郎振紅

（天津電子信息職業(yè)技術(shù)學院 天津　300350）

基于云計算自主學習平臺的設計

郎振紅

（天津電子信息職業(yè)技術(shù)學院 天津300350）

為了提升高校學生的自主學習能力，依托云計算的相關(guān)技術(shù)，合理整合軟、硬件資源，構(gòu)建一個激發(fā)學生學習興趣、有助于教師輔導與答疑、簡化考核與管理流程、真實反映學習效果的云端學習平臺。本文通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)桌面、服務器及存儲的虛擬操作，以便提高資源利用率與共享性；引入分層設計思想完成彈性擴展、實時播放視頻媒體的直播操作，以便提高視頻播放效率；在分布式存儲系統(tǒng)的基礎上，運用分布式B樹的存儲結(jié)構(gòu)，將數(shù)據(jù)信息進行分類存放，以便提高系統(tǒng)信息的檢索速度。

云計算；自主學習；虛擬化；視頻直播；數(shù)據(jù)分類；分布式B樹

目前，培養(yǎng)學生主動發(fā)現(xiàn)問題、積極解決問題、相互溝通交流的團隊精神，提高學生自主學習能力，成為高校人才培養(yǎng)計劃的重中之重。但是高校已有的資源由于各種原因無法充分發(fā)揮應有的作用，具體表現(xiàn)為：第一，實驗設備相互獨立。高校中不同學院都配備了各自的實驗設備，例如：組建的計算機房，由于設備的獨占性，每個計算機房都服務于某一系部或某一專業(yè)，不僅物理硬件不能隨意遷移，而且安裝的操作系統(tǒng)及各種應用軟件也根據(jù)專業(yè)而定，因此，無法高效實現(xiàn)硬件教學設施和軟件教學資源的利用率與共享性。第二，視頻直播效率低。在傳統(tǒng)校園網(wǎng)中也上傳某些教學與操作視頻，但由于日益龐大的數(shù)據(jù)傳輸量，過長的傳輸路徑，大量帶寬被占用，直播視頻必須集中觀看，因此以往視頻播放模式存在網(wǎng)絡抖動大、播放延遲大，畫面的流暢程度和清晰程度大打折扣，導致瀏覽者失去觀看的興趣。第三，數(shù)據(jù)存儲雜亂無章。隨著網(wǎng)絡信息量的急劇增加，信息類型的多樣化，尤其是圖形、圖像、音頻、視頻、動畫等信息，普通的存儲方式?jīng)]有考慮數(shù)據(jù)的重復性和訪問規(guī)律，只按照數(shù)據(jù)先后順序進行存放。但是數(shù)據(jù)量的快速猛增必然帶來存儲系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大，致使存儲能耗上升，運營成本大幅增加，例如：用于存儲的IT硬件設備、用于冷卻的散熱設備等，但信息量增加勢在必行，數(shù)據(jù)是信息化時代的基礎，未來發(fā)展的應用系統(tǒng)中，對數(shù)據(jù)存儲的有效處理占據(jù)核心位置[1]。第四，信息檢索速度過慢。在海量信息中對數(shù)據(jù)檢索操作必不可少，常用的方法是對數(shù)據(jù)中關(guān)鍵字進行哈希算法，將其分布到多個存儲節(jié)點上，以便完成海量數(shù)據(jù)的擴展性存儲。但是該方法適用于關(guān)鍵字查詢，其檢索效率較高，然而，針對非關(guān)鍵字查詢效率極低、對于范圍查詢根本不支持。然而，一般瀏覽者在實際應用中，不僅采用關(guān)鍵字進行數(shù)據(jù)信息的查詢，而且也常用其他屬性實現(xiàn)查詢操作或者按照規(guī)定的范圍完成查詢。尤其是查詢在線視頻的播放，盡管每一個視頻文件均包含視頻ID、視頻名稱、上傳時間、播放次數(shù)等信息，其中：視頻ID是關(guān)鍵字，通過它可以快速查詢到相應視頻文件，但是瀏覽者可能更習慣于通過視頻名稱或上傳時間范圍進行搜索相關(guān)視頻內(nèi)容[2]，從而導致系統(tǒng)檢索速度及其低下，嚴重阻礙網(wǎng)絡系統(tǒng)的實時響應與資源可用性。

