移动智能云平台论文

移动智能云平台论文（共12篇）

移动智能云平台论文 篇1

0 引言

云实践平台(百度凤巢沙盒系统云实验环境)可以为学生提供真实的搜索引擎推广环境,让学生在无需花费任何推广费用的前提下获得搜索引擎营销的实战经验。系统内置三十多个企业项目,模拟数十个行业几百个网站的动态竞争环境,完美覆盖当前互联网营销领域各种商业及营销模式。而且在专业老师的带领下还可以熟悉搜索引擎的技术机制,学习其中的博弈论原理和定价机制,进而全面掌握搜索引擎营销的精髓。

1 云实践平台设计目标

云实践平台采用硬件设备虚拟化、软件版本标准化、系统管理自动化和服务流程一体化等手段,构建代替传统数据中心的以服务为中心的云计算运行平台[1]。利用“云计算”提供的服务,支持教师的教学和学生的学习,提以高教学质量。

云实践平台是基于IBM云计算平台的高性能计算解决方案,不仅面向学校,还对企业、政府以及开源社区提供高性能计算资源及服务。达到服务教学科研、开展科学研究、支撑服务行业的目标。

在实验教学过程中。云计算实验平台应该发挥如下的作用:

1)提供优良的实验教学环境。为了适应教学、科研的时效性和计算机技术的飞速发展,教师在开展教学、科研实施过程中,需求的实践环境更先进、资源更广泛,这些都是高校在实验室建设中迫切需要解决的问题。随着云计算时代的到来,云计算所提供的计算、存储、平台和服务等各种资源都是采用虚拟化技术,支持用户共用户共享软硬件资源[2]。

2)节省实验室的建设与维护成本。云计算环境下对客户端计算机配置要求很低, 师生只需使用可上网的计算机,通过浏览器即可方便快捷地访问“云”端的应用程序与服务, 有助于降低数字化校园建设的人力、财力、物力等投入。

3)深化教学改革,创新实验教学模式。在基于云计算的开放式实验教学环境,充分发挥云计算辅助教学的优势,深化教学改革,有利于创新实验教学模式,开展网络化实验教学,实现学生创新实践能力的培养,提高教学水平和教学质量。

云实践平台的建设,可以实现我校软件工程、机械制造、数控技术、电子商务、汽车营销等专业学生通过远程访问完成搜索引擎营销的实践。建立统一的计算平台,集中计算资源,统一调度,发挥出计算资源的效率来,大大降低建设、管理运营等方面的成本。

2 云实践平台建设模式与功能

2.1 系统建设模式

互联网营销云实践平台(百度凤巢沙盒系统)是全新的百度搜索推广服务管理平台的内部开发代号。通过这一全新平台,客户可以对百度搜索推广信息进行更为高效地管理与优化,对推广效果更为科学地进行评估。

互联网营销云实践平台主要由凤巢广告管理系统、数据存储管理系统、商业检索管理系统、数据统计及分析系统等四个子系统组成。除这四个子系统之外,为保证沙盒系统正常运维需要,还需要部署百度开发的沙盒环境管理系统、沙盒环境监控系统[3]。图1为云实践平台部署方式,图2为云实践平台(百度凤巢沙盒系统)组成。

在图2中,百度凤巢沙盒系统的交互数据流如下:

1)百度凤巢沙盒系统用户(模拟身份可以是中小企业主、API开发者等),通过凤巢沙盒系统提供的凤巢广告管理系统(web系统、API接口等),对搜索引擎营销方案进行设计和管理;

2)用户的相关数据保存到数据存储系统中;

3)沙盒系统中有程序模拟网民的搜索行为,当有搜索请求时,网民搜索请求分别从网页检索系统和商业检索系统中得到自然搜索结果、商业搜索结果。其中自然搜索来自于网页检索系统,该系统服务由百度内部测试系统提供,沙盒系统仅需连到百度测试系统获取结果;

4)商业检索系统根据检索请求,从数据存储系统中检索出符合条件的商业结果,返回给检索网民(即模拟程序);

5)检索网民看到感兴趣的商业结果会进行点击,跳转到企业主的网站页面上;

6)上述检索、点击产生的数据,以及web/API用户操作产生的日志信息,会统一在“数据统计及计算系统”中存储和计算,计算的结果供系统自学习或使用者查询[4]。

2.2 系统作用

1)覆盖更广泛:

(1)提交更多相关的关键词,覆盖多元化的潜在客户,拓展您的商业空间。

(2)更多推广位,轻松抓住潜在客户视线。

(3)关键词的广泛匹配技术帮您定位更多潜在客户,自动捕捉更多商机。

2) 管理更精细:

(1)利用四层账户结构,制定更精细的推广方案。

(2)设置计划级地域/预算和推广时段管理,进行更灵活的推广管理。

(3)自主设置IP排除,屏蔽无效展现,获取更高价值的点击访问。

3) 优化更科学:

(1)展现量/点击率数据,对推广效果进行全面评估,指导优化方向。

(2)查看搜索词报告,提炼合意的关键词,添加必要的否定关键词,更精准定位潜在客户。

(3)创意轮显/创意报告,系统自动优化和人工优中选优相结合,让创意质量更上一层楼。

(4)百度统计,为您全力助跑推广方案/网站质量优化。

3 系统总体设计要求

根据百度凤巢沙盒系统的总体框架,部署一套完整的百度凤巢沙盒系统,需要有独立的服务器部署凤巢广告管理系统、数据存储管理系统、商业检索管理系统、数据统计及分析系统。而运维需要的环境管理系统、环境监控系统会与其他子系统共用服务器,不需要单独的服务器进行部署[5]。

服务器选择原则:由于百度凤巢沙盒系统的架构、功能是虚拟百度凤巢线上真实系统,因此真实环境中所使用服务器的硬件标准,作为预估沙盒系统服务器的主要参考。另外,考虑到沙盒环境中的数据量、并发操作小于线上,因此选择服务器时的基本标准是:服务器应该是能够使得服务正常启动并运行的最低标准,低于此标准服务无法运行。

进行服务器CPU、内存、硬盘等硬件选择,具体的原则如下:

满足用户并发使用需求,即1000~1200人同时在线操作;

内存耗用型模块部署在大内存服务器上;

海量数据存储模块部署在大磁盘空间服务器上;

CPU耗用型模块部署在核较多的服务器上;

在互不干扰的情况下,共用服务器;

部署目录不冲突的模块共用服务器;

数据存储服务器,数据交叉备份,备份数据可提供内部模块的查询服务。

4 各子系统设计方案

1)凤巢广告管理系统

凤巢广告管理系统,是凤巢沙盒环境中用户的使用入口,与线上服务器相同,提供web功能和API接口供用户使用。该子系统功能复杂,提供给用户的功能与线上完全一致,包括:凤巢推广内容管理、用户账户信息管理、用户财务信息管理、用户数据报表管理、用户推广工具箱等,不同的功能分布式部署。

2)数据存储管理系统

数据存储管理系统用户存储用户数据、用户操作数据的计算后结果、百度测试环境或线上环境中的其他数据,特点是数据量大、计算量大、内存占用高。另外,考虑到数据的安全性和稳定性,需要为数据存储系统进行备份设计。这里的备份比真实环境中简化,仅做交叉备份保证有一份数据受损或丢失时,可由备份数据恢复即可。

3)商业检索管理系统

商业检索管理系统的功能是根据检索请求,从数据存储系统中找到与检索请求相关的检索结果,在沙盒系统中,为了能够模拟线上真实情况的检索请求,用模拟程序发出大量并发请求。

该子系统的特点是:数据量中等、内存消耗大、并发大请求时CPU消耗大。该子系统分为三个模块:请求处理模块、请求分析模块、数据检索模块。

4)数据统计及分析系统

数据统计及分析系统,主要包含两部分模块:

(1)用户在网站上的数据行为统计和分析;

(2)用户在凤巢系统中的数据行为统计和分析。

这个子系统与数据存储系统的区别是,存储系统主要是存储及为了存储查询方便而做的必要的计算,而数据统计及分析系统主要的功能是根据存储数据进行统计分析,将结论提供给用户查询。

5 结束语

作为新一代互联网营销推广管理平台,它为企业提供了更多可管理的推广及更多可推广的关键词,并通过多方位的数据统计报告、账户分析工具等功能帮助企业随时监控推广效果、调整推广策略,从而使企业能捕获更多商业机会、赢得更多客户,大大提高了企业进行搜索营销的投资回报率。

该云实践平台是北京开放大学联合百度公司和工信部CSIP-百度互联网营销学院建立了国内首个移动云计算实践平台(虚拟百度凤巢沙盒系统实验室)。该实践平台提供数亿条实际数据和若干动态模拟案例,供我校软件工程、机械制造、数控技术、电子商务等专业学生进行仿真演练和分析,为学生提供搜索引擎营销的实践环境。学生能够以远程方式登陆实践平台。通过实际运用,达到预期设计目标,学生反馈良好。

参考文献

[1]冯英健.网络营销基础与实践[M].清华大学出版社.2013.

[2]柴亚辉,涂春萍,刘觉夫,等.基于云计算的计算机与软件实验资源管理[J].实验室研究,2012.

[3]百度营销研究院.百度推广-搜索营销新视角[M].电子工业出版社.2013.

[4]周燕.百度搜索引擎营销模式研究[J].华东理工大学.2012.

[5]王通.搜索引擎营销秘笈[M].电子工业出版社.2011.

移动智能云平台论文 篇2

7月10日，青海卫视《昆仑决》召开新闻发布会，新一期昆仑决之“诸神之战”将于本月27日在周口拉开序幕。发布会期间，记者试用了由中搜网络(股票代码)与青海卫视合作打造的《昆仑决》APP，发现其功能缺失比普通商用APP强大，体现出中搜移动云平台作为企业进入移动互联网入口的强大之处。

《昆仑决》新闻发布会当天，记者在宣传海报上扫码安装了《昆仑决》APP，发布会结束后发现相关新闻内容已经呈现在APP中，发布上传速度之快令人惊异，记者还看到APP中之前关于昆仑决的内容也出奇的多，平均每天就多达10多条以上。同时《昆仑决》APP还具备更多新闻客户端、浏览器甚至微信才具备的功能，诸如：新闻推送、搜索、网址导航、应用下载以及商城、游戏等等。

这是否意味着《昆仑决》节目组专门配备了一支10余人规模以上的团队运营其移动客户端？记者赶到好奇。《昆仑决》方面给出的答案是：“是借助中搜移动云平台打造的客户端，里面大部分内容是其搜索引擎系统自动从全互联网范围内抓取，节目组只在前期做了搜索知识结构搭建„„现在没有专人在负责客户端后台维护。”

此后，记者专门走访了中搜网络，探寻中搜移动云平台中的秘密，发现其目前确实是传统企业进入移动互联网最好的入口。

记者从国内几家办过传统企业主培训班的高校处了解到：目前大多数的传统行业对互联网的认知，依然停留在电子邮件、在线聊天等阶段，互联网的很多生产力都没有被传统企业应用到，移动互联网更是如此。然而，权威统计数据显示，目前企业级移动互联网市场规模的年复合增长率为45.3%，预计2016年市场规模将高达320亿美元。

也就是说在对移动互联网了解不足的情况下，众多传统企业都被现实大势推入了移动互联网迷阵，从而面临着app该怎么做、做成什么样、怎么去管理、如何更新维护的问题。他们迫切需要一个进入移动互联网的明确可行入口。

