云计算数据论文精选(九篇)

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第1篇：云计算数据论文范文

基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。

1.1数据采集

大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。

1.2数据处理与集成

数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。

1.3数据分析

在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。

1.4数据解释

数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。

2云计算与大数据分析的关系

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。

3基于云计算环境的Hadoop

为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（Hbase、Cassandra）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。

4实例分析

本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。

5结束语

第2篇：云计算数据论文范文

【 关键词 】 混合云计算；隐私安全保护；移动Agent技术

【 Abstract 】 In order to let in a hybrid cloud computing environment computing task confidentiality and privacy protection， avoid malicious nodes or operating environment computing task structure， logical system and target， it is necessary to build a new computing security algorithm security. This algorithm not only according to the computing ability and characteristics of cluster server nodes， but also the relevant aspects of the user terminal nodes is taken into account， the whole calculation task safely and reliably in a hybrid cloud computing environment， the computing tasks of security and privacy protection. In this paper， the definition and connotation of the hybrid cloud computing is discussed， pointing out that the current task of data security and privacy protection for hybrid cloud computing problems， according to the calculation of the relevant aspects of the research on hybrid cloud， we put forward a method that can effectively guarantee the data security and privacy of the task.

【 Keywords 】 hybrid cloud computing； privacy protection； mobile agent technology

1 引言

现阶段对于云计算的要求大都是服务器端具有较强的计算能力和较大的资源储存；而对海量的用户终端节点所包含各种有效资源的开发和利用并没有予以重视，这些广大的用户终端节点也就是公有云。实际上，终端节点自身也具有计算、储存各种信息资源的能力，由于这方面没有引起足够重视，终端节点的这些功能经常得不到利用，处于闲置状态，这使得大量接入互联网的终端节点中所包含的计算和存储资源流失，造成了资源的浪费。通过对终端节点所包含的各种潜在资源的研究、开发和利用，在原有的私有云计算的基础上，利用公有云的资源，建立混合云计算模型，可以将互联网中服务器端和用户终端上资源的收集最大化，这不仅可以提高工作效率，还能够获得更多的收益。当然，由用户终端来执行分配的计算任务时，一定要让计算的安全性和计算任务（例如企业进行大范围的数据分析）的机密性得到保证，阻止恶意节点或竞争对手对该任务的窥探，实现让用户在不知道该任务具体内容的前提下执行该任务的目的，这个安全问题在混合云计算过程中必须得到重视并加以解决。

2 目前混合云计算中存在的问题

2.1 用户终端的安全缺乏保障

在混合云计算环境下，用户终端通过相关云计算平台来实现对计算任务的处理和完成，在这个过程中，就可能会出现负责执行任务的用户终端节点受到计算任务本身包含的病毒和木马的攻击，或者用户的隐私信息（如网络地址、身份信息）被一些服务商或其他恶意节点非法获取等情况。

2.2 对云计算平台的安全管理不足

随着云计算数据量、用户量的增加，相关平台所包含的信息也会越来越多，自然就容易成为黑客攻击的目标。因此，对云计算平台的安全管理非常重要，然而现阶段对该项目的研究还没有取得实质性的进展，因而针对云计算平台的安全管理体系并不健全。

2.3 对计算任务机密性的安全管理不够完善

混合云计算结合了私有云和公有云，作为任务发起者对私有云的安全性可以做到较好的控制，然而公有云是由海量用户节点构成的，根本不能确保没有恶意节点和执行环境的情况出现。因而，一旦缺乏有效地安全管理措施，整个计算任务的机密性和安全性就有可能遭到损害。

3 在混合云计算环境中保障数据安全和隐私的一种有效方案

针对目前混合云计算安全管理中存在的问题，提出了一种可行性方案，也就是将移动Agent技术融入到混合云计算中，这种以移动Agent技术为基础的算法有效地解决这些问题。

3.1 移动Agent的含义和工作原理

移动Agent技术就是在智能Agent技术的基础上，增加了移动性的技术，结合了移动Agent技术编写的操作系统，具备了生存机制、计算机制、安全机制、通信机制、迁移机制，并通过科学合理的协调和完善，形成了一整套体系。无论是根据地理因素还是逻辑因素分布的网络节点都符合这种算法的要求，都能够运用这种计算模式，通过为相关网络节点提供信息服务，使移动Agent技术在各种混合云计算系统中都能得到有效应用。同时，在分配和执行任务的各终端节点上建立移动Agent的执行环境也很重要，也就是移动Agent服务设施（简称MAE），这样才能使移动Agent在各网络节点间自行移动。在混合云计算系统中，所有计算的载体就是移动Agent，移动Agent负责的主要工作就是对计算任务进行封装和分配处理。

3.2 运用了移动Agent技术的混合云计算系统的工作方式

负责处理任务分配工作的节点在接受了用户提交的任务后，将任务进行分割，将大的整体任务分割成一个个子任务，并且要确保各子任务之间存在的相同性、耦合性降到最低。如果能保证各子任务之间不存在任何交集，在独立的环境下被执行，完成任务后，将成果提交至分配任务的服务器节点，这种方式在云计算的环境中，就可能会造成子任务粒度增加的后果，这就使得云系统执行效率的降低，同时也使各子任务执行终端节点的工作量变大，任务负担变重，从而增加了整个流程的循环时间，在工作效率降低的同时，也产生了安全隐患。在混合云计算环境中，这样的安全问题主要表现在：一旦具有较大粒子度的子任务被分配到了执行任务的终端节点中，那么该终端节点就可以很轻易地通过对这个子任务数据和代码的解读和分析，推测出整个任务的执行逻辑和具体目标，在存在恶意节点或主机的情况下，必然会对提交任务用户隐私的机密性和整个云端计算的安全性造成不利影响。

通过尽可能地降低子任务粒度的方式，就可以让各子任务之间的关系保持两种形式： （1）各子任务之间的因果关系：一个子任务的执行要以上一个子任务的完成为前提；（2）各分子任务之间不存在密切的合作关系：各子任务可以同步执行。

根据用户提交的任务要求，将整个任务分割成具体的若干子任务，再把这些子任务分配到云计算系统的各个节点上，当然，这一切工作都是建立在移动Agent技术上。如果主要考虑信息的安全性和可控制性，那么就应该尽可能地把子任务分配到服务器端节点上；如果主要考虑任务的平衡性和网络资源被充分利用，那么就应该尽可能地把子任务分配到终端节点上，因为服务器端节点可利用的计算资源是有限的，而用户终端节点数量非常庞大，这就使得终端节点可利用的计算资源和储存空间比服务器端节点要巨大得多，更有利于网络资源的充分利用。

4 保障混合云计算数据安全和隐私的其他途径

建立和完善第三方认证体系。第三方认证是提高双方信任的一种有效手段，即采用一个中立机构对信双方进行约束。

提高对企业信誉的重视度。企业信誉对于任何一个竞争领域的企业而言都是至关重要的。一般来说，越大的企业对自身信誉看得越重，不会为了利益去窃取客户的数据。

实行合同约束制度。云计算服务商应该提出相关符合自身情况的云计算服务协议，明确自身的服务质量、技术水平、知识产权等方面的情况，从而对双方的权利和义务进行规定。

5 结束语

综上所述，尽管目前在混合云计算数据安全和隐私的保护中存在一些问题，但只要能采用文中所提到的方案和途径，并对其加以研究和探索，将其广泛的应用于混合云计算的项目中，就可以在计算任务更高效地完成的同时，使重要计算数据安全和隐私得到有效保护。

参考文献

[1] 陈克非，翁健.云计算环境下数据安全与隐私保护[J].杭州师范大学学报（自然科学版），2014（6）.

