高教职教院校智慧校园建设指南
来源：本站 发布时间：2022-02-24 14:29:14 浏览：1272
数字化浪潮下，“深化教育领域综合改革”对高教职教院校的教育教学提出了新挑战，高教职教院校以更积极的姿态拥抱“智慧校园”，让数字化手段全面促进教育模式的变革与管理方式的优化。如何克服传统 IT 的弊端，如何做好系统规划，都是摆在各高教职教院校信息中心面前的现实问题。青云科技教育行业架构专家通过一系列线下活动，向多个城市高教职教院校的智慧校园建设分享了行之有效的解决方案。
教育行业信息化建设现状
云、超融合、软件定义数据中心已经成为“老生常谈”了，企业 IT 更多经历着过渡阶段——从硬件定义的数据中心到软件定义的数据中心，即在使用硬件定义的数据中心的同时，部分业务系统已迁移至软件定义的数据中心，教育行业也不例外。
硬件定义的数据中心，大部分功能是由硬件实现的，比如网络要依赖交换机或是上层路由器等网络设备，存储要依赖购买的设备的功能与性能。到了软件定义数据中心，更多的是用软件的方式，在通用的 x86 服务器上实现诸如网络、存储等各项功能。
传统 IT 系统的架构是自上而下的，业务有一个应用系统的需求，IT 来做软件采购，再做系统建设的部署。而软件定义的云计算架构一般是自下而上的，因为云平台可以提供上层应用需要的所有资源，当某一些应用下线后，资源也能及时释放，用于其他新应用。总的来说，新的 IT 模式应该是平台建设优于业务突发需求。
高教职教院校智慧校园 IT 架构
这是目前的智慧校园——无处不在的网络教学环境，各种科研、校务管理系统，方便周到的校园生活、校园文化等。
高教职教院校会做各种系统：园区应用，比如人脸识别、综合安防;公共服务类业务，如校园一卡通、校园门户;大数据应用，不仅用在交互系统上，也会用在教学系统上;教学资源类业务，课件、课程资源库以及在线学习;还有一些服务类应用。
这对整体的校园运维造成了一定的压力。校园持续 IT 建设中形成的数据孤岛需要人工处理，自动化运维能力也遭受考验。作为国内主流云计算厂商之一，青云QingCloud 有着丰富的公有云运营运维经验，在自动化运维方面形成了相应的能力。
通过云计算本身的自动化技术，青云能够屏蔽底层差异，也不需要大量的人员对平台做运维，以统一的数据格式和接口，连接各个部门，以一朵大云实现数据流通交换。
青云智慧校园的规划，从底层到应用层看整体建设，而不是拆散成很多不同的应用系统。整个智慧校园 IT 体系从下到上，包括基础建设层、校园数据平台、信息集成层、应用层。
基础设施层是包括计算、存储、网络等底层资源;数据平台承载不同业务类别的数据库;信息集成层，类似中台的概念，包含类型各异的数据和参数，负责数据检索、数据分析、数据可视化等任务。最后通过面向服务的接口提供给应用，像传统的校园门户、站群服务、智慧 App 等服务。
青云通过自身能力可以覆盖到校园信息集成层，即从底层的 IaaS 到上层的 PaaS。PaaS 层面，除了数据库、大数据、缓存等服务，青云也提供一个应用中心框架，可以为第三方提供应用服务的企业提供平台，便于高教职教院校快速完成各类应用部署。
上图为青云为某高校提供的数据中心整体方案：核心是 QingCloud 企业云平台，平台之上有基于租户的，以及基于 VPC 的资源网络管理，运维、监控、安全模块完善。
分散来看各区域功能。
第一，基于租户的平台区域划分。传统数据中心没有租户概念，需要什么资源，就向管理员申请，由管理员统一分配。而云是面向自服务的，每个租户自己就是管理员，相当于每个租户在自己的界面建立所需的数据中心架构，管理员只负责做整个底层的运维。那么，身处高教职教院校的教师、学生或是其他员工，都可以利用租户划分，拥有各自的资源做各自的事情，资源消耗非常清晰。整体上资源是统一的，但从租户界面上却是分离的。
