赵倩莹
(西安工业大学,陕西 西安 710021)
大数据技术的存在,提升了校园信息化平台对数据收集和处理的能力,为校园平台提供了更好的决策依据。智慧校园具备的管理功能决定了平台的工作性质,根据实际需求开展平台建设的过程中,大数据技术应用过程中的相关问题,也是保障平台运行和功能发挥必须注意的方面。
首先,明确数据交换规范,确保各部门之间形成统一的数据交换,基于数据具体来源,对校园的数据分布情况、数据之间的联系做出盘点和梳理。其次,保障数据可以实现集中管理,通过对数据进行采集,将其录入到数据库进行集中存储,制定分类标签,使仓库内的数据更加清晰化,便于查找和调用,为全校提供维度完整的数据服务,依靠“数据引擎”,进一步推动学校发展。在这一过程中,应始终秉承数据推动学校发展的思路,积极引导学校在教学、科研等方面开展活动[1]。
在保证教学活动顺利开展的基础上,应加强对应数据采集终端系统的基础建设和应用场景优化,以便基础数据采集全面便捷。例如各项支付缴费、出行卡办理等问题,都可采用人员身份信息核实的流程对其信息进行确认。此外,学校各部门的信息模块之间普遍缺少紧密的关联性,导致各部门存在一定的孤岛现象,数据系统的建设,有助于减少人工检索,为对象提供更优质的信息资源,保障数据的共享性,避免孤岛现象。
数据之间要具有有效兼容性,这样才能更加自由的传递数据[2]。基于分项数据实现数据类型的转化,保障数据的完整。数据具备的兼容性更有利于加强学校师生日常教学与管理活动的数字化办事效率。例如,学校为校内师生订购一批书籍,在上传信息的过程中,数据存储与师生电子设备端查阅程序之间可能存在差异,当系统本身的数据兼容性较差时,会对查阅对象的查阅效率造成影响,出现数据乱码等现象,给师生正常使用资料带来严重的影响。对此,学校建设智慧校园时,需要注重数据兼容性的问题,建立可靠的智慧应用平台。
智能服务是依靠多项技术集成实现操作,其中包含了技术和与之对应的理念。大数据时代,学校的方方面面都需要借助智能服务,以智能化的视角优化数据,是对智慧校园建设提出的新要求。例如,学生在对校内网络的浏览过程中下载资料,传统的信息化平台中,学生需要先登录验证信息,才能从资源库中提取自己需求的资料。当同时访问的人数较多时,就会导致系统出现卡顿等情况。因此,建设平台时,应保障管理控制与数据共享可以相对独立且保持联系,通过建立网络统一门户、办事大厅等形式,有效缓解认证流程的压力,提高学校网数据库的服务能力。
上述提及的兼容性等功能,是建设智慧校园的基本诉求。SDN技术被用于平台的网络运行环境,这里SDN网络是指软件自定义网格格局。作为Emulex网络中的新型网络,SDN网络借助OpenFlow成功实现网络虚拟化。该技术可有效将控制与数据两种板块分离开来,进一步提升智慧平台的可操作性,推动学校网络更好的发展。例如,学生在需要校园网内的资源时,可以自主下载资料;当无课期间,很多学生同时访问网络平台,会造成资源下载量短时间内猛增,平台会自动根据校园网的网速需求做出调整,优先满足学生的实际需求;在下载量达到巅峰的时刻,结合相关网速,对网速作出调整,可最大程度保障智慧校园的服务质量。
学校拥有大量的平台应用对象,为了简化应用流程,会借助大数据技术,提升数据处理效率。将师生的基本信息进行收集和整合,包含基础信息和其他信息,借助通信技术与校园的系统结合,借助高新技术为智慧校园构建提供技术支撑,有效实现各业务之间的数据共享。同时,智慧校园应对业务加以整合,提升系统综合性能。系统在Web Service的环境下运行,与其他数据库之间产生一定耦合性。这样系统内部的各个数据库,既能相对独立的存在,又能相互结合,并且在运行期间,各数据库之间不会产生影响。