[2] 张卓奇，郭卫斌.混合云存储环境下的数据访问隐私保护方案[J].计算机工程与设计，2014（7）.

[3] 陈科有.混合云计算数据安全与隐私保护问题研究[D].2013.

[4] 李冬.基于混合云计算的网络架构研究[J].福建电脑，2014（4）.

第3篇：云计算数据论文范文

1 适应新技术发展，建设“泛在”的校园网络，满足各类用户需求

经过20多年的发展，我国高校的数字校园建设经历了从系统应用到系统集成的发展过程，而随着新技术的不断发展，尤其是物联网技术、无线移动网络技术的不断演进，更加重视用户的应用体现，表现在用户对数字校园使用的便捷性，对各种事务操作的便利性上来。这种转变，对新一代数字校园中网络基础设施也即校园网络的硬件条件提出了更高的要求，这些要求体现在：

一是运行更加高速、快捷。校园网络的发展从最早的百兆以太网、ATM网已全面发展为以万兆主干的以太网络为主体的校园网络体系，校园网络的运行效率、运行稳定性有了质的飞跃。二是无线网络的全覆盖成为校园网络发展的趋势。为了适应掌上电脑、移动终端、手机用户应用群不断扩大的趋势，建立覆盖整个校园，稳定、可靠的无线网络成为校园网络建设与发展的重点与方向。三是对校园网络的安全性提出了更高的提供论文写作和写作服务lunwen. 1KEJI AN.  C OM,欢迎您的光临要求。由于数字校园的建设，将整个院校内部各种人、财、物的数据联网，这一方面为学校的决策管理提供了最直接的数据支撑，另一方面也对信息安全提出了更高的要求。如何在保证信息安全的基础上提高应用效益成为校园网络建设与管理者不得不考虑的问题。

基于新一代数字校园对校园网络提出的更高要求，在进行网络基础设施建设时，必须要进行充分考虑。

第一，在网络架构上，要充分认识到有线网络与无线网络的关系，将两者作为互相补充的有机整体，综合考虑建设、运维的成本，安全性与稳定性等各种要素，综合衡量网络建设的类型与使用范围。第二，在网络链路中需要设计一定的冗余。通过双链路或多链路架构的方式在一定程度上解决网络运行的稳定性问题。第三，考虑到校园内各种用户应用层次的不同，对校园网资源的使用权限也要有所不同；在进行校园网建设时，需要同时考虑到安全体系的建设，不仅仅是加装必要的安全防护设备，同时还需要在网络设备的选择上做好必要的准备。第四，云计算技术的持续发展，为高校的信息化建设与发展提供了机遇，校园网络也必须要考虑到未来的发展，尤其是虚拟桌面、云终端等网络应用对校园网的要求更高，需要充分论证与规划，以适应新技术的发展与应用。

2 基于云计算技术，建设集中化、虚拟化的数字校园数据中心

云计算以其超强的计算能力以及高可靠性、安全性等优势在各个领域都掀起了应用。高校的数字校园，由于其功能的日益完善，所涉及领域的应用更加深入，对数据中心的存储以及计算能力提出了更高的要求，传统的数据中心在一定程度上已经无法满足日益增长的计算、存储需求。因此，为其引入新型的、更具可控性、可扩容以及超强计算能力的云计算技术，成为新一代数字校园在进行数据中心建设时需要考虑的问题。

2.1 通过服务器虚拟化满足各种新功能的需求

在传统的数字校园数据中心建设中，采用服务器集群的方式，由于数字校园各种功能部署的需要，需要采用几十台甚至上百台单片服务器才能满足。而通过服务器虚拟化技术，可以有效、充分地利用服务器资源，通过将单台服务器虚拟出多台的方式，有效解决服务器的硬件投入过大、单台利用效率低下和管理维护以及运行成本过高等问题。通常服务器CPU占用率一般不超过15%，而虚拟化后物理主机的CPU使用率将提高到60～80%。

2.2 通过数据的集中存储，适应数字校园大数据、智能化发展的需求

云计算在进行服务器虚拟化的同时，要求数据中心提供强大的集中存储功能。而数字校园也需要将各个部门的数据统一集中到一个平台中来，不但要便于数据的统一采集与调度，更需便于数据的管理与维护。因此，通过建设必要的数据存储体系，包括容灾备份体系建设等方面。

2.3 坚持在原有基础上的“扬弃”，以满足需求为目标建设数据中心

在进行数据中心建设时应充分考虑院校内已经建成或者正在运行的各种系统、各种物理资源的价值，而不是完全抛弃，应当将其纳入到云计算数据中心建设中来统一考虑，充分利用现有资源，进行必要的整合与集成，做好资产的保护。

与此同时，还应当注意到云计算数据中心所带来的一些负面影响。一是由虚拟服务器应用带来的资源过度利提供论文写作和写作服务lunwen. 1KEJI AN.  C OM,欢迎您的光临用，要以保障稳定运行为前提，提前作好充分的论证。二是要防止虚拟主机的随意蔓延。由于增加一台服务器的配置不再像以往那样，需要通过采购、安装、部署等一系列过程，只需要数据中心通过技术虚拟出一个主机即可，这也可能导致各种主机的不断扩张，因此，还需要加强对服务器需要的管理与审批。

3 以智能感知、自动交换、主动推送为目标，加强数字校园平台建设

数字校园建设为院校教学科研与日常管理等活动提供强有力的支撑，本质上是利用现代化的手段对信息进行获取、加工和处理，为以教学科研为中心的院校各项活动提供保障。因此，对校园内信息的获取、处理与利用，在进行新一代数字校园设计与建设时应作为重中之重来进行考量。

3.1 充分利用物联网技术，建设“智能感知”的数字校园数据采集体系

随着物联网技术的不断成熟，射频识别、红外感应、全球定位、激光扫描等信息传感技术的应用越来越广，为数字校园中的对人、财、物的自动感知与信息采集提供了广阔的应用前景。在高校重点可以从几个方面来展开。