中搜移动云平台应这样的时代需求而生，以五个优势解决企业进入移动互联网的种种问题。

第一，中搜移动云平台用强大的功能吸引用户，解决企业的APP无人下载无人用问题。中搜长期生存于移动互联网后发现企业APP没人下载没人用并不是企业推广不力，企业花了大力气有奖下载和有奖使用，但由于功能简单，用户往往下完即删，对企业的意义不大。即便能够实现一些功能，但用户手机中的应用众多，经常打开的只有那么几个，临时有特定需求往往也先想到自己常用的APP。对此，中搜方面产品经理举例说：“比如，有家企业做了款专门卖鞋的APP，使用感受很不错，但用户只有想买鞋时才会想起打开，但买鞋的需求不会常有，慢慢就会被用户遗忘，当微信能同时实现用户买鞋的需求，这款APP就完全没

用了。”这也正是《昆仑决》APP为什么具备了众多新闻客户端、浏览器甚至微信才具备的功能：先把用户吸引进来并且留住，才能更好地实现自己的目的。

第二，中搜移动云平台用搜索技术加人工结合的方式实现内容上传，这样企业完全无需建立专门的运营团队，整个运营工作顺其自然的由机器完成。有了APP，上面该写啥，应该让用户看啥，这又是传统企业需要补的课程。让还在补课的他们直接开始实际操作是有风险的，须知移动互联网的特性决定了其中用户的挑剔，第一次对阅读内容不满就会直接删除APP。中搜利用搜索技术加人工的方式实现APP内容的加载，以搜索技术实现内容的量，以人工进行内容筛查保证内容的质。

第三，中搜移动云平台实现了全平台的用户共享，也就是说：平台中所有企业的用户都可以看做单个APP的用户，用户下载平台中任意一款APP都可以看到其他所有APP的内容。“下载《昆仑决》APP的客户如果是汽车迷，也就同样能看到《汽车周刊》APP的内容，”中搜产品经理笑着解释，“你的就是我的，我的是你的但也还是我的。”这样对新上线APP的好处显而意见，使其上线即有用户，避免从零开始的尴尬，而原有APP也能获得新上线APP带来的新增用户，突破推广瓶颈。

第四，中搜移动云平台事实上也是一个天然广告联盟，其中的APP更易获得广告投放，也就更易实现变现。对很多还不熟悉互联网思维的传统企业而言，能够短期内获得可见收入，对今

后更加深入进军移动互联网无疑是重大鼓舞。最现实的讲，对一些资金紧张的传统企业来说，能够在移动互联网通过广告就获得收益，说不定也能起到解渴救命的效果。

最后，由于中搜移动云平台的运作模式和技术都已完全成熟，积累了大量相关经验，各工种之间的配合也已日臻默契。所以其打造APP的速度相较其他方式大为提升。从企业正式与中搜达成合作到APP成功上传，中搜方面给出的平均时间是两个月，而记者调查发现，两个月的时间，企业无乱外包还是自建团队都仍处在提出产品需求和斟酌技术实现能力的阶段，这些方式的平均实现时间大约为八个月左右。多出的这六个月时间很可能使企业错失进入移动互联网的最佳机会，让竞争对手占得先机。

本文由 西安北大青鸟 整理分享。

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基于云平台的移动公司业务网建设 篇3

计算机技术云计算业务网架构

一、引言

中国电信行业进过2008年重组之后，宣布进入了全业务时代，之后，全业务运营被各个运营商所采用。传统的服务类型性竞争也不在是重点，各运营商要向个性化服务、差异化运营、快速的提供业务以及精准化管理方向发展。

二、云计算架构

云计算架构包括基础架构和服务架构，基础云架构提供一个能实现快速部署和灵活扩展的云平台，而服务云架构在基础云架构的基础上提供各种云服务。这两个架构又可以合并为三个层次：基础层、平台层和应用层。

基础云架构的组成为服务流程一体化、管理自动化、硬件设备资源虚拟化、软件版本标准化，用户可以接收到平台带来了一定水平的服务。基础云构架由四个子层组成，分别为企业云计算管理平台、以服务为中心的IT管治、端到端服务请求管理平台以及基础架构。

基础资源网络、存储资源池、SAN以及服务池组成了灵活的基础架构，并利用虚拟化技术实现物理设备内部资源的动态调配和共享；云计算管理平台可以实现资源的管理和自由部署，它能够执行IT资源的管理、回收以及自动分配；复杂协调企业内部各个部门合作问题的是服务请求平台，他利用工作隐情实现端到端的流程管理，从而达到提高管理效率的目的。

云计算的服务模式划分方法较多，但最终都可以归纳为三类基本服务：基础设施即服务、平台即服务、软件即服务。

基础设施即服务：是一种将存储和计算能力等基础IT资源作为标准化服务提供给终端用户的手段。各种基础IT资源和其他系统协作处理特定类型的工作负载。

PaaS即为平台服务，它由两个封装组成，分别是服务负载和开发环境的抽象，服务平台具有很大的灵活性，但是因为供应商的能力制约，服务会受到一定影响。软件服务是一个完整的应用程序，它包含多重租用。那么，什么是多重租用呢，是指运行于基础层基础设施上的平台层软件实例，可为多个客户提供服务。

三、基于云平台业务网的提出

传统的业务网模式重用性差、业务开放能力也不好，因为管理以及投资费用会随着系统业务规模的扩张而扩大，所以，在推荐新产品的周期上往往因为重复建设而加强。业务网也不能很好的将全业务融合，不适合运营。在各运营商中，中国移动首先发布了SDA业务网架构，该架构能够解决部分平台开放能力、管理的统一性问题以及平台定位问题，但是，在融合业务指导建设方面很缺乏。

2009年，IT行业最热议的问题就是云计算，随着计算水平的发展，IT行业推出各种各样的云计算产品，同时也按照理解不同定义了云计算的概念。那么，什么是云计算呢？其实云计算是一种资源使用模式、计算模式和资源交付，它不是一种技术。在云计算模式下，用户可以通过网络接收到资源的应用、服务方式以及数据。

四、业务网建设

各种资源的随需分配和共享是云计算所强调的，应用层、平台层和基础层组成了云计算架构。业务接入层、应用层以及业务能楼层组成了SDA架构，快速服务交付和能力开放是业务网架构所强调的。SDA架构的各层强调的平台和能力，在实现上都是逻辑的概念，因此SDA架构的三层实际只对应于云计算架构的平台层（即逻辑实现层），SDA架构中缺乏基础层和应用层，虽然SDA也存在应用层，但更关注应用层的平台和能力，而非应用层上的应用本身。将云计算模式融入到全业务网，将全面拓展业务网架构，并丰富全业务网的内涵。

基于云计算的全业务网架构仍然参照基础层、平台层和应用层的三层设计思路。

1.基础层。提供基础软、硬件资源，实现资源共享、动态配置、资源管理与流程管理等功能，可以为各类平台提供服务。它通过虚拟化技术整合全业务网基础层的IT资源。除服务器和存储整合之外，虚拟化整合系统架构、应用程序基础设施、数据和数据库、接口、网络、桌面系统甚至业务流程，因而可以有效节约成本和提高效率。流程管理包括业务流程和策略流程管理，业务流程管理主要用于指导业务流程创建，调用服务；策略流程管理用于调度平台资源，实现安全性和QoS。

在全业务网架构中继续利用WebServices技术将不同的业务能力构造成SOA中的服务。SOA服务不限于各种具体的业务功能模块，还包括数据、统一的业务控制和触发机制以及基本管理功能和基本运营支撑功能等，通过向SDA的展现域与支撑域开放WebServices接口，将促进整个SDA网络向SOA方向的演进。

2.平台层。各种平台能力的提供在平台层得以实现，根据业务网需求的功能，利用SOA方法将业务网功能构架重构，各种平台能力被整合，最终可以将平台调用、平台申请以及平台发布能力实现。

SOA方法是基于云计算业务网构架平台层的方法，服务能力的注册平台是将现有SDA控制域融合而成的，将注册平台作为其他服务能力调用和发布的中心，所构成的业务逻辑处理在每个重点平台之间转移。在基于云计算的业务网中，注册平台和提供服务者和服务需求者是不能直接联系的，它们之间可以通过SDA接口连接，这种方式的优点是方便对流程和访问进行很好的控制。

SOA的服务包括两种类型。公共服务：包括鉴权、认证、计费、用户管理、公共数据库、公共操作维护、统一控制等，由全业务网架构平台层的注册平台来承载公共服务能力，并向公共服务引擎开放WebServices接口。专业业务能力：实现某种特定的业务特征，包括OS定义中的各种业务能力、IMS定义的各种业务能力以及其它非OMA业务的业务能力，不同的业务能力由不同的平台承载，并通过各自的业务引擎向注册平台发布其业务能力。WebServices技术最大的优势就在于它并不标准化执行平台，而是标准化互操作消息机制，任何一个平台既可作为服务请求者申请其他业务能力，也可以作为服务提供者发布自身的业务能力。

3.应用层。它能够提供平台服務，提供给客户最终的应用，也就是说，应用层可以根据客户的需求将服务平台中对应的业务系统应用提供给客户。将应用快速融合起来是业务网架构应用层最大的特点。

五、结论

考虑到移动集团对业务网的规范、架构要求，分两个方向对业务网进行升级改造，一是对现有的省内二三类业务系统按照SDA三层三域架构对系统应用和能力进行分离，虚拟化整合存储及计算资源，为中、后期整合进云平台做准备，最终整合进云平台。二是新建云种子平台，先将新建立的小业务系统直接按照云平台的要求构建在云平台上，其次将可经过简单系统应用和能力进行分离的现有小型系统整合进云平台。

参考文献：

[1]边锋.安全服务器“软硬兼施”[J].中国计算机用户，2010，（Z2）.

[2]张京彬，贺志强.基于项目管理的创新型教育资源建设与管理平台设计[J].中国电化教育，2010，（1）.

移动智能云平台论文 篇4

近年来, 随着信息技术广泛而深入的在教育领域实践推进, 以微课、慕课、公开课为代表的教育技术创新应用倍受业界瞩目。微课是指时间在5~10分钟以内的小视频课程, 内容短小, 它有明确的教学目标, 主要为了阐明一个主要问题, 同时支持翻转学习、混合学习、移动学习、碎片化学习等多种新型学习方式, 一般是以短小精悍的微型流媒体教学视频为主要载体, 针对某个学科知识点或教学环节而精心设计开发的一种情景化、趣味性、可视化的数字化学习资源包。目前视频类学习平台还存在以下几个问题:

(1) 多数以资源库堆积的方式呈现, 只是单纯的资源共享, 或者课堂教学录像, 没有遵循按微课的设计原则开发学习资源包, 没有体现目标明确、针对性强和教学时间短的特点。

(2) 课程视频学习网站, 仅仅提供在线视频观看, 没有学习辅助系统的支持, 如分享笔记、学习跟踪、交流社区、在线测试等。

(3) 教师与学生的关联性少, 微课没有形成体系, 没有按照教学大纲和教学实践要求组织内容, 教师开发微课资源和学生自主学习要保证课程内容的完整性和知识的循序渐进。

(4) 移动学习的情境缺乏, 多数以传统的PC端方式呈现, 移动APP学习平台比较少见, 无法达到移动学习、碎片化学习的灵活性。

2 微课云平台设计

分析和研究基于微课的网络学习平台的需求和实际情况, 把云计算相关技术和移动通信技术进行有效结合, 将立体化的学习内容通过互联网显示在移动设备上。从系统架构设计、学习过程设计、学习平台设计三个层面进行阐述, 完成系统架构和系统功能设计。

2.1 系统结构设计

基于云计算构建系统结构, 通过云服务实现学习资源共建共享。学习者的终端基于现有的PC端和各种移动终端设备设计的, 教师借助云硬件将课程的微课资源发布并存储在云服务器上, 学生通过有线网络、无线网络、4G等访问云服务平台获得相应的学习资源及各种学习服务。学生不仅可以在平台上获取资源, 还可以充分利用平台上传、共享资源, 系统自动将学习记录同步到云端服务器。系统架构如图1所示。