綜上所述，所有高校均建立了自己的校園網(wǎng)，并且配備了相關(guān)的教學資源及硬件設備，由于存在上述各種問題，如果延用傳統(tǒng)校園網(wǎng)絡作為學生自主學習平臺，不僅嚴重影響學生的學習興趣，而且極大降低軟、硬件資源的有效利用率，甚至無法較好地實現(xiàn)教學效果。因此，筆者充分利用云計算領(lǐng)域的相對技術(shù)，將現(xiàn)有資源、設備進行合理整合，構(gòu)建了基于云計算技術(shù)的自主學習平臺，旨在為提高學生的自主學習能力，降低系統(tǒng)的運營成本，增強系統(tǒng)安全性，提升資源共享性，實現(xiàn)自主學習平臺系統(tǒng)的效益最大化。

1　基于云計算自主學習平臺的總體架構(gòu)設計

1.1云計算技術(shù)

所謂云計算技術(shù)是將分布式計算、虛擬化、網(wǎng)絡存儲、負載均衡等計算機網(wǎng)絡的相關(guān)技術(shù)進行匯總?cè)诤?，以至于有效解決網(wǎng)絡環(huán)境中的信息通訊與交換、數(shù)據(jù)存儲與檢索、資源共享與利用等所有問題。顯然，云計算技術(shù)是以計算機網(wǎng)絡為依托，憑借服務器虛擬化技術(shù)與分布式文件存儲技術(shù)，將網(wǎng)絡中物理位置分散且相互獨立的存儲設備、運算設備以及軟件、數(shù)據(jù)等資源整合起來，通過服務的方式提供給用戶，隨著用戶需求的不斷變化，動態(tài)地擴展與配置軟件資源和硬件設備，以便滿足用戶的各種需求，實現(xiàn)資源共享和按需分配[3]。

1.2總體架構(gòu)設計

本文構(gòu)建的基于云計算的自主學習平臺，利用分層設計理念，綜合運用了虛擬化集群技術(shù)、彈性擴展的視頻媒體直播技術(shù)、信息分類存儲的分布式存儲技術(shù)以及分布式B樹的索引技術(shù)等，依靠已經(jīng)建成的校園互聯(lián)網(wǎng)絡，實現(xiàn)軟、硬件資源的協(xié)同工作與共享利用，為學生自主學習搭建有益的平臺，增強學生自身的綜合能力，完成人才培養(yǎng)目標。該云計算自主學習平臺的核心架構(gòu)分為六層，從下至上分別是：硬件基礎層、虛擬技術(shù)層、管理控制層、應用接口層、應用系統(tǒng)層以及云端客戶層，如圖1所示。

圖1　云計算自主學習平臺的系統(tǒng)總體架構(gòu)圖Fig.1　The architecture diagram of self-study's platform system based on cloud computing

1）硬件基礎層：為整個自主學習平臺系統(tǒng)提供可靠的物理硬件保障，是系統(tǒng)良性運行與整體性能最優(yōu)化的基礎，依據(jù)本層中提供的各種硬件設備，根據(jù)用戶具體需求結(jié)合虛擬技術(shù)將計算能力、存儲空間、網(wǎng)絡帶寬等基礎設施合理分配給用戶。其中：物理計算機既有高性能的機器，又有普通機器；服務器包括主服務器（負責整個系統(tǒng)的運行管理及資源分配。）、文件服務器（負責文件的存儲、調(diào)度、檢索及使用等，其中最為重要的是基于分類數(shù)據(jù)存儲的分布式文件系統(tǒng)的管理。）、數(shù)據(jù)庫服務器 （負責普通數(shù)據(jù)庫信息的存儲與管理。）、流媒體緩沖服務器（負責多媒體數(shù)據(jù)庫信息的存儲與管理，為無障礙、清晰流暢的視頻直播服務。）、備份服務器（負責備份系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，本系統(tǒng)采用實時熱備份方式，一旦主服務器出現(xiàn)故障，備份服務器立刻接替主服務器，有效避免系統(tǒng)中斷工作。）