一是智能教室、实验室的管理。伴随高校数字化建设水平的提升，对大量不同的教室、实验室设备进行有效管理是急需解决的课题。二是智能文档管理。图书文献，包括由于各种原因无法通过电子文档进行流转的公文、各种档案资料的管理等，通过加贴FRID标签等方式，可以准确掌握这些重要文档资料的流向，让无声的东西变成 “有声”的，便于查找利用。 三是智能校园安保系统。将物联网技术与安保系统进行结合，在原有校园视频监控系统的基础上，让固定的财物能够随时发送位置、状态信息，便于及时了解其去向，也为各种物资的有效利用提供方便。四是远程水电管理系统。通过物联网技术，可以及时发现水电的开关状态，了解实时的使用情况，通过校园网可以有效管理路灯、室内照明以及公共水房等资源，从源头上做到环保节能。

3.2 以应用集成为主线，建立自动交换的数据共享体系

传统的数字校园一般采用系统集成的方式，将高校内部各种应用系统通过数据、身份、门户集成等方式统一到一个平台上。从表面上看，各种系统已经统一在数字校园内，但在其内核应用层面，还没有做到真正的统一，尤其是底层数据的交换，有些复杂的触发机制需要人工干预。而在新一代数字校园的建设中，应当摒弃传统观念，真正从“做事”的角度出发，以应用为主线，划分出清晰的数据流、事务流，根据数据的流向、事务的处理流程来规划数字校园的各项功能，从底层数据库的设计开始，做好数据的统一规划，确保高校内部各个层面的应用都能做到真正的数据共享。

3.3 通过订阅、推送平台，建立主动推送的信息应用体系

传统的数字校园的信息门户，虽然会根据用户身份的不同，有一些差异化的设计，但是实际上这些差异是有限的提供论文写作和写作服务lunwen. 1KEJI AN.  C OM,欢迎您的光临、不全面的。新一代的数字校园，这些差异化应当与数据订阅机制、身份认证平台实施联动，将共享数据库中与用户相关的信息及时推送到用户的门户中去。推送的方式，可以根据信息的重要程度、用户的身份特征等进行区别。通过数据订阅与信息推送体系的建设，在最大程度上解决无法找到合适信息以及“垃圾”信息泛滥等问题。

4 强化管理，统一建设，建设安全、可靠的数字校园运行平台

自从互联网进入实际运用以来，网络安全始终是各方关注的重点，尤其是前期“棱镜”监控事件进入公众视野，国家采取了加强对互联信息的管控等一系列措施，对网络安全提出了更高的要求。 因此，在进行新一代数字校园建设时，信息安全也应当作为重要的一个环节。

4.1 适应网络安全新形势，将安全体系建设真正统一纳入到数字校园工程建设中来

从网络初期建设开始，有关部门就对信息安全提出了一系列的要求，但由于网络安全一定程度上并不能产生直接的效益，许多院校在进行数字校园乃至网络基础设计建设时虽然将网络安全纳入了方案，但实际操作中则是能省就省，存在着重应用轻安全的观念。

在进行新一代数字校园建设时，由于各种上网的信息涉及面广，这些信息对某些有心人而言都是具有一定的应用价值。尤其是一些重点高校，加强网络安全体系建设不能仅仅是停在口头上、写在书面上，而应当真正做到实际工作中，将之统一纳入到数字校园建设中来，在网络基础设施、数字中心建设，以及数字校园各种应用系统的开发与应用等环节，充分考虑到信息的安全，通过统一的设计、统一的建设，有效地从源头上管控信息安全。

4.2 强化制度保障，统一数据采集与应用标准，有效管制各种信息的采集与应用

新一代的数字校园，从设计与建设理念上来说，许多信息的采集都需要自动安全，智能采集。而在管理与应用层面，更加强调的是身份认证体系与应用权限，采用主动推送的方式进行。这对数字校园的建设者与管理者来说，必须从开始阶段就做好信息的甄别工作，通过严格的规则制度，确定哪些信息通过何种方式采集与提供使用，同时也应当根据不同人员的身份特征，强化信息的应用范围控制，确保把好数字校园内各种信息的入口与出口关，始终绷紧信息安全之弦。

4.3 坚持内外有别、上下有别，强化数据应用与下载的管控，确保信息安全

数字校园的身份认证体系是决定每个用户提供、使用信息的依据，在加强数字校园的信息安全体系建设时，必须坚持做到内外有别、上下有别，即区分校内、校外用户，领导、教职员工与学生有自己的不同的信息提供与获取权限。要做到这些，应当从几个方面来着手。

一是加强身份认证系统的建设与管理。不仅对身份认证系统的选择要更加科学，注重其安全性；而且要加强对用户身份变更等信息的更新维护，确保每个用户都能获取与其身份相对应的信息。二是区别一般信息与提供论文写作和写作服务lunwen. 1KEJI AN.  C OM,欢迎您的光临保密信息的管理与使用。这是通常的信息安全管理措施，对信息的涉密程度进行区分，通过逻辑子网等方式加以管控，有些甚至需要与公共的校园网络进行安全隔离，确保安全。三是区别不同用户对象的使用方式。对重要的用户，即信息使用级别较高的校园网用户，应当控制其使用方式。

新技术的应用为数字校园的建设与应用提供了广阔的前景，但也带来了更大的挑战，在物联网技术、云计算技术以及移动互联网等为数字校园使用效益的发挥提供更大的舞台的同时，也应当根据各个院校的实际情况，综合考量新技术应用的范围与规模，以最大的性价比获取最大的使用效益。

第4篇：云计算数据论文范文

关键词： 双学位 管理系统 信息化

1.引言

双学位是在学习本专业的同时跨学科门类辅修另一专业的学位课程。随着高校招生人数的不断增加和毕业生的就业困难等，很多学生通过双学位学习拓宽知识面，提高就业竞争力。双学位报名系统是一个涉及多个学院、协调多部门工作的管理系统，并涉及不同用户角色的管理。传统的人工管理方法存在一些问题，如工作效率低下、信息反馈不及时、多个部门信息管理数据不一致等。因此，一个双学位管理系统应运而生。双学位管理系统主要功能是实现学生网上报名、录取、注册、课程管理、成绩管理、毕业审核等环节，还有各种统计查询功能。该系统还提供不同的角色管理：学生端、教学秘书端和教务处端，针对不同的用户设计不同的功能模块，方便用户操作。

2.总体设计

使用该系统的用户涉及学生、各个院系的教学秘书和教务处管理人员，因此，本系统根据不同用户需求分为前台学生端用户和后台教学秘书用户、教务处用户，针对不同的用户设计不同功能模块完成相关操作，方便用户使用。

