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高校机房实验室管理系统云计算技术应用策略

时间:2022-03-20 09:49:07 浏览次数:

zoޛ)j首工作量,实现实验室管理的信息化升级。

关键词:高校实验室;管理模式;云计算技术;资源整合;虚拟化;系统架构

Cloud Computing Technology and Strategy of Laboratory

Management System in University Laboratory

QIAN Jun,YANG Yi,YU De kuang

(Southern Medical University Biomedical Engineering School, Guangzhou 510515, China)

Abstract:In order to improve teaching efficiency and resource utilization ratio, an intelligent, efficient and integrated laboratory management mode was proposed in this paper. Based on analysis of the needs and problems of laboratory management, this paper discussed the development mode of the information technology of laboratory management, introduced the strategies and implementation methods of the application of cloud computing technology in the laboratory management, and made full use of the cloud computing technology to effectively integrate the existing resources and realize the pool sharing and the use of the resources, to improve the flexibility and utilization of resource allocation, reduce maintenance difficulty and workload, and achieve the target of information upgrading of laboratory management.

Key Words: management model laboratories in universities; cloud computing technology; resource integration; virtualization; system architecture

0 引言

美国国家标准与技术研究院(NIST)对云计算(cloud computing)作出如下定义:一种按使用量付费的模式,提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池,就能获得网络、服务器、存储的数据以及应用软件的功能[1]。云计算经过10多年的发展,已经产生了越来越大的影响力,对产业、学术和教育领域带来巨大改变。利用虛拟化技术构建的云计算平台, 能够动态组织异构化计算资源,实现软硬件解耦,从而灵活构建多种计算环境,满足用户的不同需求[2]。云计算技术的最大特点是资源池化共享和按需使用:大量的计算、存储、网络与软件资源链接在一起,构成大规模资源池,通过服务的形式向远程用户按需交付,用户可通过电脑、笔记本、手机等多种方式灵活地接入数据中心获取服务[3]。

随着网络和移动开发技术、人工智能、大数据分析技术的迅速发展,高校相关专业增加了大量新的前沿课程,对于机房实验室的技术配置、实验环境和使用过程也有了更高的要求。将云计算技术与机房实验室信息化管理相结合,能够充分、有效地整合资源,提升机房实验室基础配置和管理水平,更好地为教学实验、学生课外科研活动及拓展提供学习服务。文献[4]介绍了我国大部分高校云计算技术应用的3个层次以及各自的功能;文献[5]介绍了利用Thin Puter OVD 搭建桌面云环境的建设方案;文献[6]实现了基于资源优化配置的实验室管理系统;文献[7] 通过标准的Web浏览器提供应用程序服务,介绍了实验室云平台的SaaS服务;文献[8] 设计了集成互联网和云计算、图像识别、远程传感、机器学习等人工智能技术的实验室管理系统;文献[9]介绍了云计算软件在机房实验室管理中的应用;文献[10] 分析了实验室在基础设施建设中的问题;文献[11]设计了远程硬件实践教学平台,文献[12 19] 分别提出利用特定的虚拟化技术XenServer、VMWare、Opanstack等建设虚拟实验平台;文献[20 21] 针对信息安全的特殊需求,提出以私有云为基础实现信息安全的方法。

已有研究从实验室建设和管理角度出发,阐述了用云计算技术进行虚拟实验室建设的原理,以及相应的环境搭建技术。对高校实验室管理现状与发展要求进行分析发现,实践教学是一个复杂的过程,除环境设置外,还包括内容开发、教学过程实施、效果评估等环节,因此在借鉴相关技术基础之上,本文总结出机房实验室管理的云计算技术与策略,并介绍了管理平台的设计方案、关键技术、部署实施和服务于实践教学等功能,使之实用性和针对性更强。

1 高校实验室管理现状与发展要求

高校实验教学课程种类和门数较多,机房实验室使用频率高,导致设备故障率较高,需要大量的日常维护和维修。以笔者学校为例,共有12个公共机房实验室(每个机房机器数量为110台)和23个专业机房实验室(机器数量为20 100不等),设备类型较多,同一类型设备的配置也不尽相同,设备维护、软件升级和硬件更新的工作量很大。另一方面,计算机、医疗仪器、实验装置等设备更新换代很快,设备购置成本较高,大部分机房实验室功能比较单一,只能提供特定的实验条件,导致利用率不高。