2）虛擬技術(shù)層：本層利用VMware WorkStation軟件搭建虛擬化服務器集群，模擬物理設備統(tǒng)一管理系統(tǒng)軟件信息及所有硬件設施，由于每臺物理服務器均可以通過接口運行服務器虛擬化功能，因而可以創(chuàng)建多臺虛擬機，這些虛擬機的操作系統(tǒng)都是相互獨立運行的，并且每臺虛擬服務器又可以安裝不同類型的操作系統(tǒng)，完成功能各異的需求，如圖2所示。此外，由于所有軟件系統(tǒng)均部署到云端，形成共享資源池，利用桌面虛擬化技術(shù)，實現(xiàn)客戶端擺脫操作系統(tǒng)與硬件的約束來使用軟件系統(tǒng)，系統(tǒng)管理員依據(jù)用戶的實際請求，按需分配相應資源，如圖3所示。將硬件基礎層與虛擬技術(shù)層進行有機結(jié)合共同組成基礎設施資源池。

圖2　虛擬服務器集群架構(gòu)圖Fig.2　The architecture diagram of virtual server cluster

圖3　桌面虛擬化架構(gòu)圖Fig.3　The architecture diagram of desktop virtualization

3）管理控制層：本層集中了整個系統(tǒng)基于云計算的關(guān)鍵技術(shù)，主要包括分布式文件存儲、視頻直播與海量數(shù)據(jù)高效索引等。其中：基于數(shù)據(jù)分類存儲的分布式文件存儲功能是針對平臺中分散的資源信息進行類別劃分、抽象表示與統(tǒng)一管理，不僅完成了資源的共享使用和分布式存儲，而且大大節(jié)約了數(shù)據(jù)存儲的能耗，降低了組建平臺的投資成本，實現(xiàn)平臺系統(tǒng)的綠色運營，另外，采用冗余備份和容錯機制來保證數(shù)據(jù)的準確存儲，實現(xiàn)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性與可靠性。視頻直播是自主學習平臺中的關(guān)鍵一環(huán)，播放畫面清晰流暢是基本需要，在此利用服務器的虛擬化集群技術(shù)，實現(xiàn)多臺虛擬分發(fā)服務器，集合流媒體緩沖服務器和視頻直播管理平臺與云資源控制平臺，完成各終端靈活接收、實時在線、連貫放映的效果。海量數(shù)據(jù)高效索引主要針對云計算環(huán)境中日益增加的數(shù)據(jù)量和分布存放等特點，以分布式B樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為基礎，通過附加日志文件的方式，記錄著節(jié)點的分裂過程，其目的是提高系統(tǒng)信息的檢索速度，實現(xiàn)自主學習平臺整體應用效率的提升。

4）應用接口層：本層負責應用系統(tǒng)層與應用接口層的以下各層之間連接通信，實現(xiàn)公用API接口、網(wǎng)絡接口、用戶環(huán)境配置以及訪問授權(quán)和身份認證等權(quán)限的分配與管理功能。

5）應用系統(tǒng)層：本層部署并安裝自主學習平臺系統(tǒng)，以Web瀏覽器界面方式呈現(xiàn)，此外還包括視頻直播系統(tǒng)、云控制端、云數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)、云資源管理系統(tǒng)以及安全檢測系統(tǒng)等。

6）云端客戶層：本層主要實現(xiàn)云終端系統(tǒng)的功能，具體包含兩個方面內(nèi)容，即：云計算客戶端硬件專用機的終端；云計算客戶端登錄終端的軟件系統(tǒng)。