2.1前台功能模块

前台主要是提供给学生用户使用的平台，主要包括通知公告、课程查询、成绩查询、下载交费表、提交论文、申请免修、申请退修和修改密码等功能。学生可以通过这个平台及时了解关于双学位报修情况信息和学校的通知公告，还可以很方便地查询自己的成绩和所修课程情况。

2.2后台功能模块

在本管理系统中，后台管理员有教务处和教学秘书两个角色。由于角色不同，所分配的权限也不同，因此这两个角色可以进入不同后台管理页面。教学秘书只能对本学院的信息进行管理，无权查看其他学院的数据信息；教务处拥有最高的权限，可以查看全校的双学位报修及交费情况。后台的功能模块有基础数据、专业课程、费用管理、毕业管理、报名管理、学籍管理、报名统计、通知管理、信息管理等。

3.系统实现

本平台为了便于用户使用采用了B/S模式。开发语言为PHP，采用ThinkPHP框架，后台数据库使用的是MySQL。

3.1学生端实现

首页界面是用户与系统交互的接口，友好的用户界面不但可以给用户留下好的印象，而且可以起到指导性的作用，使用户很容易地完成相应操作。顶部导航模块有相应的下拉菜单设计，用户可以选择相应的子模块：课程查询、成绩查询、下载交费表、提交论文、免修申请、申请退修和退出系统。中间又分为左侧部分和右侧部分，左侧部分显示学生的个人信息，包括学号、姓名、院系、专业、班级、申请双学位所在院系和班级、审核状态、注册状态和缴费情况；右侧放置的通知公告。学生端设计如图1所示。

课程查询模块：课程查询是将所选专业开设的全部课程以表格形式显示在平台上，学生不仅可以查看到自己所选专业开设课程，还可以查看各门课程的课程编码、课程类别、考核方案、学分、学时及承担课程的单位。另外，还可以将表格下载打印，方便查看自己所修专业所开课程。

成绩查询模块：成绩查询模块是方便学生查询自己各科成绩及已修学分情况。

下载交费表模块：下载交费表模块是为学生提供注册、交费等表格的下载填写，方便学生每一年交费和注册办理。

提交论文模块：毕业论文是双学位学习中最后一个环节，也是学生容易忽视的环节。当学生提交毕业论文时需要填写基本信息及论文相关信息。

免修申请模块：学生对于自己熟悉的科目可以进行免修申请，学生首先在免修申请的界面中填写免修申请信息，然后专业老师进行审核，通过审核后即可免修课程并退该门课程的学费。

3.2教学秘书端实现

在该系统设计中，教学秘书有管理报修本院系专业学生权限，教学秘书输入正确的用户名称和密码，则进入教学秘书管理首页；输入错误的用户名称和密码，系统会链接到错误信息页面，提示用户名或密码错误，返回登录页面。教学秘书端界面采用框架式结构设计，分为左右两个部分。左侧为导航栏，右侧显示相应部分内容，如图2所示。左边导航设计主要包括：报名列表、交费列表、学籍列表、资金结算、论文列表和成绩录入。

报名列表模块：显示和统计报修本院系专业的学生进行，方便各学院的教学秘书及时掌握本学院双学位的报名情况。

交费列表模块：显示报修本学院专业学生的交费情况，包括每学期的交费情况、退费管理和重修的交费情况，以便教学秘书及时掌握人员流失情况和费用收缴情况。

学籍列表模块：显示报修本学院专业双学位学生的学籍信息，包括按照入学报修年份检索数据和导出数据等功能。

资金结算模块：对学生交费情况信息的详细统计，包括承担院系的结算和原院系的结算两部分。原院系是指学生原本所在专业，承担院系是指学生所报修的专业。

论文列表模块：对学生毕业论文信息的统计。主要包括对毕业批次、论文题目、成绩、指导老师等信息的统计。

成绩录入模块：教学秘书可以通过成绩录入模块录入每个学生的成绩，录入成绩可以根据“批次”和“专业”快速查询需要录入成绩的学生列表。需要录入某门课程时点击该记录后面的“录入”按钮，进入录入成绩界便可录入每个学生的成绩，录入完成之后需要点击“保存”按钮保存已录入的成绩。如果需要导出成绩则点击“导出”按钮，将成绩导出为Excel文件。

3.3教务处端实现

教务处端界面管理采用框架式结构设计，分为左右两个部分。左侧为导航栏，右侧显示相应部分内容，如图3所示。左边导航设计主要包括：基础数据模块、专业课程模块、报名管理模块、交费管理模块、退费管理模块、学籍管理模块、资金结算模块、论文审核模块、毕业审核模块、报名统计模块、通知公告模块、打印成绩模块、信息管理模块和数据备份模块。

基础数据模块：包括学生管理、教学秘书管理和系统用户管理三个模块。学生管理可实现对学生基本信息进行增加、删除等操作。教学秘书管理模块可实现各个学院的教学秘书进行增加、删除等管理，系统用户管理可对登录后台的管理人员进行增加、删除等管理。

专业课程模块：包括专业课程管理和预置课程的设置。专业管理可以查看各个专业所开设课程的课程，并且可以对课程进行添加、删除及对课程列表进行导出。预置课程功能可以方便地将各个专业所开设和未开设的课程进行转换。

报名管理模块：对报修双学位的学生进行信息管理，可实现报名列表的显示、报名审核、报名批次和报名人数的统计功能。报名统计模块是对各个专业报修人数的统计。报名批次模块是对报修双学位情况按批次进行管理，还可以建立新的批次进行统计。报名审核模块是对双学位申请的学生进行审核，包括添加和导出功能。

交费管理模块：对报修双学位的人的交费情况进行管理，包括普通科目缴费和需要重新科目的交费金额管理。

退费管理模块：包括退修管理和免修管理模块。退费管理可以分别对退修的学生和免修的学生退回一定费用。当学生申请退费后由管理人员进行审核，审核通过后才能退费。

学籍管理模块：可以按照不同的查询条件查看学生的学籍信息，如报名批次、学位类型、注册状态或者学号进行查询。另外还可以导出数据和编辑数据。

资金结算模块：对双学位的费用结算情况进行统计，费用结算统计情况可以按照专业、承担院系、原院系等不同方式进行结算。点击每条结算记录后“详细情况”按钮的还可以查看每条记录的详细情况。

论文审核模块：对学生的论文进行审核，根据学生的论文情况，判断是否允许通过。还可以添加、导入和导出数据。

毕业审核模块：对学生的缴费情况、重修情况和学分的查看，以便判断该专业的课程是否合格，是否允许毕业。

报表统计模块：对双学位的各方面信息进行详细汇总，包括交费情况、毕业情况、结算汇总情况等。为了方便查找设置了不同的查询方式，可按照年度、专业、承担院系和原院系进行查询。