目前许多高校都在加强机房实验室管理能力,但往往局限于常规的网络建设与维护、单个机房的软件批量升级,尚未形成资源的按需配置,也没有实现机房实验室之间的信息交互、数据共享以及工作任务的合理安排。

充分发挥高校机房实验室在教学和科研上的功能,必须变革人工式的机房实验室管理旧模式,引入以云计算和虚拟化为代表的新技术,实现管理自动化、信息化、科学化,充分发挥机房实验室已有功能,在尽量减少设备更新替换、节约总开支的前提下,提升平台水平,开展具有特色的实验教学和探索性科学研究。

2 云计算技术与策略

2.1 设计思路

传统的机房实验室管理模式对设备信息等资源利用率低,管理和维护成本高,云计算为解决这些问题提供了一个有效途径。云计算技术将数据通过网络保存到远端的云存储平台上,处理数据的服务程序在远程云计算平台执行,应用系统建立在服务器集群上,通过基础设施与上层应用程序协同构建,以达到最大效率利用硬件资源的目的[4]。远程云服务器具有强大的计算和存储能力,大大减轻了客户端负担。资源虚拟化技术将本地设备扩展成规模更大、类型更多的虚拟平台,通过配置实现多种类型的虚拟实验环境,增加了用户使用的灵活度,使机房实验室负载得以平衡。

机房实验室管理中运用云计算技术主要包括资源池设计、虚拟化管理、数据存储与共享3方面。

(1)资源池设计。服务器是一种具有特定功能的计算机程序,它以一台计算机作为运行载体,通过网络同时为多个用户提供服务。单台计算机的处理能力有限,硬件和软件故障将直接导致服务器崩溃、服务中断。池化从全新视角进行服务器资源的管理和分配,采用面向服务、面向需求的系统资源分配方法整合、改善和优化服务器计算资源:一台计算机可以提供多个服务,一个服务也可由多台计算机提供;运行于不同计算机上的相同服务器组成一个虚拟服务器池,也就是把多台单机集成为一台超级服务器。通过对服务器池的统一管理和操作,最大限度地利用现有计算资源,实现计算资源的均衡、协调分配,具有强大的容错机制,能提高整体服务质量。实现策略是在服务器上安装虚拟化软件,将服务器池化。

(2)在资源池基础上面向用戶终端虚拟化管理。将池化后的虚拟桌面基础架构、桌面、应用等分别组成集群,在虚拟机上进行统一监控和管理。利用虚拟桌面管理软件,采用B/S 架构对虚拟化桌面、应用虚拟化和服务器虚拟化3个资源池统一管理,对硬件设备和虚拟资源集中管理,支持虚拟机的快速部署和策略调度。

(3)数据存储与共享。数据存储包括向虚拟桌面提供系统空间、数据空间和管理空间,各类数据(程序、文件、文档、用户信息、系统记录等)都存储在主存储器上,在桌面云系统中对这些资源进行调用,对主存储器进行安全防护,保证数据资源不被盗取或破坏。例如,硬盘是故障率最高的部件之一,在实现多盘存储资源池后,当单个硬盘出现故障时,可及时使用其它硬盘资源进行无损恢复,无需更换硬盘。数据共享则可通过网络的各类通信机制,在完成权限认证后进行传递、下载。

2.2 设计方案

机房实验室管理的云计算技术体系结构从底层到高层分为基础设施、应用平台和用户管理3层,它们之间的关系及与用户终端的交互功能如表1所示。

该体系结构底层由物理层(Hardware as a Service,HaaS)和资源层(Infrastructure as a Service, Iaas)构成。物理层包括服务器、网络及存储,提供HaaS服务,基础架构即服务(IaaS)或基础架构云。实验室平台硬件底层设施经过云化改造之后,由资源池代替实际设备,通过Web分配更多的存储或处理容量,比直接在基础环境中引入和安装新硬件要快得多。资源服务层构建在物理层之上,利用虚拟化技术将底层硬件设备转化为资源池,由统一的平台管理,使资源按需分配到虚拟机上。

中层提供业务创建应用平台。PaaS(Platform as a service)平台即服务是云环境下的应用基础设施,为部署和运行应用系统提供基础设施资源,应用开发人员无需关心底层硬件,并且可根据应用需求动态扩展应用系统所需资源。实验信息网用户的信令、协议以及昂贵的部署平台等问题都可通过云计算PaaS解决。