1.3系統(tǒng)功能描述

開發(fā)一個自主學習平臺主要的目的就是激發(fā)學生的學習興趣，增強發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的能力，提高學習質(zhì)量，培養(yǎng)自覺學習的習慣，使在校學生的綜合素質(zhì)有質(zhì)的飛躍，為將來就業(yè)打下堅實基礎。這就需要自主學習平臺可以實現(xiàn)課上課下連貫一致，師生交流暢通無阻，解惑答疑實時在線，教學資源豐富多樣，視頻播放清晰流暢，在線課堂身臨其境，設備使用快速響應，考核方式簡潔靈活等。顯然，將眾多的硬件設備、軟件系統(tǒng)、教學資源有機整合，必將借助云計算的相關(guān)技術(shù)，所以基于云計算自主學習平臺的研究與設計不僅具有技術(shù)可行性，而且還是未來高校人才培養(yǎng)模式發(fā)展的必然趨勢。結(jié)合上述需求分析為該系統(tǒng)規(guī)劃了如下的具體功能，系統(tǒng)用戶管理（包括添加、刪除、修改用戶信息管理；審核用戶合法性管理；分配權(quán)限管理等）、實驗設備管理（包括設備隸屬和用戶控制管理；設備采購管理；設備入庫管理；設備預約管理；設備運行使用管理；設備維修管理；設備統(tǒng)計報表管理等）、教學資源管理（包括圖書資源管理；網(wǎng)絡資源管理；教學課件管理；精品課程網(wǎng)站管理；教學資源信息庫管理；學生優(yōu)秀作品展示管理；真實項目案例管理等）、視頻播放管理（包括教學視頻播放管理；操作視頻錄像管理；微課程視頻在線播放管理；在線教室?guī)熒庸芾?；實時在線直播管理等）、解惑答疑管理（包括答疑博客管理；留言板與公告欄管理；點擊率管理；重點與難點問題統(tǒng)計管理；學生反饋信息分析管理等）、教學考核管理（包括發(fā)放考核要求管理；監(jiān)督實施考核流程管理；提交考核成績管理；增加、刪除、修改考核信息與考核成績管理；制定考核標準管理等）、電話會議管理（包括制定電話會議流程管理；電話會議在線交流互動管理；電話會議信息提交管理等）、上傳下載管理（包括上傳信息管理；下載信息管理；在線安裝系統(tǒng)管理；在線運行系統(tǒng)管理等）、查詢搜索管理（包括精確查詢搜索管理；模糊查詢搜索管理；分類查詢搜索管理等）以及系統(tǒng)維護管理（包括系統(tǒng)備份與還原管理；系統(tǒng)容錯管理；系統(tǒng)安全檢測管理；信息壓縮與加密管理；參數(shù)添加、刪除、修改管理；系統(tǒng)日志管理等），如圖4所示。

圖4　系統(tǒng)功能模塊圖Fig.4　The model diagram of system function

2　基于云計算自主學習平臺的關(guān)鍵技術(shù)

2.1桌面虛擬化技術(shù)

自主學習平臺的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)是讓學生的自主學習變得聲形并茂，理論學習與實踐操作并重，這需要對實驗設備和實驗環(huán)境進行管理與控制，進而滿足在線學習人數(shù)不斷增多，不同專業(yè)對實驗環(huán)境的需求等，因而，該學習平臺引入桌面虛擬化技術(shù)實現(xiàn)對實驗設備的管理。

所謂桌面虛擬化技術(shù)是指將系統(tǒng)桌面軟件實施虛擬化改造的技術(shù)，憑借虛擬化技術(shù)讓用戶在使用現(xiàn)有的桌面軟件時猶如在操作桌面系統(tǒng)，實際上，此時軟件程序的執(zhí)行已經(jīng)不是以往在本地系統(tǒng)的執(zhí)行方式了[3]。實驗教師通過自主學習平臺，將教學中各種系統(tǒng)軟件或應用軟件集中部署、統(tǒng)一安裝到云端服務器上，依據(jù)各專業(yè)或各門課程的具體要求完成實驗需求，創(chuàng)建內(nèi)容各異的云桌面，實現(xiàn)按需交付客戶端。由此最大限度地滿足不同專業(yè)、不同課程教學特點的需求，呈現(xiàn)“一次配置管理，多次交互使用”的效果，通過虛擬化技術(shù)使得構(gòu)建的實驗環(huán)境具有獨立性，因此，可以給學生展現(xiàn)一個便捷、靈活的桌面應用，為學生的自主學習起到一個事半功倍的作用。此外，桌面虛擬化技術(shù)可以將不同類型、不同配置的計算機一并納入虛擬化管理系統(tǒng)，只要該計算機可以正常安裝并運行操作系統(tǒng)即可。這樣一來，不僅可以將一些配置較低、性能相對薄弱的機器延長使用壽命，而且通過高端與中、低端機器的相互融合既可以完成教學的實驗任務，又可以極大地縮減實驗設備的購置成本。