通知公告模块：添加学校关于双学位方面的各项通知新闻，并且可以对新闻进行编辑、删除操作。

打印成绩模块：对报双学位学生的成绩表进行查询及打印，打印时可以通过设置批次、专业、学号进行快速查询。

信息管理模块：提供信息管理和数据管理两部分。信息管理主要是对一些基本信息的修改，包括电话、学期、传真号、报名通知和退修通知，当学生忘记密码时，还可以重置学生的登录密码。数据管理模块主要是对数据的清理操作，当数据过多删除不便时，可以使用清空数据的操作，包括清空报名数据、双学位数据、结算数据、学生基础数据和恢复结算状态等功能。

4.结语

本文设计并实施了一个双学位管理系统，通过使用该系统，可大大提高学校工作质量与效率，使人工从琐碎繁杂的双学位信息管理中解脱出来，实现高校双学位管理工作规范化、现代化、信息化。

参考文献：

[1]章伟，韩笑，刘振源.基于JAVAEE的高校学生信息管理系统的设计与实现[J].电脑知识与技术，2016，12（8）：95-96，99.

第5篇：云计算数据论文范文

［关键词］层次分析法；模糊综合评价；工程硕士；学位论文质量；评估

［中图分类号］G643.8 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）9-0125-03

1 引 言

我国工程硕士专业学位教育从1984年试点工程类型研究生开始,已经从9个培养单位、10个工程领域、年招生1千多人,发展到2010年的241个培养单位、40个工程领域、年招生8万多人、在校生21万余人。在这种趋势下,如何保证我国工程硕士的培养质量是至关重要的。学位论文是工程硕士培养的重要组成部分,是体现工程硕士综合素质和培养质量的重要标志。通过对工程硕士学位论文质量评估的研究,能够在一定程度上反映工程硕士培养质量的水平,这不仅有利于工程硕士培养质量的提高,而且也有利于工程硕士专业学位教育的长远发展。

对于工程硕士学位论文质量的评估,国内外学者进行了相关的探索研究,其中张士峰探讨了工程硕士培养过程中学位论文选题及论文指导中出现的问题,提出应建立一套完备的评价准则和责任体系来评价工程硕士论文合格与否。王庆金等构建了工程硕士教育质量评价指标体系,并对工程硕士教育质量进行了评价。黄秋萍对影响工程硕士论文质量的因数进行了分析,提出需明确工程硕士学位论文评审标准,完善评价体系。李庚建立了学位与研究生教育质量评估体系。肖立山研究指出端正态度,制定科学标准,精确评分,公正评比,以评促进,加强监督,确保长效是工程硕士研究生培养质量评估工作实践的经验,是工程硕士研究生培养质量评估工作必须注重的环节。令人遗憾的是,目前学者关于工程硕士学位论文质量评估方面的研究成果主要集中于理论探讨与指标体系建立两方面,而在对工程硕士学位论文质量评估的定量分析却为罕见。鉴于学者对工程硕士学位论文质量的评估大多是定性评价的方式,专家评阅标准各不一致,导致论文评估时的主观性很强,论文的质量优劣难辨,缺少一定的客观性和可靠性。同时,评审专家在评阅论文时存在一定的模糊性。下文选择层次分析法(AHP)与模糊综合评价对工程硕士学位论文质量进行评估。

层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP),是一种解决多目标复杂问题定性与定量相结合的决策分析方法,该方法能够有效地分析目标准则体系层次间的非序列关系,有效地综合测度决策者的判断和比较。模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法,该综合评价法根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象作出一个总体的评价,具有结果清晰、系统性强的特点,能较好地解决模糊的、难以量化的问题,适合各种非确定性问题的解决。基于层次分析法和模糊综合评价的工程硕士学位论文质量评估,能够使评估更合理,更符合客观实际,从而提高工程硕士学位论文评判结果的准确性。本文在全国工程硕士学位教育指导委员会论文评审参考标准的基础上,通过运用层次分析法(AHP)确定工程硕士学位论文质量评估体系中各指标的权重,然后利用模糊综合评价对工程硕士学位论文质量评估体系的各指标进行定量化分析,最后通过实例分析解决工程硕士学位论文质量评估的问题。

2 基于AHP与模糊综合评价模型的构造

工程硕士学位论文质量评估模型的构建是基于AHP以及模糊综合评价理论。先运用层次分析法确定评估体系中各指标的权重,再通过模糊综合评价对该体系进行综合评价,最后根据最大隶属度原理得出最终结果,具体步骤如下：

步骤1：建立评价指标集

据全国工程硕士学位教育指导委员会论文评审参考标准,建立工程硕士学位论文质量评估体系。按照模糊综合评价理论,在工程硕士学位论文质量评估体系的基础上建立评价指标集：

步骤2：确定评估体系中各指标的权重

评估体系中各指标的权重可以通过AHP来确定。首先,构造判断矩阵。利用1～9比例标度,对在同一准则的元素进行两两比较评分,在xi与xj之间比较赋值,其中xij代表i指标对j指标的重要性。其次,计算各指标的权重。通过比较赋值,可以得到若干个两两比较的判断矩阵,专家将其转化成一个综合判断矩阵,通过特征向量法来计算判断矩阵的排序向量,从而可以得到各指标的权重。如果构建的判断矩阵为A如下,求得矩阵的最大特征根λmax,并对这个特征向量进行归一化。

最后,对判断矩阵进行一致性检验。由于各人偏好以及知识水平的差异,难以确保评价者对多因素评判的思想逻辑的一致性,因此为了保证层次单排序的可信性,需在得到λmax后,对判断矩阵进行一致性检验,即计算随机一致性比率：

其中RI为平均随机一致性指标。当CR

步骤3：确立一个评价等级集

根据实际情况及计算量大小,将指标评语分为若干个级别,建立评语等级：

步骤4：明确隶属关系并建立模糊矩阵

通过采用德尔斐法对各评估指标所隶属的评语等级进行考察,从第i个指标对第j个评语等级vj的隶属度rij,由此得出第i个因素u1的单因素评判集ri=(ri1,rr2,…,rin),那么m个单因素的评判集就构造出一个总的评价矩阵R：

3 实例分析

本文通过AHP和模糊综合评价对工程硕士学位论文(研究类论文)质量进行评估,具体步骤如下：

步骤1：建立评价指标集

在全国工程硕士学位教育指导委员会论文评审参考标准(研究类论文)的基础上,本文从以下八个方面建立工程硕士学位论文质量评估体系,如下图所示。评价指标集U用向量形式表示为：

步骤2：确定工程硕士学位论文质量评估体系中各指标的权重

本文中,作者邀请了多位工程硕士领域专家与教育专家给工程硕士学位论文质量评估体系中各指标的重要性进行两两比较评分。然后,利用加权算数平均综合向量法确定工程硕士学位论文质量评估体系中各指标的权重,如表1所示。