高层以软件即服务SaaS(Software as a Service)的形式提供多样化服务。用户通过标准的Web浏览器使用云计算平台上的软件,不需手动管理和部署IT 环境,支持面向具体应用的服务。数据存储在Haas中,用户能随时从云端获取开发资源,实现个性化服务整合和信息聚合。以移动应用为例,服务器通过标准的Web浏览器向远程客户提供应用程序服务,客户端可以是普通电脑、手机、iPad等终端,复杂的功能都在网络上实现,用户终端功能大大简化,免于维护,安全性高。

2.3 关键技术

基于云计算的机房实验管理系统涉及的主要关键技术有:

(1)虚拟化技术。虚拟化是指计算机元件在虚拟的基础上而不是真实的基础上运行。虚拟化技术可以扩大硬件容量,简化软件重新配置过程。主要有服务器虚拟化、存储虚拟化、应用虚拟化和桌面虚拟化等[10]。实验室管理利用云平台提供的虚拟资源建立各类实验环境,应用程序在相互独立的空间内运行而互不影响。

(2)SOA(service oriented architecture)。SOA是面向服务的架构,将应用程序的不同功能单元(称为服务)通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。接口采用中立的方式进行定义,独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言。实践教学系统包含多个不同类型的服务,可以统一的方式交互。服务以SOA 方式组织,既能灵活扩展,又易于开发实现。

(3)大数据处理技术。大数据指体量和类别都十分庞大的数据集,例如实验教学中产生的大量应用数据、系统数据和行为数据,用传统数据库工具管理较困难。云计算技术在获取、存储和处理海量数据方面有着独特优势,一方面在于其联网多台计算机资源,另一方面得益于不断发展的深度学习技术,对用户数据的分析、发现可用于认知过程的监控和管理,提升学习水平、提供精准辅导等。

(4)安全认证。实践教学系统要采用适当的安全技术,如加密、认证、冗余、备份、审计等,保证服务的正常提供、硬件设施的正常运行和云计算软件系统、用户数据的安全存储。实践教学活动的安全技术包括登录、验证、攻击防范等。

2.4 构建过程

(1)构建虚拟化IT 架构。利用云桌面技术为实验室机房网络和服务器共建若干个资源池,通过B/S 架构统一管理,根据需要动态创建、删除、备份虚拟机。

(2)建立管理平台。后台管理人员在平台上对软硬件环境进行修改和发布,就可实现实验环境的配置批量更新,也支持单独的个性化环境配置,为实践教学提供日程安排、人员配置、设备报修和采购等功能。

(3)部署实验教学服务,建立和维护实验环境。利用云桌面根据不同专业和用户需求制作虚拟系统映像。系统创建、发布或更新都是批量进行的,大大节约了时间和精力。采用统一的用户管理界面,用户通过浏览器即可访问平台,无需安装客户端。

各部分管理如下:教室管理。将客户端划分到不同机房或实验室中,每台客户终端可拥有不同的虚拟云桌面,同一场地可开展多种实验课程。

课表管理。管理者在系统中输入课表安排,进行课程和场地的平衡安排,在需要调课时尽量减少对其它课程的干扰。

环境参数管理。通过云桌面可创建不同的环境参数,适应于不同的教学活动,如课程实验、课外科研、创新实验、等级考试等。

安全保障设置。建议使用多台服务器进行管理和数据存储,平时定期做好数据库备份和日志记录,一旦某台服务器失效系统立即将该服务器上的虚拟机整体迁移至其它正常服务器上,不会中断用户操作,避免了信息丢失。

效率与负载均衡。在大量用户同时使用时,通过笔者研发的改进粒子群智能选择算法,收集监控各计算节点的动态信息,如CPU 占用率、内存占用率和虚拟机个数、进程切换频度等信息,在服务器之间进行负载调整,保证用户操作具有良好的体验。

4 结语

云计算是一种灵活的资源提供方式,充分了解和认识云计算技术,构建基于云计算的虚拟化实验环境,能极大提高机房资源利用效率,方便实验室管理。本文应用云计算技术建立虚拟实验室,在云平台中开发、部署实践教学服务。介绍了管理系统架构,云计算技术与策略,管理平台的设计方案、关键技术、部署实施和服务于实践教学的功能,包括实践环境的配置、数据存储交互、日程安排,解决了传统安装配置的复杂性及低效率。在云计算技术支持下,机房实验室管理平台能更加灵活地提供实验环境和资源,方便师生的实验教学和科研活动。教师还可使用网络积累的学生行为数据,做好过程管理与精准辅导工作。

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