2.2服務器虛擬化集群技術(shù)

自主學習平臺是一個動態(tài)的實時在線交互系統(tǒng)，既要完成各種教學任務又要完成各類考核任務，因而對服務器的性能及要求是極高的，顯然低端服務器由于配置和存儲能力的限制被邊緣化，呈現(xiàn)輕負載狀態(tài)，硬件資源浪費極大。若服務器配置不完善經(jīng)常出現(xiàn)故障，不得不中斷學生學習的連貫性，甚至會出現(xiàn)某些教學信息的丟失，無法保證系統(tǒng)信息的安全性。此時在云平臺上實施服務器的虛擬化技術(shù)可以有效緩解上述困境，通過虛擬化技術(shù)將一臺高性能物理服務器虛擬成若干臺，配以集群技術(shù)將地理位置分散、類型各異的服務器有機整合，運用平臺中控制系統(tǒng)統(tǒng)一管理多服務器資源。并且任何一臺服務器均可以運行多個安裝了不同類型操作系統(tǒng)的虛擬機，因而為各局域網(wǎng)絡和異構(gòu)CPU的物理服務器搭建一個共享資源池，若某一服務器出現(xiàn)故障，可在不中斷系統(tǒng)服務的前提下，完成將虛擬機在線遷移到另一臺服務器上，從而服務器的利用率和系統(tǒng)的可靠性大幅提升。

2.3資源池與數(shù)據(jù)遷移技術(shù)

資源池技術(shù)在云計算中占據(jù)重要位置，因為它是構(gòu)成云端服務的基礎設施。虛擬化資源池就是憑借服務器虛擬化、分步存儲虛擬化、網(wǎng)絡虛擬化等技術(shù)，再融合操作系統(tǒng)、應用軟件與中間件等軟件資源，對物理設備進行抽象表示，使其成為易于管理、調(diào)度的邏輯資源，將所有資源匯總聚集，便可形成資源池[3]?；谠朴嬎阕灾鲗W習平臺將虛擬服務器及云數(shù)據(jù)中心和云管理平臺有機結(jié)合，將所有硬件設備與和軟件系統(tǒng)實施統(tǒng)一計算和規(guī)劃管理，構(gòu)成共享性資源池，因而，提高設備利用率，增強平臺可移植性，減少系統(tǒng)故障率。

數(shù)據(jù)遷移技術(shù)的本質(zhì)就是將離線存儲與在線存儲匯集融合的技術(shù)[4]。無論是物理服務器還是虛擬服務器，都具有保存與備份數(shù)據(jù)的責任，所以文件被正確復制后，立刻創(chuàng)建源文件的備份標志文件。尤其使用虛擬化服務器時該操作尤為重要，因為當正在使用的物理服務器出現(xiàn)故障，可以由服務器的虛擬機完成在線遷移工作。即：處于運行狀態(tài)的虛擬機從一臺物理機器移動到另一臺物理機器[5]。虛擬機上存儲的在線數(shù)據(jù)應當保存成離線數(shù)據(jù)，當成功實現(xiàn)了虛擬機的在線遷移之后，將保存的離線數(shù)據(jù)再模擬成在線數(shù)據(jù)，通常使用中間數(shù)據(jù)庫與腳本信息等手段完成數(shù)據(jù)信息的遷移。

