陳臣（蘭州財經(jīng)大學信息中心）

基于云計算的圖書館大數(shù)據(jù)分析和決策支持平臺構(gòu)建

陳臣（蘭州財經(jīng)大學信息中心）

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，圖書館中的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，由于大數(shù)據(jù)具有多類型和復(fù)雜性，給圖書館的大數(shù)據(jù)分析與決策支持帶來了極大的挑戰(zhàn)。本文介紹了大數(shù)據(jù)和云計算的定義，構(gòu)建了基于云計算的圖書館大數(shù)據(jù)分析與決策平臺。該平臺大幅提高了圖書館海量數(shù)據(jù)的處理能力，能夠發(fā)現(xiàn)圖書館大數(shù)據(jù)之間存在的關(guān)系和規(guī)則，可有效預(yù)測圖書館服務(wù)未來的發(fā)展趨勢，從而增強圖書館服務(wù)決策的準確性和科學性。

云計算；大數(shù)據(jù)；分析和決策支持平臺

1 前言

伴隨互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算和智能閱讀終端的不斷發(fā)展與普及，圖書館界已進入大數(shù)據(jù)時代。全球著名咨詢公司麥肯錫稱：“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)要素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”作為重要的生產(chǎn)力構(gòu)成和發(fā)展要素，大數(shù)據(jù)中蘊藏著巨大的戰(zhàn)略資產(chǎn)和價值，可為圖書館服務(wù)模式變革、服務(wù)內(nèi)容創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級和市場競爭力提升，提供可靠的大數(shù)據(jù)決策支持和服務(wù)保障。［1］

但是，大數(shù)據(jù)在幫助圖書館員準確獲取知識和正確認識事物關(guān)系的同時，其所具有的海量、動態(tài)、非結(jié)構(gòu)化、低價值密度、高時效性和不確定性特點，也給圖書館的大數(shù)據(jù)采集、存儲、實時計算、價值過濾和發(fā)現(xiàn)帶來了挑戰(zhàn)。云計算是分布式計算、并行計算、效用計算、網(wǎng)絡(luò)存儲、虛擬化、負載均衡、熱備份冗余等，傳統(tǒng)計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展融合的產(chǎn)物，具有超大規(guī)模、虛擬化、高可靠性、高通用性、高可擴展性、按需服務(wù)和低成本的特點，可為圖書館的大數(shù)據(jù)分析與決策提供基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（IaaS），平臺即服務(wù)（PaaS）和軟件即服務(wù)（SaaS）支持。因此，如何基于云計算技術(shù)構(gòu)建安全、高效、實時和經(jīng)濟的大數(shù)據(jù)分析與決策平臺，是圖書館提高大數(shù)據(jù)決策安全性、科學性、智慧性、經(jīng)濟性和可靠性應(yīng)關(guān)注的重要問題。

2 大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系

2.1 圖書館大數(shù)據(jù)的概念與特點

維基百科對大數(shù)據(jù)定義：“大數(shù)據(jù)是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合?！贝髷?shù)據(jù)權(quán)威專家維克托·邁爾·舍恩伯格編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中描述道：“大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有的數(shù)據(jù)進行分析、處理?！贝髷?shù)據(jù)具有Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（高價值）的4V特點。［2］

近年來，隨著圖書館用戶服務(wù)模式的變革和高新技術(shù)的應(yīng)用，讀者需求感知、應(yīng)用設(shè)備物聯(lián)、互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、智慧化服務(wù)和大數(shù)據(jù)等，已成為圖書館服務(wù)生產(chǎn)力的五個重要組成要素，導致圖書館數(shù)據(jù)環(huán)境發(fā)生了根本性的變化。圖書館的數(shù)據(jù)規(guī)模呈現(xiàn)海量和指數(shù)遞增狀態(tài)，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)類型繁多和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大幅增長的現(xiàn)象，且非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)比例占據(jù)數(shù)據(jù)總量的85%以上。同時，由于大數(shù)據(jù)之間顯性或隱性的網(wǎng)絡(luò)化關(guān)系存在，使得圖書館數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)復(fù)雜，其中蘊藏著海量、高價值的知識。大數(shù)據(jù)之間關(guān)系和蘊藏知識的精準發(fā)現(xiàn)，往往決定著圖書館大數(shù)據(jù)決策的科學性和有效性。其次，大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生具有動態(tài)、突發(fā)、快速和不可預(yù)測的特性，圖書館服務(wù)對大數(shù)據(jù)的分析、決策有較高的精確性和時效性要求，因此，大數(shù)據(jù)自身的價值和決策科學性，往往隨著圖書館服務(wù)時空的變化而發(fā)生改變。大數(shù)據(jù)分析、決策的水平和有效性，是關(guān)系圖書館能否在海量、低價值的大數(shù)據(jù)中精確發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)關(guān)系和提取知識，實現(xiàn)圖書館從傳統(tǒng)“是什么”的數(shù)據(jù)分析，向“為什么”的大數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。