基础设施服务层 (IAAS) :可以利用租用服务器、存储和网络硬件的方法将硬件外包到别的地方去, 如Amazon EC2等;云平台服务层 (PAAS) :采用资源虚拟化技术, 学习者只需在虚拟层运行自己的软件, 不必关心后台硬件的实现, 实现了软硬件的分离, 同时根据用户需求, 动态地分配资源, 实现负载均衡;软件即服务 (SAAS) :通过B/S模式接入, 在移动互联网环境使用远程服务器上提供的功能。

2.2 微课资源管理

微课是本平台的主要学习资料, 每个微课对应一个知识点, 并以教学为活动组织起来, 再加上相关的测试构成一个完整的微课资源包。通过设计有效的学习活动, 加深学生对知识点的认识和理解。微课资源的设计模型将学习资料标准化, 教师按照微课的特点, 组织课程内容, 开发微课资源并上传资源, 系统利用关系型数据库进行管理, 包括ID序列、微课时长、关键字、所属科目、作者、描述、相关的知识点、难易度以及相关活动。

2.3 互动学习设计

学习根据任课教师或者自身兴趣选择对应的课程进行学习, 可以按照教学进度提前学习微课为翻转课堂提供保障, 在学习的过程上, 系统提供在线笔记、在线答疑、在线测试、个性化检索、以及学习讨论区等功能, 使学生全程参与学习活动, 能够提高学习效率, 体验学习的快乐。

2.4 学习空间设计

学习空间是每个学生的学习管理系统, 包括了学生的可视化学习情况分析以及学生个人的课程库。通过学习分析技术, 平台可以将学生在网上的一切行为活动记录下来, 包括了学习时间、学习进度、交互以及学习时间流程、知识点掌握情况等, 形成学生的学习过程档案, 方便为每位学生建立自己的学习路径和知识库, 以便为学生的个性化学习提供支持。

2.5 学习过程设计

在基于微课的学习环境里, 由于缺少相关的制约和监督, 常常导致学生的学习热情难以维持。学习是一个循序渐进的过程, 为了激发学生的学习热情, 本系统引入游戏的机制, 例如:完成一个微课学习任务则获得相应积分奖励, 未完成则需要继续学习, 每学习一个微课要消耗一定的积分, 完成在线答疑、上传资源、发表有效评论可以赚取积分等。按照预先设定的规则, 根据积分多少设置不同的等级和勋章, 勋章可以显示在每个学生的头像上, 学生可以查看积分排名, 积分的用途也可以加入更多社会化的元素, 运用这种游戏化的激励方式能够激发学习积极性。

2.6 跨平台实现

平台基于B/S架构, 服务器端采用J2EE框架技术实现, PC客户端和移动客户端APP基于响应式WEB设计, 能够为不同终端的用户提供更加舒适的界面和更好的用户体验, 采用HTML5移动WEB模式开发基于Android和IOS平台的APP, 实现一次编译多平台运行。

3 结语

微课移动云平台基于云计算的架构, 采用虚拟化、分布式处理等技术, 满足在线播放视频时对服务器处理能力和并发响应能力的要求。微课学习平台构建了多样化的支持系统, 包括学习空间、互动学习、自主式学习、同步笔记、同步视频、在线测试、微课讨论区、个性化的检索服务等功能, 客户端基于移动终端APP提供服务, 使微课具有更广阔的应用前景。

摘要：在如今网络信息的时代, 将课程制作成微课放置于网络供学生浏览学习的方式, 逐渐成为一种新型的教学模式。基于微课的移动学习、远程学习、在线学习将会越来越普及, 结合云计算技术和移动互联网技术的特点, 提出基于微课的移动云平台开发思路, 搭建一个集微课建设、管理、应用和研究为一体的一站式服务平台。

关键词：云计算,微课,云平台,移动应用

参考文献

[1]温川雪, 周洪建.面向智能手机与Web平台的微课移动教学系统的设计[J].中国远程教育, 2014 (12) .

[2]朱静宜.构建基于移动云计算的微课教学资源平台[J].计算机时代, 2015 (10) .

移动智能云平台论文 篇5

微信作为移动社交市场的杀手级应用，不仅被用于个人交流中，很多企业和团队也将微信作为其沟通平台。语音沟通、实时对讲、文件传输、微信群等功能，让微信成为一个方便的办公社交应用。但是基于微信产品的标准化，员工在使用微信作为办公社交应用时还存在着一些困扰。

微信通讯录中，生活中的好友和工作中的同事合作伙伴混在一起，手工区分只能采用备注的形式，效率低工作量大。微信的通讯录中不支持企业组织架构的导入无法满足联系人的存储和管理等需求；与此同时考虑到人员的流动，管理者经常需要更新公司的通讯录，这项工作繁琐而复杂，在人力和资源方面都容易造成困扰。

微信企业号的发布为解决这一问题实现了可能。微信企业号不同于服务号和订阅号，它主要针对企业内部员工打造的标配移动办公应用，将会议、电话、通讯录、空间等能力开放在给企业，让企业可以与微信的这些特有能力进行集成绑定。而作为国内首家基于微信企业号开发的应用——畅移云工作平台完美的在微信上植入了工作的属性，从最基本的沟通工具通讯录这一功能模块上，我们不难看出其在办公应用移动化前进的道路上做出的革新。

畅移云工作平台集成于微信，用户无需额外注册，只要用自己的微信号绑定企业号之后通过审核便可使用云工作平台中的各项功能。同时畅移将根据企业的组织架构将绑定企业号的员工进行分组。与员工不仅可以直接在通讯录中进行检索，同时进入“通讯录”子账号，在对话框中输入同事的姓名或者是直接发送语音，系统会自动返回员工的“微名片”，包含所属部门、职位、手机、座机、邮箱等信息，相当于将企业的通讯录随身携带。而动态管理模式确保通讯录的使用安全，离职人员可以即刻取消权限。

企业级应用相对个人应用更看重数据的安全性和隐私的保护，畅移云工作平台基于畅移基于腾讯服务数亿互联网用户十余年经验的技术团队保驾护航的“微信云”设计开发，全天候，无死角的提供安全高效优质的技术方案。企业在使用畅移云工作平台时,所传输的数据都经过加密 , 在服务器上以加密的格式存储，畅移使用256位的AES加密(与主要金融机构采用的同一安全级别)。同时畅移还会和付费客户签订的保密协议，对用户隐私做出承诺。

移动智能云平台论文 篇6

摘 要：移动终端的限制、移动学习资源的稀缺、没有考虑学习者特性等是现今移动学习亟待解决的问题。本文在问卷调查的基础上，有针对性地构建了基于云计算的个性化移动学习平台，以期对移动学习的发展提供一定的借鉴意义。

关键词：云计算；移动学习平台；个性化学习

中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2014）03-0067-03

一、引言

随着计算机技术、无线通信网络、移动终端设备的发展， 信息技术环境下的学习方式发生了重大变革，移动学习作为新兴的一种泛在学习方式越来越引起人们的重视。移动学习使学习者能够随时随地学习，不再受时间和场地的限制，在便捷性和灵活性等多个方面比传统的学习模式更具优势。[1]

虽说移动学习在我国已经初具规模，但还是存在一定的弊端，移动终端的限制、移动学习资源的稀缺、没有考虑学习者特性等是限制移动学习发展的关键问题。云计算在教育领域的不断展开，特别是云教育应用平台的诞生为解决移动学习存在的问题提供了新的思路。云计算将计算及存储任务放在云服务器中进行，使在较低配置的终端也能实现大规模的计算和存储，摆脱了终端设备的限制。借助云端服务器提供的云存储使学习资源得到最大整合，实现移动学习资源的人人共享，能够在一定程度上缓解移动学习资源稀缺的现状。现今教育理念提倡要以学生为中心，倡导因人因材施教，[2]因此体现个性化学习和服务的移动学习平台将是今后发展的趋势。本文在云计算环境下，以学生为中心，进行个性化移动学习平台的研究，旨在探索基于云计算的个性化移动学习平台的系统构建。

二、基于云计算的个性化移动学习平台需求分析

从历年的Standish Group报告分析看，导致项目失败的最重要原因与需求有关。如他们曾对23000个项目进行了研究，结果表明，只有约26%的项目能获得成功，而在这些高达74%的不成功项目中，有约60%的失败是源于需求问题。[3]因此，成功开发基于云计算的个性化移动学习平台的前提是准确的信息获取和需求分析。本课题组前期通过大量的文献阅读，并辅助以调查问卷的形式对某高校500名学生进行随机调查，以期对移动学习平台在高校教育应用中的迫切性以及应用的可行性进行分析。

1.迫切性分析

在随机调查的500名高校学生中，虽说现在使用移动学习平台进行学习的人数并不多，但问及将来如果提供移动学习平台，93%的人选择会去使用，其中78%的人选择会经常使用，而选择移动学习的主要原因是移动学习本身随时随地的便捷性。以往在网络平台学习过程中，90%的人认为存在学习不丰富、分布散乱等问题，学生迫切需要高效快捷地获取所需的学习资源。而100%的调查者都希望平台能依据个人特征进行个性化定制，智能地提供符合学习者个性化需求的服务。由此可见，学习者迫切需要一个能够高效快捷获取学习资源且体现学习者特性的移动学习平台。

2.可行性分析

移动终端的普及以及高速无线网络的广泛覆盖使基于云计算的移动学习的大规模应用成为可能。以 Ipad为代表的新型平板电脑、以 Android为代表的智能手机和便携式上网本等移动终端也在快速普及，这使移动终端设备丰富多样。在随机调查的500名高校学生中，已经达到人手一机，其中，智能手机用户比例高达98%，而81%的学生有不止一种移动终端设备，这为移动学习平台的建设提供了有力的用户支持。同时，另一方面，云计算技术及 3G 网络将提供各种基于移动互联网信息业务，这为移动学习平台的建设奠定了很好的技术基础。移动终端设备的广泛普及、高速无线网络的强大覆盖，以及云计算技术的快速发展，使我们建立基于云计算的移动学习平台成为可能。

三、基于云计算的个性化移动学习平台设计

1.总体构架

移动学习平台以学生为主体，以泛在化学习为目的，基于云技术，构建人人通的网络环境； 借助云端服务器，实现知识模块的云存储，完善学习资源的共建共享；通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务满足学生个性化学习需求。其具体架构如图1所示：

2.具体设计

（1）构建人人通的网络环境：基于云端服务器，借助云端服务器提供的云服务实现资源的人人共享；通过云计算协同操作服务，实现协同操作的办公功能，实现网络空间的人与人的多重交互机制和协同学习、工作。如图2所示。

①云服务端

处于同一个“云环境”下的教师和学生，可以在任何一台电脑上登入使用云端服务，运行云端的软件、上传下载和浏览云端资源。基于云端服务器为用户提供服务，运行云端的软件、上传下载和浏览云端资源对用户端设备的要求极低，师生只需要一个极为简单的上网设备，如同上网本、ipad、智能手机等手持终端就可以借助云端服务器提供的云服务在网络中自由穿梭，实现学院师生网络人人通的目标。借助人人通的网络环境和丰富的资源云，学习者可以实现随时随地的泛在学习、向教师和同学提出疑问，教师也可以随时随地答疑或者给予学生自主学习的引导，进行网络人人通的构建。

②云协同服务

云计算同时还提供协同操作的一种办公室形态云计算服务，朋友、同学或同事可以登入并和你一起在一样的文件上工作，实现协同操作的办公功能，如：为一个项目在云端服务器建立一个项目材料文件，一个项目团队每个成员各自根据分工开展工作，每个成员都可以查看到其他成员的工作进展，学习其他成员最新工作成果。此类协同操作功能对班级同学自主协作学习有极大的帮助，实现网络空间的人与人的多重交互机制和协同学习、工作。