2.4基于云計算的視頻直播技術(shù)

自主學習平臺如果在學生的自主學習中激發(fā)學習興趣、引導學習方向、發(fā)揮著事半功倍的作用，那么各種教學及操作視頻的在線播放便成為學習過程中的核心，所以該系統(tǒng)以云計算環(huán)境為依托，設計一個利用虛擬分發(fā)服務器技術(shù)的視頻直播方案。傳統(tǒng)校園網(wǎng)視頻播放通常采用兩種方式，即：端到端傳輸方式和組播傳輸方式。但對組網(wǎng)設備配置不統(tǒng)一、品牌眾多、接口速率參差不齊、對主干線路承載能力和服務器性能有更高要求時，上述兩種傳輸方式無能為力。只得借助云計算的相關(guān)技術(shù)構(gòu)建一個適合于現(xiàn)有網(wǎng)絡環(huán)境、方便部署與安裝、具有彈性擴展能力的并發(fā)視頻直播方案。

作為一個完整的視頻直播平臺應當由視頻信息采集端、視頻源編碼器、視頻服務器與發(fā)布服務器等組成[6]，其拓撲結(jié)構(gòu)如圖5所示[7]。其中：視頻信息采集端完成原始視頻信息的采集工作；視頻源編碼器實現(xiàn)將原始視頻信息編譯成可識別的視頻格式文件；視頻服務器負責接收來自視頻源編碼器的數(shù)據(jù)信息并將其存儲與轉(zhuǎn)發(fā)；發(fā)布服務器操作來自視頻服務器轉(zhuǎn)發(fā)的視頻數(shù)據(jù)并向網(wǎng)絡環(huán)境中的客戶端傳輸。對視頻直播平臺而言來自客戶端的訪問是處理的難點，因為任何一個客戶端都要消耗網(wǎng)絡接口帶寬、服務器網(wǎng)絡適配器帶寬、內(nèi)存、CPU及I/O等系統(tǒng)資源，特別是客戶端數(shù)量達到一定閾值時，必將超越服務器的負載，若采用傳統(tǒng)多機聯(lián)合平衡負責的方式，必須按照滿負荷計算服務器的性能，當客戶端訪問數(shù)量較低時，服務器性能被閑置導致資源大量浪費。所以，本系統(tǒng)通過云環(huán)境下的虛擬分發(fā)服務器技術(shù)很好地解決了上述問題，當客戶端數(shù)量持續(xù)遞增時，云管理平臺便分發(fā)大量資源，供給視頻分發(fā)服務器使用，當訪問數(shù)量下降時，多余的視頻分發(fā)服務器收回相應資源。因此，在保證資源持續(xù)可用的同時，系統(tǒng)既不會浪費資源又不會負載過重。

圖5　云計算環(huán)境下視頻直播拓撲圖Fig.5　The topology diagram of live video

2.5基于數(shù)據(jù)分類的云存儲節(jié)能技術(shù)