2.2 圖書館大數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)

第一，圖書館需要通過大數(shù)據(jù)過濾和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，大幅過濾掉虛假、錯誤和無價值的數(shù)據(jù)，并通過云存儲系統(tǒng)提高非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的管理安全性、效率和經(jīng)濟性。第二，圖書館通過傳感器網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)控設(shè)備采集的讀者特征數(shù)據(jù)、讀者行為數(shù)據(jù)、讀者閱讀關(guān)系數(shù)據(jù)、服務(wù)器運行和日志數(shù)據(jù)等，具有低價值、碎片化、異構(gòu)和高度冗余的特點。提高大數(shù)據(jù)挖掘的全面性、科學性、精確性和實時性，是圖書館及時、快速地發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)關(guān)系發(fā)展趨勢、數(shù)據(jù)突發(fā)異常和蘊藏價值的關(guān)鍵。［3］第三，圖書館傳統(tǒng)數(shù)據(jù)系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)的存儲、新增、截取、刪除、檢索和更新過程中，其簡單的腳本語言預(yù)處理無法解析過于復(fù)雜的大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，也無法滿足大數(shù)據(jù)時代多用戶高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)高效存儲與訪問、系統(tǒng)高可用性和高擴展性等需求。此外，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化空間和數(shù)據(jù)運算能力有限，無法對大數(shù)據(jù)的質(zhì)量生命周期全程有效監(jiān)控。第四，當前，物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、傳感器網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)已成為圖書館管理、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的重要組成，如何對傳感器、RFID設(shè)備、GPS設(shè)備和閱讀智能終端等設(shè)備采集的數(shù)據(jù)，進行科學、準確、實時的測量、感知和理解，是圖書館實時獲取讀者需求變化、精確感知用戶QOS（服務(wù)質(zhì)量）、動態(tài)調(diào)整服務(wù)策略和提高讀者閱讀滿意度應(yīng)關(guān)注的問題。

2.3 圖書館大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系

圖書館大數(shù)據(jù)的應(yīng)用重點在于對用戶服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、過濾、分析、挖掘和知識發(fā)現(xiàn)，關(guān)注于對圖書館管理層的決策科學性、業(yè)務(wù)部門的服務(wù)保障力、讀者QOS保障和讀者閱讀滿意度保證提供可靠的大數(shù)據(jù)支撐。云計算的應(yīng)用著眼于圖書館通過自建私有云，或者與云服務(wù)商簽署服務(wù)協(xié)議的方式，為圖書館提供具有超級計算、海量存儲、資源虛擬化管理和按需付費的大數(shù)據(jù)處理、存儲和海量數(shù)據(jù)高速傳輸?shù)钠脚_。因此，大數(shù)據(jù)與云計算是相輔相成和密不可分的。

如何基于云服務(wù)平臺支持，在海量、快速遞增的大數(shù)據(jù)中過濾噪聲信號和提高大數(shù)據(jù)的價值密度，是關(guān)系圖書館有效降低大數(shù)據(jù)應(yīng)用成本和提升大數(shù)據(jù)決策效率的關(guān)鍵。［4］此外，大數(shù)據(jù)在圖書館云端的整合與共享、讀者個體數(shù)據(jù)的無縫連接，以及數(shù)據(jù)分析員對大數(shù)據(jù)的監(jiān)管、分析和價值挖掘過程，是確保圖書館大數(shù)據(jù)可用性和決策科學性的重要因素。因此，圖書館只有依靠云計算超大規(guī)模、虛擬化、高可擴展性、按需資源分配和低應(yīng)用成本的優(yōu)勢，才能科學構(gòu)建具備分布式計算、存儲和動態(tài)可伸縮的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)，才能在多個節(jié)點中實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分布式計算與存儲，才能確保大數(shù)據(jù)分析和決策高效、快速、實時和經(jīng)濟。