（2）构建移动学习云资源：依据移动学习特性，进行移动学习资源设计。移动资源采用知识模块化分割的方法，将学习内容依据知识点之间的联系划分成一个个相对独立，但又自成体系的微型知识模块，通过模块之间的组合，构成新的主题，利用云技术实现知识模块的云存储，完善实践教学资源的共建共享机制，实现知识模块的再组合，避免资源重复建设。实现教师和学生“按需使用、个性化推送”共同的教学资源和教学服务。如图3所示。endprint

（3）搭建个性化移动学习平台：个性化移动学习平台有别于传统学习平台，传递信息、信息交互、资源共享上的独特优势，是学生的学习实现真正意义的个性化，个性化移动学习空间的建设以学校“云环境”下的资源云为资源支撑，利用学生信息填写和学习过程记录，获取学生个性化特征，推理学生个性化需求。

搭建移动学习平台，通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务实现个性化学习需求。如图4所示：

①个性化学习空间：学习平台构建一系列功能模式，通过学习者注册登录，依据个人喜好和学习需求，选择个性化功能模块。最终搭建体现学生个性化需求的独立学习空间，学生自我学习空间就如现实中的书房，有自己需要的图书、学习试卷、学习轨迹以及需要的学习工具，构建充分体现个性化的学习空间。

②个性化推送：以前期整合的资源云为资源、以记录学生的学习过程为基础，采用人工推送和智能推送两种推送机制并用的推送方式。人工推送由权威的负责人员依据教学计划和学生学习情况，挑选优秀学习资源进行人工推送，主动为学习者推送所需的个性化资源，更好地达到教学目标；智能推送基于学习者兴趣和学习需求，按照其搜索轨迹，将云资源属性进行关系推理，并以此提取相关资源推送给学习者，摒除学习者面对海量资源的迷航现象，阻断自主学习的进程，保障自主学习的有效性，实现资源的个性化要求。

③个性化服务：平台构建个性化的在线学习指导和在线答疑服务，结合学习者学习轨迹，发现学习者学习问题，评价学习者学习习惯、学习情况，为学习量身定做学习计划，并为学习者查漏补缺，提供个性化学习服务。

四、总结

本文将云计算技术运用到移动学习平台的构建中，在调研基础上对平台进行了详细的设计。通过构建泛在学习环境，打破学习场所和时间的限制；通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务的移动学习平台，实现学生个性化学习需求。下一步工作是依据设计方案进行平台的开发及对本平台实际学习效果的验证。总之，随着云计算技术的发展，用户可以通过移动终端来随时随地进行学习，这不仅为在校学生的学习提供了一个便捷高效的学习途径，也为社会各阶层人士终身学习及边远地区和不发达地区学生的学习提供了一个很好的方法。

参考文献：

[1]刘建设，李青，刘金梅.移动学习研究现状综述[J].电化教育研究，2007（7）： 21-36.

[2]何克抗.关于建构主义的教育思想与哲学基础——对建构主义的再认识[J].现代远程教育研究，2004（3）.

[3]张友生.信息系统项目管理师考试辅导教程[M].北京：电子工业出版社，2012.6.

（编辑：王天鹏）endprint

（3）搭建个性化移动学习平台：个性化移动学习平台有别于传统学习平台，传递信息、信息交互、资源共享上的独特优势，是学生的学习实现真正意义的个性化，个性化移动学习空间的建设以学校“云环境”下的资源云为资源支撑，利用学生信息填写和学习过程记录，获取学生个性化特征，推理学生个性化需求。

搭建移动学习平台，通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务实现个性化学习需求。如图4所示：

①个性化学习空间：学习平台构建一系列功能模式，通过学习者注册登录，依据个人喜好和学习需求，选择个性化功能模块。最终搭建体现学生个性化需求的独立学习空间，学生自我学习空间就如现实中的书房，有自己需要的图书、学习试卷、学习轨迹以及需要的学习工具，构建充分体现个性化的学习空间。

②个性化推送：以前期整合的资源云为资源、以记录学生的学习过程为基础，采用人工推送和智能推送两种推送机制并用的推送方式。人工推送由权威的负责人员依据教学计划和学生学习情况，挑选优秀学习资源进行人工推送，主动为学习者推送所需的个性化资源，更好地达到教学目标；智能推送基于学习者兴趣和学习需求，按照其搜索轨迹，将云资源属性进行关系推理，并以此提取相关资源推送给学习者，摒除学习者面对海量资源的迷航现象，阻断自主学习的进程，保障自主学习的有效性，实现资源的个性化要求。

③个性化服务：平台构建个性化的在线学习指导和在线答疑服务，结合学习者学习轨迹，发现学习者学习问题，评价学习者学习习惯、学习情况，为学习量身定做学习计划，并为学习者查漏补缺，提供个性化学习服务。

四、总结

本文将云计算技术运用到移动学习平台的构建中，在调研基础上对平台进行了详细的设计。通过构建泛在学习环境，打破学习场所和时间的限制；通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务的移动学习平台，实现学生个性化学习需求。下一步工作是依据设计方案进行平台的开发及对本平台实际学习效果的验证。总之，随着云计算技术的发展，用户可以通过移动终端来随时随地进行学习，这不仅为在校学生的学习提供了一个便捷高效的学习途径，也为社会各阶层人士终身学习及边远地区和不发达地区学生的学习提供了一个很好的方法。

参考文献：

[1]刘建设，李青，刘金梅.移动学习研究现状综述[J].电化教育研究，2007（7）： 21-36.

[2]何克抗.关于建构主义的教育思想与哲学基础——对建构主义的再认识[J].现代远程教育研究，2004（3）.

[3]张友生.信息系统项目管理师考试辅导教程[M].北京：电子工业出版社，2012.6.

（编辑：王天鹏）endprint

（3）搭建个性化移动学习平台：个性化移动学习平台有别于传统学习平台，传递信息、信息交互、资源共享上的独特优势，是学生的学习实现真正意义的个性化，个性化移动学习空间的建设以学校“云环境”下的资源云为资源支撑，利用学生信息填写和学习过程记录，获取学生个性化特征，推理学生个性化需求。

搭建移动学习平台，通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务实现个性化学习需求。如图4所示：

①个性化学习空间：学习平台构建一系列功能模式，通过学习者注册登录，依据个人喜好和学习需求，选择个性化功能模块。最终搭建体现学生个性化需求的独立学习空间，学生自我学习空间就如现实中的书房，有自己需要的图书、学习试卷、学习轨迹以及需要的学习工具，构建充分体现个性化的学习空间。

②个性化推送：以前期整合的资源云为资源、以记录学生的学习过程为基础，采用人工推送和智能推送两种推送机制并用的推送方式。人工推送由权威的负责人员依据教学计划和学生学习情况，挑选优秀学习资源进行人工推送，主动为学习者推送所需的个性化资源，更好地达到教学目标；智能推送基于学习者兴趣和学习需求，按照其搜索轨迹，将云资源属性进行关系推理，并以此提取相关资源推送给学习者，摒除学习者面对海量资源的迷航现象，阻断自主学习的进程，保障自主学习的有效性，实现资源的个性化要求。

③个性化服务：平台构建个性化的在线学习指导和在线答疑服务，结合学习者学习轨迹，发现学习者学习问题，评价学习者学习习惯、学习情况，为学习量身定做学习计划，并为学习者查漏补缺，提供个性化学习服务。

四、总结

本文将云计算技术运用到移动学习平台的构建中，在调研基础上对平台进行了详细的设计。通过构建泛在学习环境，打破学习场所和时间的限制；通过构建学生个性化学习空间、推送个性化资源、提供个性化学习服务的移动学习平台，实现学生个性化学习需求。下一步工作是依据设计方案进行平台的开发及对本平台实际学习效果的验证。总之，随着云计算技术的发展，用户可以通过移动终端来随时随地进行学习，这不仅为在校学生的学习提供了一个便捷高效的学习途径，也为社会各阶层人士终身学习及边远地区和不发达地区学生的学习提供了一个很好的方法。

参考文献：

[1]刘建设，李青，刘金梅.移动学习研究现状综述[J].电化教育研究，2007（7）： 21-36.

[2]何克抗.关于建构主义的教育思想与哲学基础——对建构主义的再认识[J].现代远程教育研究，2004（3）.

[3]张友生.信息系统项目管理师考试辅导教程[M].北京：电子工业出版社，2012.6.

移动智能云平台论文 篇7

电信运营商传统以电信资源制胜的市场法则已不再适用, 随着互联网、移动互联网的兴起以及全业务时代的来临, 运营商管道化的趋势正在加剧。如何在新的市场环境下实现资源服务向业务服务的转型?目前运营商已意识到云计算所带来的机遇, 着手利用云计算建设企业内部信息化, 以提高运维、决策效率, 以及快速的市场反应能力。

业务支撑系统 (BOSS) 作为运营商庞大而复杂的系统资源平台, 规模每年都快速增长, 然而烟囱式的建设模式造成了平台资源无法共享、系统总体利用率偏低、系统资源配制不合理、维护难度大、成本高等系列问题, 所以为实现业务支撑系统的能力快速交付、灵活调优, 运营商业务支撑系统云平台建设便首当其冲。

稳定可靠是基本

目前国内三大运营商纷纷开始研究云计算在内部IT系统的运用:中国移动发布大云研究计划, 在IT支撑系统中试点使用云技术;中国电信启动云业务, 着手启动BI云化系统的改造工作;中国联通启动了云计算应用于IT支撑系统的试验工作等。

山西移动业务支撑系统副总经理王峰表示, 为更好地支撑业务发展, 业务支撑系统正向云计算模式、虚拟化模式转型。

另一方面, 对于运营商, 业务支撑系统占据着重要地位, 而同时云计算作为一项新技术, 还存在不小的挑战, 特别是如果贸然在核心业务系统中引入云计算技术会存在巨大的技术和业务风险。在王峰看来, 运营商业务支撑系统云平台建设需遵循三个原则——按需选型、平滑过渡、稳定可靠。

“相比于互联网公司, 电信运营商有更多样的应用场景, 应该根据不同系统的需求进行选择, 合适的就是最好的。”王峰说道。在云化改造的同时, “不能以牺牲性能和可靠性为代价”。

三架构层次改造思路

记者从山西移动处了解到, 山西移动按照业务支撑系统应用普遍采用的接入层、中间层 (应用层) 、核心层 (数据层) 的三层架构进行横向整合, 经过一年多时间的建设, 目前已初步完成云化改造, 正式上线。

在核心层 (BOSS/CRM核心数据库系统) , 包含了关键数据库, 并且应用复杂, 出于对稳定性、高性能、可靠性的考虑, 山西移动采取的仍是传统的异构平台, 对集中的数据库按照地域和功能进行拆分, 部署松耦合的应用架构, 并减轻单一节点失效的影响。所以在技术选型方面, 此层采用中高端小型机的动态分区模式, 使用专有CPU和IO满足系统对性能和可靠性的需求。

在中间层 (中间件、一般数据库及后台应用) , 针对分区数量大、种类多、系统变更快、负载变化快、单一区能力需求可控以及具有通用性和集中部署的特点, 山西移动在该层级实现了软硬件解耦, 使用虚拟化技术从技术资源、网络资源和存储资源三个方面, 全面提高资源共享度和交付灵活度。在该层主要采用中端小型机, 使用高级虚拟化模式, 在兼顾可靠性和高性能的同时, 提高分区的灵活度, 满足快速部署的需求。

在接入层 (Web Servie服务器和小应用系统) , 因小型应用数量大, 应用自身具备群集运行特点, 对单节点可靠性和性能要求不高, 所以采用了基于linux技术的虚拟化与x86服务器虚拟化方案的结合, 控制了成本, 并有效利用原有设备, 充分发挥了价格优势, 同时还开发基于SaaS层的应用云平台。