数据的安全性可以保障系统的安全。当系统遭到病毒等入侵时,系统会出现失灵和无法识别等现象。外界人员入侵网络,实施不法的行为,也会对系统安全造成严重的影响。为有效保护系统与数据的安全,应安装防护软件。
为保障师生私有数据的统一性,需要对师生身份设置认证,例如指纹和密码验证,在科技不断发展的过程中,虹膜、人脸识别等识别技术也相继出现[3]。对此,基于数据平台,可以根据使用场景,选择或综合应用各类识别技术。例如,学生归寝的时候,可以通过面部识别,对学生的信息进行识别,同时判断学生是否属于这栋寝室楼,保障学生的安全。
建设智慧校园的基本架构,其关键点在于保障信息实现交互,并且为全校师生提供个性化的智能信息服务,提升学校的管理能力,有效促进学校各部门之间的信息资源实现整合。完整的智慧校园系统中,应该包含信息应用标准规则、运行维护等,基于此模块又分成基础设施、应用支撑、业务分类、终端展现等,如图1所示。
图1 智慧校园基本框架
智慧校园平台应用的数据流向具体情况如图2展示,建立数据中心主要是为了数据可以有效共享。在整合相关数据的过程中,可以基于整合后的条件,提供统一的数据信息。同时,数据库内部引擎中存储的数据能有效保证实时更新。基于数据中心库,对现有的数据进行分析,通过选择有效的数据存储硬件与软件,提升系统接受、输入数据的标准,提升数据传输的高效性,避免发生数据难以兼容的问题。
图2 智慧校园应用平台的数据流向
数据清洗是对数据库的文件进行分析,而后进一步检查其正确性,通常借助计算机对数据存储缺失、无效值等作出智能化处理[4]。经过清洗后的数据,能进一步提升数据准确性,减少系统中数据残缺不全的现象。应用数据清洗技术,可以有效地将学生在校期间的相关数据完整保留,为日后工作提供有利的参考,促进学校良性发展。
智慧校园在建设期间,对数据的整合处理有着极高的要求。在采集学生信息时,应在学生入校的初始阶段,就告知学生注册智慧校园账号[5-8]。便于校园日后开展各项活动,学生可以不受限制地参与进来,从智慧平台中获得各种资源。另外,采集信息有助于加强学校对学生的管理能力,学校收集学生信息,一般需根据学生的实际情况进行分组,学生采集项目包含基础信息与其他信息。信息收集完成后,将学生的信息根据分组录入到平台对应的各个系统中,实现信息的交互。例如,学生会分成住校和走读两种情况,通过分组校方更加明确学生的实际情况,可以更有效率地对其进行管理,提升智慧校园的服务性能。
基于智慧校园平台的构建,采用蛛网式的方式对各方面进行管理,借助蛛网式特点形成点到面的管理延伸服务。尽可能涵盖更多的服务模块,并基于SDN网络,保障平台面对大量学生请求的条件下,实现系统的有效运行。对此,学校建立蛛网式管理模式,通过多层次响应,有效保障最短时间内给予学生响应回复。例如,学生在访问校内图书馆系统时,若下载等请求数量过大,校园网将难以承受庞大的申请要求,会造成网络崩溃等情况。此时,便可借助蛛网式管理系统,对系统进行分析,根据专业建立分类数据库,减轻网络拥堵的压力。借助分库管理,更科学地对教学资源进行分配,高效保障学生的下载需求。
综上所述,随着大数据自身采集整合、分类利用功能的不断深入,大数据被更广泛应用于智慧校园平台构建过程中。如何有效促进大数据技术与平台建设相融合,成为当前学校打造智慧校园的重点。通过近几年的建设,平台的整体框架已清晰明确,下一步需要切实发挥大数据平台的作用,更好满足学校构建业务、信息的数字化网络综合需求,进一步促进学校智慧校园建设。