3 基于云計算的大數(shù)據(jù)分析與決策平臺構(gòu)建

3.1 圖書館大數(shù)據(jù)分布式計算架構(gòu)的設(shè)計要求

對大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生過程分析，圖書館大數(shù)據(jù)主要由讀者群、傳感器設(shè)備、服務(wù)器、監(jiān)控設(shè)備等產(chǎn)生。對圖書館大數(shù)據(jù)的應(yīng)用成本分析，其應(yīng)用成本主要由大數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、分析、計算和決策等五部分組成，并且隨著大數(shù)據(jù)總量的級數(shù)遞增，大數(shù)據(jù)存儲和計算的成本在圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用總成本中占據(jù)的比例呈現(xiàn)快速增長的態(tài)勢。因此，圖書館大數(shù)據(jù)分布式計算架構(gòu)的設(shè)計應(yīng)采用云計算架構(gòu)，才能確保大數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)具有安全可靠、高集成度、合理配置、低能耗和易擴展的特點。

將圖書館大數(shù)據(jù)分布式計算架構(gòu)的設(shè)計要求與云計算技術(shù)特點相結(jié)合，基于IaaS、PaaS、SaaS三種云服務(wù)模式的圖書館大數(shù)據(jù)分布式計算架構(gòu)如圖1所示。

圖1 圖書館大數(shù)據(jù)分布式計算架構(gòu)

IaaS主要由云存儲、虛擬化管理和超級計算等云數(shù)據(jù)中心IT基礎(chǔ)設(shè)施物理平臺組成，依托云數(shù)據(jù)中心IT基礎(chǔ)設(shè)施的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫、云存儲和虛擬化技術(shù)，為圖書館提供強大的大數(shù)據(jù)應(yīng)用云基礎(chǔ)設(shè)施硬件支持。PaaS由分布式大數(shù)據(jù)計算平臺和大數(shù)據(jù)存儲平臺組成?；贗aaS平臺的支持，可將互聯(lián)網(wǎng)的云資源服務(wù)化為可編程接口，為圖書館大數(shù)據(jù)高級應(yīng)用開發(fā)者提供有商業(yè)價值的云資源和服務(wù)平臺。［5］SaaS通過運營商運行在云計算基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用程序，圖書館管理層、職能部門或者普通用戶可通過不同設(shè)備上的瘦客戶端界面訪問，實現(xiàn)對相關(guān)大數(shù)據(jù)的挖掘、分析與決策，為圖書館戰(zhàn)略發(fā)展決策、職能部門運營和讀者服務(wù)，提供科學、安全、高效、實時的大數(shù)據(jù)分析與決策支持。

3.2 圖書館大數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)平臺的設(shè)計

結(jié)合圖書館大數(shù)據(jù)環(huán)境特點和大數(shù)據(jù)的決策需求，本文在大數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)平臺的設(shè)計中，堅持構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)運算平臺、按照業(yè)務(wù)優(yōu)先級調(diào)度和分配系統(tǒng)資源、系統(tǒng)資源靈活擴展和配置、低系統(tǒng)構(gòu)建和運行成本的設(shè)計原則，構(gòu)建的基于云計算的圖書館大數(shù)據(jù)分析與決策平臺系統(tǒng)組織如圖2所示。

圖2 圖書館大數(shù)據(jù)分析與決策平臺

該系統(tǒng)主要由虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)層、云基礎(chǔ)服務(wù)層、大數(shù)據(jù)處理與分析平臺、大數(shù)據(jù)決策應(yīng)用層四個部分組成。虛擬化基礎(chǔ)架構(gòu)層為圖書館提供云數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)保障，主要由云虛擬計算、云虛擬存儲、云虛擬化網(wǎng)絡(luò)傳輸、云虛擬化安全防護四部分組成。其上層的虛擬化資源管理與調(diào)度模塊，可根據(jù)圖書館大數(shù)據(jù)計算、存儲、數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩枨?，對下層系統(tǒng)運行進行云資源的科學分配和調(diào)度管理，確保虛擬化基礎(chǔ)設(shè)施運行安全、高效、經(jīng)濟和動態(tài)可控。