未来朝Saa S服务提升

据悉, 山西移动业务支撑系统基础架构云建设, 在业务支撑系统中间层采用了IBM PowerVM高级虚拟化软硬件解决方案, 在搭建云平台的同时, 还为不同业务系统安全区域服务提供虚拟化资源池, 实现了业务系统的横向整合。目前山西移动已部署了各类业务支撑系统中间件业务, 包括业务渠道中间件、后台应用、非核心数据库、接口系统等共计80余个业务分区。同时, 其业务支撑系统不仅系统资源利用率、系统敏捷性显著提升, 在动态扩展、资源按需使用的灵活性方面也得到了提高。

移动智能云平台论文 篇8

在“十二五”之后, 卫生部推进医院信息化建设, 促进中国医疗的信息化改革。 当前医疗服务机构OA系统、MIS系统、HIS系统、PACS系统等已经不能满足发展需要, 医院信息化建设需要从简单的业务流程应用转变为统一、 易于管理、 统一标准的数字化医院建设。[1]根据易观智库所做的2015 中国移动医疗市场专题研究报告指出, 2015 年末, 移动医疗市场规模将达到48.8 亿元人民币, 到2016年末将预测将达到111.5 亿元人民币。移动医疗产业的启动, 带动了医疗器械商、电信运营商、系统集成商、国内网络供应商利益链条共同升级。[2]私有云作为新兴的系统模式, 正适合移动医疗分布式的特点, 能够快速部署, 基于私有云的移动医疗将大有所为。

目前在国外学术界在移动医疗领域的研究主要集中在个人健康监测、家庭健康档案、医患交互关系、患者辅助等方面。 国内在移动医疗领域的研究主要包括移动医疗信息系统、移动远程医疗、移动医疗监护系统等。[3]在第四届中国移动医疗产业大会上, 提出了基于移动医疗的糖尿病管理云服务平台。 利用无线网络, 全面收集患者信息, 结合大数据技术, 创新糖尿病管理模式, 为患者提供个性化的糖尿病干预治疗和治疗后的结果反馈。AT&T m Health系统是AT&T公司的移动健康系统。 结合云技术和加密技术管理用户的健康, AT&T m Health系统可以提供减肥、疾病管理、医患交流、健康计划制定、健康服务咨询等相关功能。 目前在国内国外移动医疗云技术已经进入各方面的应用, 产业正在快速发展。

1 平台设计

需要设计私有云平台作为多种移动医疗服务的载体。 一般来说, 每个移动医疗服务分为终端和服务器端, 中断负责收集用户信息和简单的运算, 服务器负责进行信息汇总、存储和复杂的计算。私有云平台对于多种移动医疗服务, 能够统一管理服务器端, 降低硬件部署成本, 提高部署效率, 灵活控制移动医疗服务器规模。按照设计需要, 云平台和移动医疗服务的关系如下 (图1) :

在移动医疗服务中, 用户的终端设备需要传输数据至服务器端, 医护人员需要连接服务器对用户监控, 服务场景如图2。

移动医疗服务终端设备通过移动网络连接互联网, 连接私有云服务器。 医生和后台服务人员能够通过VPN连接私有云服务器, 进行服务。私有云平台内部, 研发人员可通过内部网络部署私有云服务器, 进行开发工作。 同时测试人员可以通过内部路由进行设备的功能测试。

按照私有云平台提供的功能, 平台可分为Iaa S (基础设施即服务) 、Paas (平台即服务) 、Saa S (软件即服务) 。 我们需要搭建私有云平台作为移动医疗服务器载体, 所以应该选择Iaa S平台。 出于项目的灵活性和可控性考虑, 决定采用开源的虚拟化软件, 目前比较著名的开源软件有:Eucalyptus, Open Nebula, Open Stack, Open QRM, Xen Server, Oracle VM, Cloud Stack, Con Virt。 其中Cloud Stack作为其中之一, 具有成功的商业应用实例, 不只中国电信在使用Cloud Stack, BT英国电信公司、日本最大的电信公司NTT、印度Tata公司、香港PCCW、沃达丰等都是用Cloud Stack搭建他们的私有云。 所以选择Cloud Stack作为私有云搭建平台。

Cloud Stack是提供IAAS服务的硬件设备和虚拟化管理的同一平台, 具有高可用性和扩展性, 能够将存储设备、计算设备、网络设备进行整合, 形成资源池, 进行统一的管理, 能够弹性的增减设备。 用户只需要在Cloud Stack上直接申请使用虚拟机, 无需关心硬件底层的实现, Cloud Stack可按照提供的功能分为:管理节点、计算节点、主存储、辅助存储。根据从属关系, 从上到下依次为:区域、提供点、集群、主机。

由于不能随意占用公共网络, 所以设计将Cloud Stack的管理功能置于内部网络。 由于用户处于互联网之中, 云平台也需要同公共网络进行通信。

将Cloud Stack私有云网络分为公共网络 (162.105.76.0/24 网段) 和管理网络 (192.168.0.0/24, 交换机上设置VLAN) 。 管理节点和计算节点分别都连接公共网络和管理网络, 管理服务器、两台计算服务器都连接到同一台交换机, 管理区域与公共区域通过交换机设置VLAN隔离。 主存储服务器直接由光纤分别连接计算节点中的服务器。 辅助存储通过管理网络与各节点通信。 用户可以通过公共网络, 使用VNC连接虚拟机, 管理移动医疗服务。 如图3 所示

根据设计选购服务器硬件。 现有一台闲置的塔式服务器, 一台IBM 3650 机架服务器, 存储和计算能力不能达到所设计的标准, 添置另外一台计算服务器, 一台存储服务器, 一台千兆交换机。

需要运行10 台以上的虚拟机作为移动医疗服务器使用, 每台服务器有1T的存储空间, 每个服务器支持1 千以上用户连接。选型如表1:

2 应用实例

创建2.1GHz * 3 核处理器、4G内存、100G存储的虚拟机作为医疗大数据系统的计算服务器。 安装Linux系统, 使用开源大数据软件WEKA作为数据挖掘工具。 服务器能够提供总共6.3GHz的计算能力, 如果不足可以改变方案添加CPU。 如图4, 使用VNC连接虚拟机。

创建2.1GHz * 2 核处理器、4G内存、200G存储的虚拟机作为移动医疗服务的网页服务器。 安装Linux系统, 使用LAMP作为网页服务器环境。 图5 是外网通过端口映射登陆网页服务器网页。

3 小结

随着移动医疗的发展, 越来越的关注点将放在移动医疗服务的部署上。 而私有云平台快速部署、统一管理、灵活配置的特点正好符合移动医疗服务的要求。 在将来云平台与移动医疗的结合将越来越紧密。

参考文献

[1]秦延斌, 夏书剑.基于私有云的移动医疗[J].科技信息, 2012 (7) :202-202.

[2]Sun Y, Wang N, Guo X, et al.Understanding the acceptance of mobile health services:a comparison and integration of alternative models[J].Journal of Electronic Commerce Research, 2013, 14 (2) :183-200.

基于云计算的智能电网信息平台 篇9

进入21世纪后,美国电力科学研究院、美国能源部以及欧盟委员会等纷纷提出各自对未来智能电网的设想和框架,国际电工委员会、国际大电网会议组织等国际组织也给予智能电网高度关注[1,2]。在国内,国家电网公司确立了建设坚强智能电网的发展战略,提出了以特高压电网为骨干网架、各级电网协调发展、具有“信息化、自动化、互动化”特征的坚强智能电网发展目标。

电网的智能化体现为能够全面、及时地掌握电网运行的信息,综合各自动化功能系统对信息分析的结果,做出最优的反应。因此,精确、快速、开放、共享的信息系统是智能电网的基础,也是智能电网与传统电网的最大区别。信息平台是支撑统一坚强智能电网建设的公共平台和重要手段。统一坚强智能电网的建设对信息平台提出了更高的需求:①要求贯通智能电网的发电、输电、变电、配电、用电、调度6个环节,实现信息的全面采集、流畅传输和高效处理,支撑电力流、信息流、业务流的高度一体化;②要求建立信息共享透明、集成规范、功能强大的业务协同和互操作平台;③要求海量信息的可靠存储与管理,充分挖掘信息的潜在价值,提升智能分析和决策支持水平。

目前存在多种信息平台建设方案,包括国家电网公司的SG186与国家电网企业资源计划(SG-ERP)、南方电网公司的基于面向服务架构(SOA)的企业级信息系统、华东电网企业级信息系统、华北电网企业级信息技术集成平台、西北电网企业资源计划(ERP)项目以及上海电力公司SG186示范工程等[4,5]。SG-ERP将在更大范围内优化资源配置,以支撑坚强智能电网建设和公司集约化管理为重点,涵盖包括资产全寿命管理、用电信息采集、全面风险管理和电网调度等公司所有业务。上述解决方案仍然采用常规的数据存储与管理方法,基础架构大多采用价格昂贵的大型服务器,存储硬件采用磁盘阵列,数据库管理软件采用关系数据库系统,紧密耦合类业务应用采用套装软件,因此,系统扩展性较差、成本较高。智能电网环境下数据量将巨增,对可靠性和实时性要求更高,面对这些海量、分布式、多源异构的信息,常规的数据存储与管理方法会遇到极大的困难。

云计算是一种新兴的计算模型,具备可靠性高、数据处理量巨大、灵活可扩展以及设备利用率高等优势,正成为信息领域研究的热点,包括Google,Amazon,IBM与Microsoft在内的几乎所有的IT行业巨头都将云计算作为未来发展的主要战略之一[6,7,8],这给上述问题的解决带来了机遇。本文提出采用云计算技术构建智能电网信息平台,充分利用计算资源,实现智能电网全部业务信息的可靠存储和管理,具有成本低、可靠性高、易扩展等优势,为智能电网信息平台的建设提供了全新的解决思路。

1 云计算概述

目前,对于云计算的认识还在不断的发展和完善,云计算仍没有普遍一致的定义。

维基百科将云计算定义为一种计算方式,通过互联网将资源以服务的形式提供给用户,而用户不需要知道如何管理那些支持云计算的基础设施。

根据中国云计算网的定义,云计算是分布式计算、并行计算和网格计算的发展,或者说是这些科学概念的商业实现。云计算是虚拟化、效用计算、SOA等概念混合演进的结果。

结合上述云计算的描述,可以总结出云计算的主要特点,即分布式的计算和存储、超大规模、虚拟化、高可靠性、良好的管理性与扩展性、极其廉价等。

云计算技术研究尚处于起步阶段,目前主要应用于互联网、商业和科学计算等领域[9,10,11,12],例如中国移动已经正式将云计算确定为公司战略发展的重要方向之一,并建设了“大云”试验平台。目前,云计算在电力工业方面的深入研究与应用仍不多见。

2 云计算在智能电网信息平台中的应用

电网具有规模大、模型复杂、多级、多层次等显著特点。特别是随着太阳能、风能、水能等可再生能源逐渐接入电网以及分布式能源技术的不断发展,电网的规模将更大、复杂性更高、分布更广。下面分析智能电网信息平台的应用需求,结合云计算的虚拟化、平台管理、海量分布式存储、数据管理以及并行编程模式等关键技术,叙述基于云计算的智能电网信息平台的优越性。

2.1 异构资源的集成与管理

智能电网信息平台的首要功能是实现大规模异构信息与资源的整合优化,为智能电网提供资源集约化配置的数据中心。

1)异构资源的整合优化

电网各信息系统大多是基于本业务或本部门的需求,存在不同的平台、应用系统和数据格式,导致信息与资源分散,异构性严重,横向不能共享,上下级间纵向贯通困难。例如:电力系统中存在监视、控制、维护、能量管理、配电管理、市场运营、ERP等各类信息系统,大多处于相互分离状态,彼此不能有效结合,数据信息不能集成共享。