基于云計算的自主學習平臺隨著使用頻率的增高與使用人數(shù)的增加將有海量數(shù)據(jù)進行存儲，傳統(tǒng)分布式存儲系統(tǒng)通過資源冗余和負載均衡等方法提高系統(tǒng)的可靠性和可用性，但存儲系統(tǒng)的能耗問題卻在視野之外，引起云存儲系統(tǒng)的能量利用呈現(xiàn)高能耗、低效率的趨勢，嚴重時會影響自主學習平臺的正常使用。該系統(tǒng)通過將數(shù)據(jù)進行分類的方式進行分布式存儲來實現(xiàn)系統(tǒng)節(jié)能的目的。首先，以數(shù)據(jù)訪問頻率和訪問規(guī)律為基礎計算數(shù)據(jù)塊的活動因子和數(shù)據(jù)文件的重復概率，并配置數(shù)據(jù)塊的存儲區(qū)域，這是未來進行數(shù)據(jù)分類的依據(jù)。其次，根據(jù)分類依據(jù)將系統(tǒng)現(xiàn)有數(shù)據(jù)劃分成：訪問頻率高的數(shù)據(jù)塊、訪問頻率中等的數(shù)據(jù)塊、訪問頻率低的數(shù)據(jù)塊、重復數(shù)據(jù)文件塊等4個區(qū)域。將這4種類型的文件分別存儲到高頻數(shù)據(jù)區(qū)、中頻數(shù)據(jù)區(qū)、低頻數(shù)據(jù)區(qū)和重復數(shù)據(jù)區(qū)，以擁有16塊磁盤的數(shù)據(jù)節(jié)點存儲結(jié)構(gòu)為例進行區(qū)域劃分，如圖6所示。最后，將上述分類數(shù)據(jù)的存儲區(qū)域定義為四元組：StorageDomain=其 中 ：HighFrequencyDomain代表系統(tǒng)中處于高頻數(shù)據(jù)塊區(qū)域中所有磁盤的集合；MiddleFrequencyDomain中頻數(shù)據(jù)塊區(qū)域中所有磁盤的集合；LowFrequencyDomain低頻數(shù)據(jù)塊區(qū)域中所有磁盤的集合；ReduplicationDomain重復數(shù)據(jù)文件區(qū)域中所有磁盤的集合。當系統(tǒng)負載較低可以進入存儲節(jié)能模式，將MiddleFrequencyDomain、LowFrequencyDomain、Reduplication Domain中的磁盤實施休眠處理，如果在存儲重復數(shù)據(jù)文件ReduplicationDomain中，使用源文件存儲方式而不是數(shù)據(jù)塊副本存儲機制，將會最大限度地節(jié)省存儲資源[1-8]。

圖6　基于數(shù)據(jù)分類的存儲結(jié)構(gòu)示意圖Fig.6　The diagram of storage structure based on data classification

2.6基于云環(huán)境的高效索引技術(shù)

海量數(shù)據(jù)高效檢索效率的高低是衡量基于云計算自主學習平臺整體性能的重要指標之一，針對云計算環(huán)境中所存儲數(shù)據(jù)的海量性、分布性與并發(fā)性等特點，結(jié)合自主學習平臺對檢索操作高效性的需求，利用一種改進的分布式B樹索引方法有效地縮減海量信息的訪問時間，提高分布式數(shù)據(jù)的檢索效率。

基于云環(huán)境的高效索引技術(shù)的核心思想就是以分布式B樹為基礎，通過附加日志文件的方式詳細記錄每一個節(jié)點的分裂過程，以此作為高效查詢的依據(jù)。具體而言，為云環(huán)境中每臺服務器增添一個專門記錄該服務器內(nèi)所有B樹節(jié)點分裂過程的日志文件，B樹中節(jié)點的任意一次分裂都形成一條記錄，按操作時間的先后順序存放到日志文件中。其中，日志文件中的記錄格式定義為：，Small Value表示索引節(jié)點的最小值，LargeValue表示索引節(jié)點的最大值，二者組成的區(qū)間就是該節(jié)點存儲數(shù)值的范圍；RootPointer代表一個指針，指向分裂節(jié)點根節(jié)點的指針，用于記錄該節(jié)點在B樹中的路徑；SplitPointer同樣代表一個指針，指向分裂節(jié)點的存儲位置，記錄著該節(jié)點所在服務器的IP地址與具體存儲位置；Count表示該節(jié)點的分裂次數(shù)，索引節(jié)點每分裂一次，形成的兩個分裂子節(jié)點的Count值是其父節(jié)點Count值自增1得到的，作為是否要遍歷分裂日志文件的標志；PrePointerRecord表示一個指向上次分裂記錄的指針，在分裂日志文件中通過該指針，將所有分裂記錄連成一個數(shù)據(jù)鏈表，記載所有節(jié)點分裂過程。當數(shù)據(jù)量無限增多時，分裂之后的節(jié)點可能被存儲到其他服務器中，無疑對檢索信息增加了難度，此時由于分裂日志文件的存在，將每個節(jié)點的分裂歷史詳細存儲，級聯(lián)分裂日志文件，將分裂的節(jié)點組成一個樹型存儲結(jié)構(gòu)，進而提高系統(tǒng)檢索效率。

