman 树（最优二叉树），让权重大的尽量靠近根。由于普洱学院是一个小规模的二本院校，因此选择信息中心办公室（运维中心）作为根节点root 即可，若是大规模多校区院校则应当每个校区至少设置一个运维中心，以各运维中心为根来构建Huffman 森林。由图5 可见普洱学院运维材料堆积中心的选址应该在D、E 结点同时尽可能的靠近G、H 结点，唯有如此加权路径长度最短。因此普洱学院智慧校园运维中心的实际选址应该选在明德楼1 楼靠近健行楼D 区一侧最为合适，如图4 所示。

4.2 普洱学院智慧校园运维人员调度的贪心算法应用与优化

设w 代表运维人员的运维能力，w’代表各核心结点的运维难度。普洱学院信息中心目前网络运维人员共计4 人，其中正高职称1 人设为Ops1，其运维能力w1置为4，中级职2 人设为Ops2、Ops3，其运维能力w2置为2、w3置为2，初级职1 人设为Ops4，其运维能力w4置为1。由信息中心多年运维记录单阻滞记录可知，结点的运维难度与结点在网络中的权重成正比，权重越重的结点其故障后运维的难度和复杂度越大。为了方便，根据表1 我们将权重大于10 的结点运维难度w’置为4，权重小于10 但大于或等于5以上的结点运维难度w’置为3，权重小于5 但大于或等于2 以上的结点运维难度w’置为2，权重小于2 的结点运维难度w’置为1。由此可得表2、表3 所示。

普洱学院智慧校园运维人员调度的目标是让所有运维任务都能顺利推进，同时让薪酬成本最少。由于薪酬与职称高低成正比关系，因此根据贪心算法，在派遣运维任务时，在满足w’

图6 中以运维人员为根结点，根结点位置即为该运维人员每天上班应该到达的位置，叶子结点代表运维人员负责的结点。

5 智慧运维服务与管理算法效率分析

5.1 普洱学院传统运维模式与新运维模式运维材料调度效率分析

在运维材料调度对各结点的故障响应时间的影响方面，信息中心分别对单个工作月使用两种方式进行运维，对相关数据进行求平均后统计，如表4 所示。

由表4 可看出权值最大的D、E 两个核心结点的运维材料调配响应时间得到了大幅度的降低降幅达90%，而由于D、E 两个结点的影响范围最广，因此新运维中心的选址有效控制了故障影响成本，提高了运维响应速度。

5.2 普洱学院传统运维模式与新运维模式运维人员调度效率分析

在运维人员调度对故障顺利处理方面，信息中心分别对单个工作月使用两种方式进行运维，对相关数据进行求平均后统计可得表5 所示。

由表5 可知新运维模式下未出现过运维阻滞现象，究其原因就是按难度和能力的匹配去分配运维任务。此外实验中由于运维人员按区域负责设备运维，运维标的进一步明确，致使运维人员的运维熟练程度有较大程度的提高，故障处置时间也有较大缩短，运维人员责任心显著加强，出现主动巡检运维。而学校若按运维次数支付工资的话，由于高职称只负责核心结点运维，可知人力成本也得到了集约化使用。

6 结语

本文基于贪心算法对普洱学院智慧校园运维优化模型进行了探讨，在研究中对运维模型的假设条件进行了一定的简化，文章未考虑多人协同运维，运维中的动态调度等问题。对新旧模型的对比实验中，未选取更为眼睛单位工作年作为研究标的等。这些都是后续后的研究和学习中需要继续完善的地方。