云计算可以充分整合电力系统现有的业务数据信息与计算资源,建立业务协同和互操作的信息平台,满足智能电网对信息与资源的高度集成与共享的需要。与网格计算采用中间件屏蔽异构系统的方法不同,云计算利用服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化与桌面虚拟化等多种虚拟化技术,将各种不同类型的资源抽象成服务的形式,针对不同的服务用不同的方法屏蔽基础设施、操作系统与系统软件的差异。例如:云计算的基础设施层采用经过虚拟化后的服务器资源、存储资源与网络资源,能够以基础设施即服务(IaaS)的方式通过互联网被用户使用和管理,从而可以更有效地屏蔽硬件产品上的差异。

2)基础设施资源的自动化管理

智能电网信息平台的基础设施规模庞大,数量众多且分布在不同地点,同时运行着多种应用。例如:国网公司的信息化平台在公司总部与各个网省公司建立2级数据中心,实现公司总部、网省公司、地市县公司的3层应用。如何有效管理这些基础设施、减少数据中心的运营成本是一个巨大的挑战。

与网格计算侧重于聚合分布资源、主要支持协同科学研究等相对集中的挑战性应用不同,云计算主要以数据中心的形式提供底层资源的使用。另外,云计算从一开始就支持广泛企业计算,普适性更强。因此,云计算更能满足智能电网信息平台中数据中心建设的需要。

云计算的平台管理技术,例如Google的Borg,能够使大量的服务器协同工作,方便进行业务部署和开通,快速发现和恢复系统故障,通过自动化、智能化的手段实现大规模系统的可靠管理。例如:常规存储的管理往往非常复杂,不同存储厂商有不同的管理界面,而对云计算技术来说,每台存储服务器的使用状况,都可以在一个管理界面上看到。

目前,各省或地区供电公司闲置着许多未充分利用的计算与存储资源。云计算技术的扩容非常简单,可以直接利用闲置的x86架构的服务器搭建,且不要求服务器类型相同,大幅降低建设成本,并借助虚拟化技术的伸缩性和灵活性,提高资源的利用率。

传统数据中心通常建立在计算机集群之上,意外的硬件损坏不可避免。云计算技术通过将文件复制并且存在不同的服务器,解决了硬件意外损坏这个潜在的难题。另外,几乎所有的软件和数据都在数据中心,便于集中维护,而云计算对用户端的设备要求最低,几乎不存在维护任务。

2.2 海量数据的分布式存储与管理

在智能电网信息平台中,信息系统种类繁多,用户的服务请求巨大,数据呈现海量化,而电力系统现有的采用关系数据库系统等常规数据存储与管理的方法将无法满足海量数据存储与管理的需求。

1)海量电网数据的可靠存储

在未来智能电网环境下,数据采集与监控(SCADA)系统、相量测量单元(PMU)、设备状态监测系统、智能电表采集的数据量将是非常巨大的。

云计算采用分布式存储的方式来存储海量数据,并采用冗余存储与高可靠性软件的方式来保证数据的可靠性。云计算系统中广泛使用的数据存储系统之一是Google文件系统(GFS)。GFS将节点分为3类角色:主服务器(master server)、数据块服务器(chunk server)与客户端(client)。主服务器是GFS的管理节点,存储文件系统的元数据,负责整个文件系统的管理;数据块服务器负责具体的存储工作,文件被切分为64 MB的数据块,保存3个以上备份来冗余存储;客户端提供给应用程序的访问接口,以库文件的形式提供。客户端首先访问主服务器,获得将要与之进行交互的数据块服务器信息,然后直接访问数据块服务器完成数据的存取。由于客户端与主服务器之间只有控制流,而客户端与数据块服务器之间只有数据流,可以极大地降低主服务器的负载,并使系统的I/O高度并行工作,进而提高系统的整体性能。因此,云计算可以满足智能电网信息平台对海量数据存储的需要,相比较IBM的通用并行文件系统(GPFS)和Sun公司的Lustre等传统分布式文件系统,由于采用廉价计算机、中心服务器模式、不缓存数据以及在用户态来实现,可以在一定规模下达到成本、可靠性和性能的最佳平衡。

2)各类电网数据的高效管理

电网数据广域分布、种类众多,包括实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化和半结构化数据,各类数据查询与处理的频度及性能要求也不尽相同。例如:电力设备状态数据包括实时在线状态数据,以及设备基本信息、试验数据、运行数据、缺陷数据、巡检记录、带电测试数据等离线信息,其中有结构化的采集密集的时间序列数据(包括输电线路监测的短路、泄露电流的采样数据,故障录波器的暂态波形和事故数据)和非结构化数据(包括输电线路覆冰、舞动、危险点的图片和视频等),对在线状态数据的处理性能要求远高于离线数据。

云计算的数据管理技术能够满足智能电网信息平台对分布的、种类众多的数据进行处理和分析的需要。以作为云计算中数据管理技术的Google的BigTable为例。BigTable是针对数据种类繁多、海量的服务请求而设计的,这正符合上述智能电网信息平台的特点与需要。与传统的关系数据库不同,BigTable把所有数据都作为对象来处理,形成一个巨大的分布式多维数据表,表中的数据通过一个行关键字、一个列关键字以及一个时间戳进行索引。BigTable将数据一律看成字符串,不作任何解析,具体数据结构的实现需要用户自行处理,这样可以提供对不同种类数据的管理。另外,采用时间戳记录各类数据的保存时间,并用来区分数据版本,可以满足各类数据的性能要求,具有很强的可扩展性、高可用性以及广泛的适用性。因此,云计算能够高效地管理智能电网信息平台中类型不同、性能要求不同的各类多元数据。

2.3 快速的电力系统并行计算与分析

为了实现电网的安全稳定运行,需要在智能电网信息平台提供的海量数据的基础上,进行大规模的电力系统计算、分析、仿真、优化、规划、设计和决策,包括潮流与最优潮流计算、暂态稳定计算、故障计算、拓扑分析、状态估计、数据挖掘与智能决策等,其计算需求已远远超出普通计算系统的承受能力。例如:电力系统暂态稳定计算的基本方法之一是时域仿真法,面对大规模的智能电网,计算量极大,由于计算能力的限制,只能应用于离线的安全分析。

云计算可以为电力系统计算提供高性能的并行处理能力,并提供并行编程模式使并行算法的开发变得简单方便。

MapReduce是Google提出的一个并行编程模式,用于大规模数据集的并行计算,其运行环境由客户端、主节点和工作节点组成。客户端将用户的并行处理作业提交给主节点;主节点自动将作业分解为Map任务和Reduce任务,并将任务调度到工作节点;工作节点负责任务的执行。可以看出,MapReduce对数据的所有操作都归结为Map和Reduce这2个阶段,这样,开发人员向MapReduce提交的程序中仅仅需要定义Map函数和Reduce函数,而并行化、容错和负载均衡等依靠MapReduce的自动处理。因此,MapReduce能够将电力系统业务逻辑与并行计算的复杂细节划分开来,屏蔽底层实现细节,赋予开发人员强大的并行应用开发能力。

综上所述,云计算应用于智能电网信息平台是可行的,并能有效解决智能电网环境下异构资源的整合、海量数据的分布式存储和快速并行计算等问题。

3 基于云计算的智能电网信息平台

3.1 基于云计算的智能电网信息平台的体系结构

本文参照云计算技术体系结构,并结合智能电网信息平台的实际需要,将云计算技术引入智能电网信息平台,如图1所示。

基于云计算的智能电网信息平台技术架构应该包括4个层次:基础设施层、平台层、业务应用层与服务访问层。

1)基础设施层:

是经虚拟化后的硬件资源和相关管理功能的集合,通过虚拟化技术对计算机、存储设备与网络设备等硬件资源进行抽象,实现内部流程自动化与资源管理优化,包括数据管理、负载管理、资源部署、资源监控与安全管理等,从而向外部提供动态、灵活的基础设施层服务,包括系统管理、用户管理、系统监控、镜像管理与账户计费等。

2)平台层:

是具有通用性和可重用性的软件资源的集合,为云应用提供软件开发套件(SDK)与应用编程接口(API)等开发测试环境,Web服务器集群、应用服务器集群与数据库服务器集群等构成的运行环境,以及管理监控的环境。通过优化的“云中间件”,能够更好地满足电力业务应用在可伸缩性、可用性和安全性等方面要求。

3)业务应用层:

是云上应用软件的集合,对于智能电网信息平台而言,这些软件包括电力安全生产与控制、电力企业经营管理和电力营销与市场交易等领域的业务软件,以及经营决策智能分析、管理控制智能处理与业务操作智能作业等智能分析软件。

4)服务访问层:

作为一种全新的商业模式,云计算以IT即服务的方式提供给用户使用,包括IaaS、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS),能够在不同应用级别上满足电力企业用户的需求。IaaS为用户提供基础设施,满足企业对硬件资源的需求;PaaS为用户提供应用的基本运行环境,支持企业在平台中开发应用,使平台的适应性更强;SaaS提供的支持企业运行的一般软件,使企业能够获得较快的软件交付,以较少的IT投入获得专业的软件服务。

考虑到智能电网信息平台规模庞大、业务种类众多,在实现过程中,可以结合业务的特点与实际需要,进行必要的简化设计。下面以上述基于云计算的智能电网信息平台的体系结构为基础,以智能电网信息平台中的电力设备状态监测作为切入点,研究智能电网状态监测云计算平台的实现。

3.2 智能电网状态监测云计算平台的设计

针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop开源云计算技术,提出智能电网状态监测的云计算平台,采用廉价的服务器集群,借助虚拟机实现资源的虚拟化,采用分布式的冗余存储系统以及基于列存储的数据管理模式来存储和管理数据,保证智能电网海量状态数据的可靠性和高效管理。另外,设计基于MapReduce的状态数据并行处理系统可以为状态评估、诊断与预测提供高性能的并行计算能力以及通用的并行算法开发环境。智能电网状态监测云计算平台如图2所示。

为了充分利用目前各省或地区供电公司闲置的大量服务器资源,采用廉价的服务器集群,由于不要求服务器类型相同,可以大幅降低建设成本,并借助虚拟机实现资源的虚拟化,提高设备的利用率。当然,廉价服务器集群虽然性价比高,但是机器故障率大,因此采用分布式的冗余存储系统来存储数据,保证数据的可靠性,以高可靠的软件来弥补硬件故障率大的缺陷。

智能电网使状态监测数据向高采样率、连续稳态记录和海量存储的趋势发展,远远超出传统电网状态监测的范畴。不仅涵盖一次系统设备,还囊括了二次系统设备;不仅包括实时在线状态数据,还应包括设备基本信息、试验数据、运行数据、缺陷数据、巡检记录、带电测试数据等离线信息。数据量极大,可靠性和实时性要求高。以绝缘子泄漏电流监测为例,假设10 ms采集1次数据,1个杆塔在1个月内就达到了2.5亿条数据记录,对于关系数据库来说,在一张有2.5亿条记录的表内进行结构化查询语言(SQL)查询,效率极其低下乃至不可忍受。因此,不采用传统的关系数据库,而采用基于列存储的数据管理模式,来支持大数据集的高效管理。

智能电网需要在状态数据基础上进行各种电力系统计算与应用,例如:状态诊断、预测评估、状态评价、风险评估、检修策略、检修维护等。基于MapReduce的状态数据并行处理系统,可以为状态评估、诊断与预测提供高性能的并行计算能力以及通用的并行算法开发环境,主要由算法调用和任务管理2部分组成。算法调度采用插件的形式调用第三方开发者实现的各种算法,例如模糊诊断、灰色系统诊断、小波分析、神经网络以及阈值诊断等。任务管理实现基于MapReduce并行模型的任务管理、调度和监控系统。MapReduce并行算法可以跨越大量数据节点将任务进行分割,使得某项任务可被同时分拆在多台机器上执行,能够在很多种计算中达到相当高的效率,而且可扩展。