云基礎(chǔ)服務(wù)層基于彈性云計算、虛擬私有云、彈性云存儲、安全與均衡等云計算技術(shù)和服務(wù)的支持，為圖書館提供基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)、平臺即服務(wù)和軟件即服務(wù)三種云服務(wù)模式。［6］

大數(shù)據(jù)處理與分析平臺基于云基礎(chǔ)服務(wù)層的支持，首先對原始大數(shù)據(jù)進行過濾、整合和價值提取等操作，提升大數(shù)據(jù)的價值密度和數(shù)據(jù)可用性。然后通過分布式系統(tǒng)計算、實時流計算、大數(shù)據(jù)存儲與管理、語境的搜索等，完成數(shù)據(jù)的處理、計算、分析和決策?；诖髷?shù)據(jù)處理與分析平臺底層的支持，圖書館管理員可通過對大數(shù)據(jù)的可視化分析與發(fā)展、應(yīng)用程序的開發(fā)、大數(shù)據(jù)平臺的管理，提高大數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用的效率、可用性、可控性和經(jīng)濟性。

大數(shù)據(jù)決策應(yīng)用層基于下層平臺層的支持，完成圖書館發(fā)展戰(zhàn)略決策、職能部門工作與服務(wù)決策、讀者閱讀需求分析與預(yù)測、圖書館QOS評估、智能化服務(wù)報告，以及其他與圖書館變革、發(fā)展和讀者服務(wù)相關(guān)的大數(shù)據(jù)決策，為圖書館戰(zhàn)略決策、系統(tǒng)管理與運營、讀者的QOS保證、服務(wù)生產(chǎn)力的可持續(xù)發(fā)展提供可靠的大數(shù)據(jù)決策支持。［7］

3.3 圖書館大數(shù)據(jù)云分析與決策系統(tǒng)平臺構(gòu)建

3.3.1 應(yīng)具有較高的大數(shù)據(jù)容災(zāi)備份和災(zāi)難恢復(fù)能力

大數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)存儲、管理和應(yīng)用過程的安全性，以及大數(shù)據(jù)遭受數(shù)據(jù)災(zāi)難后的可恢復(fù)性，是關(guān)系圖書館大數(shù)據(jù)分析、決策過程可靠和可控的關(guān)鍵問題。首先，圖書館應(yīng)通過重復(fù)數(shù)據(jù)刪除和數(shù)據(jù)壓縮等方式，大幅減少大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)總量，以此降低大數(shù)據(jù)云端傳輸帶寬和云存儲空間的使用量。此外，可依據(jù)圖書館對大數(shù)據(jù)安全級別的劃分，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在云端的同步或異步遠程復(fù)制，完成大數(shù)據(jù)在云端的增量備份。其次，應(yīng)采用異地大數(shù)據(jù)容災(zāi)備份的方式，將關(guān)系圖書館運營、用戶閱讀質(zhì)量和讀者隱私的關(guān)鍵大數(shù)據(jù)，備份到距離圖書館地理位置較遠的第三方云服務(wù)商云端，實現(xiàn)安全、高效和經(jīng)濟的敏感大數(shù)據(jù)異地存儲保護。［8］同時，在大數(shù)據(jù)容災(zāi)備份時，應(yīng)保證圖書館大數(shù)據(jù)的核心決策服務(wù)不間斷。再者，數(shù)據(jù)丟失率和恢復(fù)間隔是圖書館大數(shù)據(jù)災(zāi)難恢復(fù)能力評估的2個重要指標。因此，圖書館大數(shù)據(jù)備份應(yīng)采用同步復(fù)制技術(shù)，使大數(shù)據(jù)同步復(fù)制的數(shù)據(jù)丟失率接近于0。當數(shù)據(jù)災(zāi)難發(fā)生時，應(yīng)確保圖書館可在瞬間完成災(zāi)備系統(tǒng)的切換。