第二，基于 VPC 的业务区域划分。如果只是从租户层面把各个业务区域划分开是远远不够的，学校不同部门、不同院系、不同分校可能需要有不同的网络架构，基于 VPC 虚拟私有云技术把网络全部划分开，他们才可以在自己的租户下创建不同的 VPC，并在 VPC 里创建自己的应用。VPC 之间可以通过很多方式做连接，可以通过 Net 方式对外暴露业务接口，也可以通过 VPN 或者边界路由器的方式协同工作，这样就可以把校园网通过软件的方式完全划分开。
第三，匹配各类业务场景。我们常常会听到“选课系统爆了”这样的高峰期突发状况。青云提供的负载均衡器，在业务高峰期可以自动扩容，也可以扩展到业务应用上，比如在教学结束后不再使用的资源都会回收;等教学时再次使用，根据需求也可以自动实现整个集群的扩展，即灵活根据业务场景做自动伸缩。
第四，数据存储。目前青云提供三大类存储：块、对象和文件。随着非结构化数据涌现，出现了整体向对象存储上迁移的趋势。
传统存储以文件存储为主，我们最终看到的数据大部分是以文件的方式存在的，如图片、文字或是影片等。文件存储有一个比较大的弊端，个人使用或用户少的时候问题不大;一旦用户数量达到一定数值，并发数特别高，或是文件数过多时，文件系统消耗极大，不管通过 NAS 还是其他的方式做文件共享，都会存在这个问题。
现在越来越多的非结构化数据被选择放在对象存储上。青云的对象存储单桶下可以放 100 亿个文件，同时打开及浏览的速度基本不受影响。100 亿这个数量级别，只有非常特殊的行业才会用的到，这意味着青云在存储方面不存在瓶颈。
第五，配合教务、教学平台的大数据 PaaS，既可以用来搭建教务系统上的大数据分析，又可以把数据集中到大数据平台上，做数据挖掘和分析，还可以为学生提供相应的教学平台。
第六，弹性满足高性能计算需求。很多高教职教院校都会建设 HPC 数据中心来满足科研课题与教学需求，但传统高性能计算使用复杂、管理难度大，而 EHPC 基于青云云平台架构，能为学校建设弹性的高性能计算平台，教师和学生可以自助申请资源，后台有计量计费等信息展示。
其他服务上，青云的 AnyBox 可以提供校园网盘服务，建立校园内的一个更好的检索、在线浏览以及分享/加密分享渠道;青云虚拟桌面/桌面云场景，可以满足更有个性化的教学资源共享需求。
青云还有一个从公有云上延伸下来的功能——多 zone 场景管理。高教职教院校可以在一个统一界面上管理所有的二级学院的分区资源，也可以根据租户权限在登录时展现不同区域的资源。
高教职教院校的智慧校园实践
陕西科技大学。他们将原来所有业务迁移到青云QingCloud 云平台上，并基于青云的大数据平台构建相关业务，用 SD-WAN 网络连接主分校区的业务，同时建立了多维的存储服务。陕西科技大学采用青云整套知识库体系，进行分区的计量计费管理与资源管理，管理员统一掌握所有数据，成本与资源回报一目了然，系统部署与升级更快速，资源按照需求动态调整。
天津工业大学。他们实现对大数据平台的深度应用——智能纺织大数据分析，面向产学研通用环境，青云以图形化管理方式简化了他们的整体运维与管理，同时承担整个 PaaS 系统的故障运维责任。
沈阳大学。他们设立研究中心，通过青云QingCloud 云平台与 IoT 平台，形成“智慧养老”体系。IoT 平台收集穿戴式智能设备上的心率、血氧等数据，进行汇总关联至云平台进行计算，实现分析与告警监测，与社区医疗及养老机构进行平台对接。
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