步骤3：确立一个评价等级集

依实际情况及计算量大小,本模型将待评价的工程硕士学位论文质量评价等级分为5个级别,建立评语等级：

步骤4：明确隶属关系并建立模糊矩阵

文中以某篇工程硕士学位论文为例,采用比值法确定单因素的隶属度,即每一级所占的数目与该指标所有评价项目总数之比为该评价指标的隶属度,详细的评价情况如表2所示。由下可得到指标的隶属度为：

因此,我们可以得出上述工程硕士学位论文质量属于(优,良,中,较差,差)的模糊隶属度为(0.1349,0.5044,0.3607,0,0),根据模糊综合评价求解的最大隶属原则,我们可以确定工程硕士论文质量评估的结论为良。

4 结 论

针对工程硕士学位论文质量评估的问题,本文提出AHP和模糊综合评价的论文质量评估模型,该模型具有一定的科学性和可操作性。通过对工程硕士学位论文质量评估体系中各指标的量化,能够在一定程度上杜绝评审专家在学位论文质量评估中的片面性。同时,本文充分考虑了评估系统的模糊性,运用模糊评价对论文质量进行评估,能够真实的反映工程硕士学位论文的质量水平,使工程硕士学位论文质量评估更加科学客观。该评估模型在实际运用中,可实现软件化,即用计算机编程对数据进行统一处理,从而达到简化操作,提高使用效率的目的,具有一定的可操作性。此外,该评估模型在其余类型的论文质量评估中也具有一定的参考价值。

参考文献：

［1］张士峰.工程硕士培养存在的问题与思考［J］.高等教育研究学报，2008，31(1)：81-82.

［2］王庆金，王炬香，孔燕，等.基于灰色系统的工程硕士教育质量综合模糊评价［J］.青岛大学学报(自然科学版)，2009，21(4)：99-103.

［3］黄秋萍.工程硕士学位论文质量的影响因素及解决途径［J］.理工高教研究，2008，27(4)：72-74.

［4］李庚.对教育硕士专业学位研究生培养质量评估标准的思考［J］.中国校外教育,2009(8)：344-345.

［5］肖立山.对工程硕士专业学位评估的几点认识［J］.石油教育(双月刊)，2009，22(3)：73-75.

第6篇：云计算数据论文范文

【关键词】云计算；城乡；教育资源；共享系统

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2011）04―0151―04

引言

近年来，由于我国幅员辽阔，地区之间、城乡之间的经济发展不均衡，导致城乡学校之间教育信息化的差距越来越大。农村学校的教育资源严重缺乏、教师信息化应用水平弱，而城市学校的教育资源相对丰富、教师信息化技术能力强。所以，建立一个统一、开放、灵活的教育资源共享平台将有助于实现农村学校提升教育信息化水平的跨越式发展。

近年云计算技术的出现为解决这一问题提供了良好的契机。云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、易用性、高可扩展性、按需服务、廉价等特点。微软、亚马逊、IBM和Google等国外大型IT公司纷纷建立自己的云计算平台，提供相关云计算服务[1] [2] [3]。根据相关机构调查，在英国，有一半左右的中小企业计划在2011年之前使用云计算，其中十分之一的企业已经在使用云计算服务[4]。在国内，云计算技术的发展也非常迅猛，无锡、东莞、南京等地的“云计算平台”都相继启用。

在教育领域，云计算极大的潜在应用价值也得到了众多教育机构的认可。在美国，Google和IBM公司于2007年10月就开始和一些大学联合推广云计算计划，包括麻省理工学院、斯坦福大学等著名高校。在中国，Google公司于2008年3月和清华大学等一些高校院所也建立了云计算学术合作项目。上海师范大学的黎加厚教授也提出了云计算服务要应用于教育信息化，引领了云计算辅助教学课题的研究[5]。

云计算是继互联网之后信息技术的重大革新，是基于互联网通过虚拟化方式共享资源的计算模式，使相关资源按照用户的动态需要以服务的方式提供。因此，如果能够及时利用云计算技术来研发教育资源共享系统，必将在快速推动我国农村教育信息化发展方面起到重要作用。

一 云计算及其在城乡教育资源共享系统建设中的优势

云计算（Cloud Computing）是网格计算（Grid Computing）、分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机技术和网络技术发展融合的产物，并借助IaaS(基础设施即服务)、PaaS（平台即服务）、SaaS（软件即服务） 等先进的商业模式把这强大的计算能力分布到终端用户手中[6]。它旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美系统，进而减少用户终端的处理负担，最终使用户终端简化成一个单纯的输入输出设备，并能按需享受云计算的强大处理能力。

云计算具有很多突出的优点，在许多领域，如远程教育、电子商务、网络存储、在线办公、搜索引擎、电信和物流等领域都可以得到充分利用。云计算正成为分布式计算模式的主流，在城乡教育资源共享系统的建设中具有突出的技术优势[7]：

1 有效减少成本投入

软硬件投资直接关系到系统建设的进程，但一般来说，农村学校的资金都相对紧张。而基于云计算的系统由云服务提供商来提供具体的硬件配置和软件服务，对用户端的设备要求非常低，用户端完全可以利用已有的低配置计算机设备，甚至是可以上网的手机或PDA等。这样，用户不需要像以往那样为每个IT系统购买固定资产如高配置计算机、专用服务器等硬件和相关软件许可证。应用云计算技术，只需支付少量的费用租用云端的服务，就可获得云模式中百万台服务器提供的技术支持，方便地构建自己的信息化教育平台，从而使教育经费短缺的农村学校以较低的成本投入来达到软硬件使用效益的最大化。与花巨资购买专用的软硬件相比，使用云计算技术充分利用云服务提供的硬件和软件显然更经济划算。

2 更大范围的资源共享

目前我国教育资源建设基本上是各自为政，即使可以上网共享的资源，数据也处于“分布式存储、分布式访问”的状况，资源数据不标准、不规范，导致了大量的“数据孤岛”的产生。这样一方面给数据的共享、交换与更新带来极大的不便，同时也造成了资源的重复性建设，浪费了大量的人力、物力和财力。而利用云计算模式则可以将分布式存储的资源数据库统一管理和存储，帮助用户高效地大范围进行资源共享和访问。

3 安全可靠的数据存储

数据安全是教育资源建设中面临的一大难题，而云计算模式可以有效地解决这一问题。在现行的教育信息化系统中，所有日常工作的相关数据都集中存储在自己的服务器上，而一旦服务器出现故障，轻则不能给用户提供正常的服务，重则将导致重要数据的丢失。其中教育资源系统更是数据量庞大，安全性要求更高。在云计算模式中，云计算服务商提供安全可靠的数据存储中心，对数据进行统一管理、分配资源、均衡负载、控制安全，并进行可靠的安全实时监测。同时，云计算遵循严格的权限管理策略，能有效降低教育资源数据共享的安全风险。