3.3.2 利用云計算技術(shù)提升大數(shù)據(jù)挖掘的科學性

圖書館在傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)挖掘中，通常根據(jù)數(shù)據(jù)流的流向?qū)㈩A(yù)處理數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)庫存儲，然后集中傳輸至處理器進行分析與挖掘，并將最終結(jié)果以交互的方式展現(xiàn)給用戶。這種傳統(tǒng)的以數(shù)據(jù)流向為依據(jù)的集中存儲和批處理模式，在時間、空間上具有較高的復(fù)雜度，且不能滿足多維、異構(gòu)大數(shù)據(jù)環(huán)境下，圖書館對分析與決策系統(tǒng)計算、存儲能力的擴展需求，也不能滿足用戶較高的交互式體驗需求。因此，圖書館應(yīng)基于多維度動態(tài)的大數(shù)據(jù)分析，注重提升將大數(shù)據(jù)匯聚成單一的信息邏輯集和可視化處理的能力，并在大數(shù)據(jù)分析時通過對結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化物理數(shù)據(jù)的底層結(jié)構(gòu)去耦合，來提高大數(shù)據(jù)分析的靈活性。

此外，圖書館特別要滿足大數(shù)據(jù)分析師、各部門業(yè)務(wù)人員、業(yè)務(wù)流程分析程序、關(guān)鍵性應(yīng)用程序等，對重要大數(shù)據(jù)的實時獲取和更新需求?？衫脠D書館獲得的第三方相關(guān)共享數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)的分析方法、分析流程和結(jié)果進行修正與完善后，將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果與圖書館相關(guān)部門、人員的決策流程進行綁定，提高圖書館大數(shù)據(jù)分析、決策和結(jié)果修正的智能自動化水平。［9］

3.3.3 采用科學、可視化的大數(shù)據(jù)分析方法

云計算平臺的超級計算、海量存儲、虛擬化管理和熱備份冗余等技術(shù)，使圖書館可根據(jù)大數(shù)據(jù)決策需要科學、快速地配置和調(diào)度云計算資源共享池（資源池包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、應(yīng)用軟件、云服務(wù)），為圖書館的大數(shù)據(jù)分析提供充足的IT基礎(chǔ)設(shè)施和系統(tǒng)資源支持。

當前，隨著云計算技術(shù)的發(fā)展和支撐，圖書館數(shù)據(jù)中心的IT基礎(chǔ)設(shè)施計算與存儲性能、系統(tǒng)資源的科學調(diào)度與管理能力，已不是決定圖書館大數(shù)據(jù)應(yīng)用效率的關(guān)鍵因素，而大數(shù)據(jù)挖掘算法的科學性、大數(shù)據(jù)分析模型的有效性、大數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理和可用性保證、大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可視化直觀展示等，已成為關(guān)系大數(shù)據(jù)分析、決策活動安全、高效、實時和經(jīng)濟的最主要因素。［10］因此，在確保自建私有云或租賃的云服務(wù)完全滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提下，應(yīng)重點加強圖書館在大數(shù)據(jù)采集、存儲和處理過程的質(zhì)量監(jiān)控和可用性管理，有效過濾對分析過程影響較大的噪聲數(shù)據(jù)信號，不斷提高大數(shù)據(jù)的價值密度和可控性。此外，還應(yīng)結(jié)合圖書館大數(shù)據(jù)的環(huán)境特點和決策需求，構(gòu)建科學的大數(shù)據(jù)分析模型和科學算法，為圖書館用戶閱讀服務(wù)提供高效、智慧、準確、實時和經(jīng)濟的大數(shù)據(jù)決策支持。

［1］云計算［EB/OL］.［2015－09－02］.http：//baike. baidu.com/view/1316082.htm.

［2］虛擬化與云計算小組.虛擬化與云計算［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2009.

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Construction of Big Data Analysis and Decision Support Platform for Library Based on Cloud Computing

Chen Chen

With the coming of Big Data era，the quantity of data in library is growing exponentially.Multi-type and complexity of big data brings big challenge to big data analysis and decision supportof library.Firstly，this paper introduces the definition of Big Data and cloud computing，and then constructs a Big Data analysis and decision supportplatform for library based on cloud computing.The platform greatly improves the processing capability ofmass data of library，which can find the relationship and rule between Big Data to predict the future trend of library services，and improve veracity and scientificity of the decision-making in library services.

Cloud Computing；Big Data；Analysis and Decision Support Platform

G250.76

B

1005－8214（2016）05－0101－04

陳臣（1974－），男，甘肅蘭州人，碩士，副教授，研究方向:大數(shù)據(jù)、數(shù)字圖書館建設(shè)。

2015－10－23［責任編輯］呂曉佩