考虑到智能电网是国家重要的基础设施,并且状态监测不同于搜索引擎等典型的互联网应用,Google的GFS和BigTable,Amazon的EC2,以及Microsoft的Windows Azure等云计算技术无法直接应用,因此本文的研究围绕开源的Hadoop技术架构展开,采用HBase作为海量数据管理系统、Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为分布式存储系统、Xen作为虚拟机、Hadoop技术路线的MapReduce作为并行编程模型。Hadoop采用主/从架构,将数据拆分,划分成多个数据块,分别存储到不同的存储节点上。集群由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。Namenode是一个中心服务器,负责管理文件系统的名字空间以及客户对文件的访问,Datanodes负责管理所在节点上的存储。这种单节点的设计可以极大地简化系统的设计和实现。另外,Hadoop的开源化便于二次开发、原型系统的建立与实验。

3.3 尚待解决的问题

云计算作为一种新兴的分布式计算技术,尚处在初期的发展阶段,体系结构、虚拟机、数据管理、能耗管理、资源调度、编程模型以及云安全等很多关键问题有待深入研究,其在智能电网中的应用也存在诸多挑战。

安全性是云计算理论研究及在智能电网中应用实践中需要重点解决的一个极具挑战性的问题。相比较公共云,本文是在电力企业内部建立私有云,电力企业自有并自我管理,数据通过电力企业内部的通信网传输,保存在自有的存储设备上,在自有的服务器上进行计算处理,另外,电力企业具有严格的安全防护体系,因此,在一定程度上可以保证云计算在智能电网应用中的安全。

云计算在互联网领域的典型应用主要以存储HTML页面、可扩展置标语言(XML)文件等半结构化数据为主;在应用层主要采用HTTP等协议进行数据传输。相比较典型的互联网应用, 智能电网的业务数据与性能要求有其自身特点,数据可靠性要求更高,不同应用的数据对可靠性与实时性要求不同,更难以收集和存储,因此,为了适应智能电网应用的需要,单点失效与负载均衡等问题有待深入研究。另外,电力系统计算与分析主要运行在集中式平台或小规模的分布式平台上,应逐步根据云计算大规模分布式计算的特点来进行设计与实现。

4 结语

本文将云计算引入智能电网信息平台,并根据智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案。后续工作拟建立一个智能电网状态监测云计算平台原型系统,实现一个用于变压器状态评估的并行数据挖掘工具,在原型系统上进行实验测试,从性能和扩展性等方面进行测试与比较,验证所提出的方法的正确性。

移动智能云平台论文 篇10

智能化已经成为家电产业的主要发展方向, 国内外众多厂家已经将未来的电视机定位为家庭智能平台。智能电视终端的“云服务”服务器端平台, 将会丰富智能电视终端的内容, 让智能电视产品更具互动性和扩展性。除了可以提供丰富的应用, 智能电视的“云服务”平台, 可以让用户实现电子商务、网络搜索、视频点播 (VOD) 、数字音乐、资讯平台、游戏中心等各种应用服务。

1 平台概述

建设具备高稳定性和安全性的运营环境的“云服务”平台, 需要重点对服务器端和网络架构进行改造, 目标达到千万注册用户的服务和运营。并且对业务的扩展性提供灵活的支持。最终的目标都是为了推动电视制造商在产业中的发展, 为第三方服务提供商开辟新的利润空间, 同时为广大用户带来更多的便利。

“云服务”平台由以下三部分构成。

1.1 公共应用平台

家庭业务和应用建设的公共平台, 同时具备业务扩展性;通过用户管理系统可以提供个性化服务、协议可扩展性。接入业务包括影视、音乐、游戏、教育、休闲、活动、咨询、商城、行为收集、用户状态器、APP管理、支付等。

1.2 业务支撑平台

支持智能电视各种业务模式的管控平台和客户服务平台, 包括CP/SP管理机制、CP/SP内容监控机制。

业务支撑平台同时具备开放基础业务应用能力, 逐步增强核心竞争力, 支撑所有应用业务的基础模块, 具体内容包括IM基础业务、家庭用户统一管理、支付与分账统一管理、应用程序/内容等加密, 终端应用合法验证管理、报表系统;模板管理、报表规则管理、报表管理等、在线升级等。

1.3 云计算平台

基于云计算的数据中心建设, 提高稳定性和安全性。构筑业务支撑平台和公共应用平台所需的基础架构 (网络、服务器、存储、负载均衡等) 以及家庭终端。

2 系统架构

“云服务”平台系统架构分为以下7个主要部分构成。

2.1 通信链路

考虑到国内网络环境的复杂因素较多, 特别体现在南、北电信用户之间的互相访问速度不稳定, 在网络链路的入口采用第三方 (供应商) 提供的“智能双路”服务对此问题进行解决。

根据系统业务划分以及将来扩展性, 系统采用多个独立二级域名 (子域名) , 对应用户访问的不同业务种类, 例如:dianbo.ws1.domain.com对应用户点播服务的集群机组, 通过分类合理的利用集群机器的资源, 分载网络带宽压力, 缓解网络的I/O瓶颈。

2.2 访问控制

前端访问控制设有web负载均衡HA-Prxoy, 将用户的请求分发给后端业务计算单元, 但随着用户数量的上升, 将来需要采用专业硬件支撑, 例如:F5负载均衡设备。

远程终端请求时将进行转发/控制, 前端设计了专门的存储层, 将会把用户经常访问的数据放在分布式的缓存中进行存储, 用户获取的数据将不需要通过业务计算单元和后端的数据库存储单元, 提高用户的访问效率。

前置控制器, 解析用户请求协议, 对用户的请求进行分析, 并且将用户不同的业务请求跳转到处理不同业务的服务器上, 便于将来对服务器资源合理的添加。

通过采用防火墙 (IPtables) 等技术和管理措施, 确保网络中数据的可用性、完整性和保密性。比如:从用户 (个人、企业等) 及个人隐私或商业利益的信息在网络上传输时受到机密性、完整性和真实性的保护。

2.3 业务计算单元

不同业务种类分布在不同的业务集群机组中, 由上述“前端置控制器”进行转发, 对应不同的业务系统, 处理业务的流程与规则。例如:合作商的内容的接入管理, 用户的终端管理等应用程序分布在不同的服务器集群机组中, 这样可以再次分载业务计算单元的计算压力。

在业务计算单元中, 还需要彼此之间进行通信, 采用Avro、Zookeeper、JMS、Netty等技术手段来实现。

2.4 业务支撑体系

建立在集群的环境中, 初期只在程序设计的逻辑上进行分层, 并不考虑在物理上的分层, 其中包含:推荐搜索引擎、用户圈子蚁群算法、敏感内容过滤 (TTMP算法) 、智能分析/机器学习, 并且与分布式定时器、系统通知、令牌互通、分布式计数器等相互通信。

为满足对业务更高要求的计算和处理, 后期随着业务的变化和需要将对计算需求较大的处理单元, 进行独立、分开部署。

2.5 智能商业分析

每个业务模块中包含了“日志采集代理”模块, 该模块与“日志采集服务器”进行通信, “日志采集服务器”对系统中终端用户操作的每笔业务所产生的行为数据进行清洗、过滤、格式化, 最后通过定期器、脚本、应用程序装载到数据仓库。

对于大量不同类型的数据, 需要多元化的展示方式, 最终产生商业报表。并且根据项目实施的进度, 我们将会对此部分进行不断的升级改造, 通过人工智能、机器学习等算法, 最终将系统的数据库演化成知识库。

2.6 数据存储

系统中的用户操作的业务数据、用户之间圈子关系、合作商验证类型的数据, 以及用户产生的行为数据分类存储。并再次对数据分为“冷数据”和“热数据”分别存储在数据库、缓存、数据仓储中。

2.7 系统监控中心

本系统对运行中的软件、硬件、业务状态都将进行监控、告警。每种状态通过统一的平台进行展示。让系统维护、业务运营人员对系统各级层面的状态一目了然。

3 结语

对于一个运营的系统来说, 没有所谓的架构, 只是细节和空间, 短期和长期的平衡, 更没有一步到位的系统架构设计, 系统的架构会根据将来实际业务进行一步步的演化、变迁。

摘要：文章主要介绍“云”时代智能电视“云服务”平台的功能特点、设计原理和技术实现方案。通过对服务器端和网络架构进行改造, 目标达到千万注册用户的服务和运营。系统具备海量数据的数据库架构设计、数据仓库的支持和分布式集群支持, 且在软件架构不变的前提下, 能动态扩展硬件和分布式布点来适应日益增长大并发访问量。

关键词：智能电视,数据仓库,数据挖掘,分布式计算,负载均衡

参考文献

[1]苏新宁, 杨建林, 江念南, 等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社, 2006.

[2]刘辉, 胡大治.数据挖掘技术及其应用[M].甘肃科技出版社, 2006.

[3]陈全, 邓倩妮.云计算及其关键技术[J].计算机应用, 2009, 29 (9) :2562-2 56 7.

移动智能云平台论文 篇11

关键词：智能手机 远程答疑 移动学习 无线通讯

中图分类号：TP319 文献标识码：B 文章编号：1673-8454（2008）19-0054-03

一、现有答疑系统的分类

目前的网络答疑系统按答疑者类型，可分为人工答疑和机器智能答疑。人工答疑就是答疑者是教师或专家。智能答疑的答疑者是经过精心设计的计算机软件。按照时效性可分为实时答疑和非实时答疑两种。[2]

1.非实时答疑

基于E-mail和BBS的网络课程答疑方式属于非实时方式，但是答疑的过程往往是若干次的提问与回答的交叉过程，并非一次提问一次回答就能解决问题，如果参与答疑者的思维一致性和连贯性被干扰，其答疑效果将会大打折扣。

2.实时答疑

一些基于聊天室和视频会议软件的在线答疑方式属于实时方式。实时答疑的优点是提问者和回答者同时在线，能够就某一问题进行反复多次的探讨，高效而快捷。但是实时答疑要求提问者和答疑者必须同时在线，这对学习者及答疑者的时间灵活性提出了挑战。

因此，利用网络教育优势，建立集合多种答疑模式的移动答疑系统，随时为在学习中遇到问题的学生提供帮助非常必要，它是学习的必要补充，应该成为整个教学环节中的重要组成部分。

二、移动答疑平台的设计

移动答疑平台的开发设计目标是，通过对学习者自学中对问题资源查询和与教师进行探讨方面的需求，结合同类产品功能的综合分析，研究并初步设计出基于智能手机的移动答疑系统，从而实现网络答疑系统中教学资源、共享文件及答疑数据的全方位全时段获得，拥有与教师进行即时或非即时交流的功能。

1.系统功能设计

基于智能手机的移动答疑平台的主要功能如图1所示。

通过使用本系统，可以让学习者的学习过程更加灵活，弱化时间及空间的限制，与教师通过多种模式机动的沟通，通过对答疑数据的分析可以初步分流客观问题和主观问题；查找回答相关问题的教师；选择最佳答疑模式。通过对备选答疑教师的智能手机即时唤醒，获得反馈信息，选择当前最适合的答疑教师和答疑模式。以多种模式相结合的方式促进学习者问题解答的效率，为现代教学信息化程度的提高提供一种新的解决方案。

基于智能手机的移动答疑平台具备快速高效的数据查询、处理、分析能力和良好的稳定性及迁移性。系统可以在多种版本的WIN CE操作系统下正常运行。[3]