4 降低系统软硬件维护难度

为了确保各类教育信息系统正常稳定的运行，必须经常对计算机、服务器、网络和资源数据库等软硬件进行维护、升级和更新。而农村中小学教师的计算机操作能力普遍偏低，知识更新慢，即使是计算机专业技术人员所拥有的计算机技术水平也相对偏弱，所以，他们对系统的日常维护往往力不从心。由于云计算模式只需要用户终端能够访问互联网即可，系统的软硬件日常维护由云服务提供商来解决。因此，学校对于教育资源共享系统的维护难度大为降低。

二 基于云计算的城乡教育资源共享系统

城乡教育资源共享系统采用三层“B/A/CCS”体系结构，即“Browser/Agent/Cloud Computing Server”结构。用户终端只需完成界面显示和上网检索等简单数据处理功能，其余大量的数据处理和功能操作均由云计算服务中心完成，开创一种全新的低成本、交互式、易使用的用户操作模式。接入网络可以采用高速光纤、ADSL或者无线网络，以适应不同地区学校的环境要求。云计算服务中心作为城乡教育资源共享系统的核心，可以接收来自不同地区学校、各种类型的海量教育资源数据，使用智能检索技术将最符合要求的教育资源信息呈现给用户。

跟传统的教育资源系统相比，该共享系统更强调动态智能交互。以往的系统只注重教育资源数据本身的处理，交互性较弱。而在城乡教育资源共享系统中引入了智能分词技术和移动Agent技术，使系统更具有智能性，能为用户提供个性化服务，动态调整并呈现教育资源检索内容。

1 系统总体结构设计

该教学资源采集系统采用的三层“B/A/CCS”体系结构是基于云计算的新一代分布式计算方案设计的应用软件体系结构，客户端利用浏览器上网，不再需要为不同的客户端安装不同的客户程序，这为复杂的分布式应用提供了统一的环境，同时也便于系统的升级和改进。

系统体系结构模型如图1所示：

系统的工作流程如下：

（1）通过验证服务后系统根据用户模型分析用户提交的访问需求，生成代表用户请求的用户Agent，然后系统根据用户Agent携带的信息对用户输入的自然语句进行智能分词处理。

（2）抽取云计算数据中心的教育资源库中相关文档特征，形成如干关联特征关键词，然后利用分析Agent对分词模块切好的用户关键词和关联特征关键词的隶属度进行分析。

（3）系统根据基于阈值的模糊贴近度算法和基于自学习的检索规则在云计算数据中心的教育资源库中进行智能检索。

（4）获取的教育资源检索结果先进行清洗和解析，最后以XML形式展现反馈给用户，并与学习Agent交互进行机器学习来修改用户模型并优化和修正分词词典。

2 云计算服务层实现方法

微软公司于2008年10月推出了Windows Azure操作系统。支持基于XML的RESTful接口和使用.NET技术是Windows Azure的主要特点。用Visual Studio编写的应用程序可以被其托管运行。考虑大多数学校原有教育资源系统采用的是.Net技术框架，因此该共享系统的设计采用Windows Azure作为云计算基础架构，以下是云服务端的几个主要接口函数的设计实现。

（1）验证服务

远程用户要通过互联网访问云计算中心服务端的教育资源数据必须是使用经过验证的安全连接。采用验证服务有两个原因：首先，云计算服务中心的数据是以收费服务或免费但经过授权的方式共享给各个学校用户使用，因此必须跟踪每个用户的详细访问信息；其次，对每个消息队列的访问必须受到控制，非授权用户不允许访问云端消息队列。

但也没必要在云计算服务中心单独创建用户账号数据库，可以把所有用户账号信息集成到对应的用户模型库中。要检索使用云计算服务中心的共享教育资源数据，首先必须注册成为云服务用户才能合法登陆。注册和验证登陆过程与传统WEB技术一致，不再赘述。

系统应用的验证服务接口如下：

Bool isRightfulUser(string sUserID,string sPassWord)

系统根据数据库中用户ID和密码进行验证，返回验证结果，并根据验证结果来控制其它服务的执行流程。

（2）检索服务

作为城乡学校用户共享的教育资源平台，云服务端提供数据检索服务。检索服务主要接口函数如下：

1）int isRightfulSearch（string sUserID,string sPassWord,int iDataBaseType）

参数说明：sUserID-用户ID；sPassWord-用户密钥；iDataBase-教育资源数据类型。

流程描述：

①调用验证服务确认用户身份，身份验证失败直接返回0，身份验证合法则执行下一步；

②根据需要检索的教育资源数据类型审核是否允许检索，如果不允许返回1，如果允许则执行下一步；

③将检索请求信息写入云服务端数据中心，写入成功返回3，否则返回2。

返回值：0-身份验证失败；1-数据审核失败；2-检索请求失败；3-检索请求成功。

2）xmlDocument getUserEduData(string sUserID,string sPassWord,int iDataBaseType)

参数说明：sUserID-用户ID；sPassWord-用户密钥；iDataBase-教育资源数据类型。

流程描述：

①调用isRightfulSearch()接口函数验证用户身份、审核待检索的资源数据是否经过授权，检索请求失败反馈相关信息，成功则执行下一步；

②从云服务端数据中心的教育资源数据库进行智能检索，检索结果以XML文档形式返回。

返回值：XML数据文档。

3）xmlDocument finishUserEduData(int iDataBaseType)

参数说明：iDataBaseType-教育资源数据类型。

流程描述：根据教育资源数据类型对教育资源数据检索结果进行清洗和解析，将解析后的结果以XML文档形式展现反馈给用户。

返回值：XML数据文档。

（3）服务

作为教育资源共享系统的基础，云服务端必然要提供用户远程教育资源的服务。主要接口函数如下：

int publishData(string sUserID,string sPassWord,int iDataBaseType,string sUnitTitle,string sUnitContent,string sUploadFileAdress)

参数说明：sUserID-用户ID；sPassWord-用户密钥；iDataBase-教育资源数据类型；sUnitTitle-单元资源数据标题；sUnitContent-单元资源数据内容；sUploadFileAdress-单元资源数据附件所在地址。