利用分裂日志文件記錄的信息實現(xiàn)高效并發(fā)訪問，操作流程是：首先，判斷發(fā)出訪問請求的客戶端緩沖的Count值與訪問節(jié)點的Count值是否相同；其次，若相同為該節(jié)點上鎖，以排他方式進行訪問，保證數(shù)據(jù)的正確性與安全性，否則遍歷該節(jié)點的分裂日志文件；然后，在遍歷過程中尋找下一個即將訪問的節(jié)點和該節(jié)點的Count值，用訪問請求和相應Count值更新尋找的下一個節(jié)點，如此繼續(xù)，直至找到需要的數(shù)據(jù)或不存在任何節(jié)點時，遍歷結(jié)束。

3　基于云計算自主學習平臺的實現(xiàn)與分析

利用VMware軟件創(chuàng)建虛擬機，配置標準為8 GB內(nèi)存、100 GB硬盤空間、標準GE1000M網(wǎng)卡，在虛擬機之間建立Secure Shell（SSH）無密碼登錄。啟用SQL Server2012開發(fā)版設計系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。訪問頁面服務選用Apache+Tomcat的組合方式，安裝media service發(fā)布服務和視頻直播代理程序。Hadoop環(huán)境由PC機和DELL PowerEdge T620（數(shù)據(jù)節(jié)點）組成，每臺計算機有兩個2.8 GHz英特爾至強CPU、8 GB內(nèi)存，每個存儲節(jié)點是16塊容量為1 TB的磁盤，網(wǎng)絡連接設備采用吉比特以太交換機，物理服務器可以采用4 核4 GHz CPU、16 GB內(nèi)存、雙GE1000 M網(wǎng)卡、1 TB高速硬盤。

將基于云計算自主學習平臺與建立在普通校園網(wǎng)中的共享學習平臺進行了對比測試，其結(jié)果如表1所示。其中：“視頻直播占有帶寬”選取的是19:00～22:30網(wǎng)絡訪問高峰期的時間段；“信息檢索吞吐量”的計算以8個服務器為基準；“存儲節(jié)點總能耗”以4個存儲節(jié)點最多休眠60個磁盤為例；“學生滿意度”是從全校所有專業(yè)中抽出2 000名學生作為取樣點。

表1　該平臺使用前后各項參數(shù)對比表Tab.1　The usage of self-study’s platform system parameter comparison

4　結(jié)束語

將云計算技術(shù)運用到高校自主學習平臺的設計中，不僅充分發(fā)揮云計算技術(shù)的各種優(yōu)勢，而且極大地拓寬云計算的應用領(lǐng)域，更加有益于高校創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式的實施。但是，本文中介紹的關(guān)鍵技術(shù)在眾多方面還有待提升，可以肯定的是云計算技術(shù)的加盟必將是未來各種網(wǎng)絡應用系統(tǒng)的發(fā)展方向。

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A design of self-study’s platform system based on cloud computing

LANG Zhen-hong
（Tianjin Electronic Information College，Tianjin 300350，China）

In order to improving Self-study's ability of college students，a study platform based on cloud computing is built，which depended on Cloud Computing technology，integrated software and hardware resource，inspired student's learn interesting，contributed to teacher's guidance and answer，simplified procedure of checking and management，reflected really study effect.The paper used virtualization technology to realize virtualized operation of desktop and server so that improving resource sharing.It adopted multi-layer construction thoughts to finish efficient live video.The classified data information was stored based on storage structure of distributed B-tree，in order to improving retrieve speed of system information.

cloud computing；self-study；virtualization；live video；data classification；distributed B-tree

TN99

A

1674－6236（2016）01-0035-05

2015-03-02稿件編號：201503015

教育督導“十三五”科研重點項目規(guī)劃課題（EDUZH130004）

郎振紅（1975—），女，天津人，博士研究生，副教授。研究方向：云計算與數(shù)據(jù)挖掘。