2.系统硬件平台

在移动答疑系统中，数据的无线传输是很重要的一环，通过对GPRS技术的研究，发现其具备传输速率较快，实时性高，费用较低等优势，适合本系统使用。

在开发中，将存放服务器的信息支持中心直接与移动运营商的移动中心通过光纤连接，如图2所示。

通过这种连接配置，不仅提高了数据传输的速度限制问题，而且对于大容量文件的传输，以及以后对更高级的学习交流并发双向数据传输的扩展，亦是相当有好处的。

通过对实用的各领域（如油气田实时监控系统等）相似系统结构进行综合分析，同时结合使用上述创新的数据传输通道连接方案，最终得出本系统总体物理结构示意图，见图3。

如图3所示，本系统可以支持处在不同地点的多个用户，使用智能手机连接无线网络（GPRS），经由中国移动通讯公司的CMNET网络中转，最终实现对三个服务器上不同种类数据资源的调用查询。

3.系统软件平台

总结对同类软件的开发经验，发现当前的无线网络传输稳定性还存在一定缺憾，不能够保证数据每次都能成功发送或接收。为了保证答疑数据的完整性和准确性，因此要求系统能够在用户输入并发送答疑数据之前，客户端本地就要对指定的数据进行存储及处理，从而避免用户在数据发送失败时不得不再次重新输入；另一方面，在用户查询数据时，必须保证数据完整无缺地保存到本地。只有这样，才能提高用户（使用移动答疑系统的学习者和教师）对本平台的认同感。

由于开发是针对性的，不同智能手机所采用的协议不同，所开发系统必须具有跨平台性，考虑到智能手机的屏幕大小有限，完全基于浏览器的界面不具备优势，而且通过试验，在无线的情况下打开一个网页（特别是带有视频图形的网页）的时间较长，不利于答疑过程的顺利进行。

结合上述现实情况，对几种系统结构进行反复比较权衡，笔者认为本平台采取C/S（Client/Server）与B/S（Ｂｒｏｗｓｅｒ／Ｓｅｒｖｅｒ）相结合的结构，对本系统的学习资源数据（流媒体数据）采用先下载内容及软件后学习的方式，对答疑过程中的问题数据及解答数据相对数据量较小，所以采用即时传输即时浏览的方式，提高沟通效率，这两种工作模式相结合使本系统在高效性及稳定性上更具应用优势。

本系统客户端（智能手机）需要传输的数据主要有：学习内容数据、问题数据及参数分析数据。主要通过SQL Server CE的RDA技术来实现数据的无线传输。

三、移动答疑平台的应用

大学物理课是高等教育中主要的基础理论课之一，有很强的工具功能。通过该课程的学习，将为学习后继课程和进一步获得理论知识奠定必要的基础。要特别注意培养学生综合运用所学知识去分析解决问题的能力。对于成人教育中的学习者来说，大学物理课相对来讲比较抽象难懂，由于他们学习时间的不确定性，对课堂面对面答疑的机会不能够及时地把握。

因此，针对现代学习者的学习及教师的工作在时间、空间、内容上存在的多元化现状，将问题类型进行分类，通过不同的答疑渠道进行分类解决。移动学习所要实现的就是提供灵活多样的学习模式，满足这样的学习需求。正是基于上述对移动学习多方面的思考，设计了基于智能手机的移动答疑方式，并应用于成人教育中的大学物理课程。

利用现有的有线及无线网络设备与移动网络配合，连接已有大学物理教学资料数据库，加入应用数据库和答疑资源专用数据库，减轻单一数据库的工作负担，提高工作效率和数据独立性、系统安全性。通过资源协调服务器进行协调，搭建了基于智能手机的移动答疑平台，如图4所示。在基于手机的智能答疑系统中用户通过智能手机上的学习界面，学习教学资源数据库中的教学材料，并将问题按类别（客观答疑，习题答疑，主观答疑）通过移动运营商的CMNET网络发送到资源协调中心服务器；资源协调中心应用系统分析用户的问题类别后转化成数据请求，当问题类别为客观答疑（如：概念、公式等客观问题）时与相关的答疑资源数据库所在服务器建立连接，当问题类别为习题答疑或主观答疑（如：习题，或学习者发散问题）时将数据分析、处理后如果在答疑资源数据库中有保存的答疑历史纪录或者解题资源，则连接客户端服务器进行机器答疑；但是，当所提问题在答疑资源库中没有相关的资源时则由资源协调中心通过移动网络对有关当前问题的所有答疑教师进行终端唤醒，选择其中最适合当前答疑的教师，与教师答疑终端建立连接，将问题数据发送给教师，教师通过手机内嵌电子白板软件或语音系统做出答疑后，把独立封装的答疑数据通过资源协调中心与问题数据匹配后发送给用户手机，完成答疑过程，教师如果认为本次答疑过程具有代表性可以向资源协调中心申请记录本次答疑过程，进入答疑资源数据库，这样可以避免教师对同一问题的重复劳动，增加系统的智能性。

四、移动答疑平台的优缺点

通过基于智能手机的移动答疑平台，在成人高等教育中的大学物理课程答疑环节中的应用，比较以往所采用的网络答疑平台，通过对用户的使用访谈总结得出基于智能手机的移动答疑平台的优缺点。

基于智能手机的移动答疑平台的优点有：

（１）解决了不同手机操作系统的跨平台问题；

（２）综合多种答疑方式的优点，使答疑过程更加灵活高效；

（３）独立问题及答疑数据，能够减轻网络传输压力；

（４）建立协调中心根据数据分类解决资源分配问题，减轻教师答疑负担，并且通过远程终端唤醒及反馈信息，选择有条件进行即时答疑的教师。

尽管基于智能手机的移动答疑平台在智能性、移动性、灵活性方面都有比较出色的表现，但是还是存在一定的问题，主要有：

（１）资源协调中心的工作比较频繁。

随着终端的增加，集中式服务器难以承受频繁的调用和工作压力，所以本系统能够承受的终端数有限，当系统中的智能手机增加并同时申请答疑时，会出现较长时间的等待，答疑效果也会相应受到影响，所以，如何提高应用服务器及无线网络的工作效率，将是本系统继续研究的方向。

（２）无线网络不够稳定而且传输速度有限造成答疑过程数据记录不完整。

当网络不稳定或服务区信号不佳的情况下，会出现数据传输不及时或丢失情况，答疑过程数据不能够被完整记录，因此，本系统在接下来的研究中还应考虑到答疑数据完整性的校验工作。

（３）现有的课程资源比较丰富，但是编辑和开发可使用的流媒体格式，还需要一定的时间。

五、结束语

互联网技术和无线通讯技术可以为移动学习者提供海量的学习素材，智能手机为移动学习者和教师提供终端应用的技术平台。因此对基于智能手机的移动答疑平台的研究和应用，能够为移动学习的研究提供技术及实践支持。但是必须指出的是，基于智能手机的移动答疑平台还有很多值得研究和改进的地方，所以，对移动答疑平台的进一步研究还需要与分布式技术、智能代理技术，以及现代学习理论的研究相结合，这样才能够使移动学习在适用于个别化学习的同时也逐步地被应用于远程集体教学。本平台的创新之处在于：提出了一个较完整的基于智能手机的智能答疑平台解决方案，让教师和学习者移动、灵活地探讨问题；将智能代理技术应用于答疑数据的封装，保证答疑数据的独立性和安全性，减轻网络传输的负担；设计了资源协调中心提高系统的智能性和工作效率。

参考文献：

[1] Aleksander Dye et al：Mobile Education-A Glance at The Future[EB/OL].http：//www.nettskolen.com/forskning/mobile education.pdf.

[2]王晓东,李彦敏.基于手机短消息服务的移动学习[J].中国电化教育,2007 (1).

[3]白娟,鬲淑芳.M-learning：21世纪教育技术的新发展[J].现代远程教育研究,2003(4):47-50．

[4]韩瑛,寇海莲.专题学习网站的设计研究[J].电化教育研究,2007(11)

[5]朱世美,张志刚,邹霞.移动学习研究初探[J].中国医学教育技术,2007(5).

[6]曾玲.基于手机短消息服务的移动学习系统方案[J].现代教育技术，2005(5):55-56.

基于云计算的智能电网信息平台 篇12

一、云计算

云计算是以计算机技术、互联网技术发展为基础产生的一种全新计算模式。云计算是一种基于互联网的计算方式, 通过这种方式, 共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备[1]。

通过IT领域对云计算的描述和云计算在生产实践中华发挥的作用, 总结云计算的特点为:可以进行分布式的计算和储存;几段规模巨大;准确性高、灵活性强;纠错能力强;具备优越的管理性能和延展性能;质优价廉。

二、云计算对智能电网信息平台的作用

智能电网信息平台是为智能电网建设和完善提供资源的数据基础, 对坚强智能电网信息平台的建设发挥重要作用。

(一) 异构资源的集成与管理。首先, 云计算能够高效率的整合电力系统中的信息与资源, 建立准确的、便于操作的信息平台, 满足智能电网对信息资源需要达到集成化的要求。第二, 智能电网信息平台具有基础设施规模庞大、分布范围极广的特点。云计算可以为信息平台提供先进的平台管理技术, 对大量的服务器的多种应用设施有效管理, 使之能够有序的、有效的进行工作, 利用虚拟化技术, 将供电系统中许多未被利用的基础设施进行搜集、储存、再利用, 避免了基础设施的重复建设和利用不足, 最大化的实现资源利用效率, 从而实现对基础设施资源的自动化管理。

(二) 实现数据分布式管理。智能电网信息平台由于信息种类较多, 用户对于服务的要求各不相同, 使得数据量巨大, 现有电力系统对数据的储存与管理方式不能满足日益“海量化”的数据管理要求。利用云计算能够对海量电网数据进行有效搜集、整理、分析存储, 同时根据搜集到的数据进行有效分类, 对各类数据通过不同的方式进行管理, 实现对各类别电网数据管理的高效化、制度化。

(三) 实现高效率的电力系统并行计算。电网的正常运行不仅需要信息平台提供有效的信息资源, 同时需要提供大量的电力系统计算和分析结果, 智能电网对计算结果的需求是普通计算系统不能完成的任务量。而云计算能够通过非同寻常的计算方式满足智能电网的多种计算和分析需求, 为智能电网提供准确、高效的电力系统并行运算与分析结果。

三、基于云计算的智能电网信息平台体系结构

基于云计算的智能电网信息平台体系结构由基础设施、平台、业务应用、服务访问四个层面组成。

第一, 基础设施层。基础设施层主要包括:硬件资源虚拟化信息和管理机制两个部分。充分利用云计算的虚拟化技术将计算机、存储设备等硬件设施形成抽象的信息, 根据抽象信息实现自动化的内部管理流程, 使之能够机动灵活的向外部提供基础设施服务[2]。

第二, 平台层。平台层实质是软件资源的集合, 要求软件资源具有通用性和重复利用性的特征。工作任务是向应用提供软件开发依据和编程接口。工作宗旨是满足电力系统中各类业务可伸缩性和安全性的要求。

第三, 业务应用层。在智能电网信息平台中, 业务应用层主要包括电力安全生产与控制、电力企业经营管理模式、电力营销等相关软件。需要经营决策智能分析、管理控制智能处理、业务操作智能分析各类软件的共同支持。

第四, 服务访问层。服务访问层主要由Iaa S、Paa S、Saa S构成, 可以全方位满足电力企业用户的服务需求, 通过较少的技术投入获得更为专业的软件服务[3]。

结语:云计算的诞生为世界各领域注入全新的发展动力, 如今处于全面完善和飞速发展阶段, 目前互联网、商业、科学计算等领域已经开始引入云计算进行全面发展。但是就目前电力发展而言, 对于云计算的研究、应用、创新力度不足, 所以引入云计算到智能电网的建设中势在必行。

参考文献

[1]文燕.基于云计算的智能电网负荷预测平台构建研究[J].计算机光盘软件与应用, 2014, 05 (13) :34-35.

[2]王德文.基于云计算的电力数据中心基础架构及其关键技术[J].电力系统自动化, 2012, 02 (11) :67-71.