流程描述：

①调用验证服务确认用户身份，身份验证失败直接返回0，身份验证合法则执行下一步；

②将该单元的教育资源数据写入云服务端数据中心，写入失败返回1，写入成功返回2；

③调用通知服务接口函数sendMessage()发送通知反馈给用户相关信息。

返回值：0-身份验证失败；1-资源失败；2-资源成功。

3 移动Agent设计

移动Agent是体现教育资源共享系统智能行为的重要部分之一。在该系统中，封装了相关资料信息和运行状态的计算实体可以根据需要使得移动Agent能够自动转移到远程计算机或云服务端，而且可以多次移动，执行任务并返回用户机，这样可以减少网络拥塞。在整个任务执行的过程中用户机没有必要在网络中存在，仅仅只有在移动Agent返回时，客户机才需要连接到网络上。如此允许网络连接中断，可以克服了网络延迟、减少网络占用时间，提高了网络的利用率，能够快速的响应用户的交互请求，实现真正意义上的资源共享的智能性和交互性。

（1）用户Agent

用户Agent是用户和系统的唯一接口，在异地完成任务后，它将卸载掉用户的请求信息，携带所需信息返回或负责非终止通信过程的后续通信服务。用户Agent既能携带用户的检索请求信息跟系统交互，又能给用户提供友好的个性化的智能用户界面。在交互过程中，用户Agent接收用户对当次教育资源检索结果满意度的主动反馈信息，同时还监测用户的检索、浏览等行为过程，分析用户行为的隐式反馈信息，以获取用户感兴趣的相关资源及其感兴趣的程度，并把这些信息提供给学习Agent[8]。

（2）分析Agent

系统在检索教育资源的同时生成分析Agent，它的主要作用是对检索到的数据资源进行分析，抽取文档特征，形成文档的结构化的特征属性表示。分析的手段主要是统计检索关键词在资源文档中出现的频度并计算该单元文档与关键词的隶属度，将该隶属度和关键词的频度特征属性存入分析Agent的推理机[9]。

（3）学习Agent

学习Agent利用机器学习技术对用户相关性反馈信息进行学习，自适应地动态调整用户模型和分词词典以获得更高的查准率。用户模型则体现用户的兴趣和意图，用于用户兴趣的表达和挖掘[10]。学习Agent的机器学习技术主要采用遗传算法，其学习过程，既是用户相关性反馈过程，也是用户兴趣挖掘过程。

三 结束语

云计算是未来教育信息化建设的技术热点和必然趋势，其特有的应用潜力无疑为分布和异构的教育资源的共享及开发利用带来了前所未有的机遇。本文在分析了云计算所具有的技术优势的基础上，研究设计了基于云计算的城乡教育资源共享系统。该系统能充分地将城乡各地的教育机构和学校一切优质教育资源集中起来，并由云服务端自动管理，最大限度地实现了资源共享，将有助于解决我国城乡教育资源分布不均和资源共享程度低等问题，从而提高我国教育信息化的水平。另外，系统引入了智能分词技术和移动Agent技术，使系统更具有智能性，为用户提供个性化服务，动态调整并呈现教育资源检索内容，提高了系统的易用性和交互性。

参考文献

[1] Boss G,Malladi P,et al.Cloud computing[EB/OL].

[2] Amazon.Amazon elastic compute cloud(Amazon EC2) [EB/OL].

[3] Windows Azure platform[EB/OL].

[4] Sultan,N. Cloud computing for education: A new dawn[J].International Journal of Information Management(2009),doi:10.1016/j.ijinfomgt.2009.09.004

[5] 黎加厚.低碳型教育与云计算辅助教学[J].中国信息技术教育,2010,(1):73-77.

[6] 刘鹏.云计算的定义和特点[EB/OL].

[7] 陈康,郑维民.云计算:系统实例与研究现状[J].软件学报,2009,(20):1337-1348.

[8] 尚冬娟,王春红,张敏.基于Agent的个性化信息检索中相关度反馈的研究[J].计算机工程与科学,2010,32(6):109-111.

[9] FangLiqing,MaChunting,ShiGengehen,XueDeqing.The Study of Fuzzy Diagnosis System with Self-learn Function [J].Proeeedings of the hitemational SyrnPosium on Test and Measurement.2003 ,(5):4077-4080.

[10] 周阿连,陈修权,周慧.基于分布式智能移动Agent的信息检索系统[J].计算机应用与软件,2008,25(5):196-198.

Research of Urban and Rural Education Resource Sharing System Based on Cloud Computing

LI Meng-xiong1 ZHONG Zhao-man2

(1. The Computer Department, Lianyungang Teachers College, Lianyungang, Jiangsu 222006,China; 2. School of Computer Engineering and Science, Shanghai University, Shanghai 200072, China)

Abstract: Based on the analysis of the cloud computing and its technological advantages, the paper aims at designing the urban and rural education resource sharing system, discussing the main Implementation of the layer of cloud computing services and designing the mobile agent in the system. Managed automatically by the cloud computing, this system can fully gather excellent educational resources from the urban and rural areas to realize the maximum sharing of the resources. It can help solve the uneven distribution and low level of resource sharing in the two areas so as to promote the information of education in our country. In addition, this system incorporated the intelligent word segmentation technology and mobile agent technology. In turn, it is made more intelligent and can provide personalized services for the clients. Besides, it realizes the dynamic adjustment and presentation of the retrieved contents of the educational resources, which greatly strengthens its easy access and interactivity.

Keywords: cloud computing; urban and rural; education resource; sharing system

第7篇：云计算数据论文范文

关键词：大数据；校园网；Hadoop；SND；Openflow

中图分类号：TP393 文献标识码：A 论文编号：1674-2117（2015）12-0118-04

前言

大数据已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。同样，高校中也汇聚着大量的信息[1]，从学生角度来看，包括联系方式等基本信息，食堂消费、住宿晚归等生活信息，选课、课后作业、借阅图书、成绩等学习信息，参与的社团、竞赛、讲座等第二课堂信息；从教师角度来看，包含教学任务、课件等教学信息，论文著作、科学研究数据等科研信息；从管理者的角度来看，包含学校的资产信息、师资信息、招生就业信息等。同时，随着移动互联网以及物联网等新技术的兴起，学校师生主动产生和由设备自动收集的信息越来越多，如微博、微信类社交信息，各类搜索点击记录信息等。上述信息存在着数据量大、结构复杂、产生频率快的特点。这导致利用常用软件工具捕获、管理和处理此类数据所耗费时间超过了可容忍的时间。如何优化校园网配合大数据的使用环境将是一个需要我们思考的问题。

高校数据结构的分析

在实际应用中，数据因不同的应用场景其表现方式也有所不同，根据在不同应用中数据表现形式的不同，可以把数据区分成不同的类型，即数据类型。随着校园网业务应用日趋丰富多样，数据类型也呈现出多样性。不同的数据类型，其数据组织的结构、属性、存储方式、分析方法、数据价值等都存在很大的差异。

从数据结构特征[2]来分类，主要可以分为：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。结构化数据即指可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，简单来说就是数据库。非结构化数据，即不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的高校办公文档、精品课件里包含的文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息、高校智慧图书馆包括的相关信息等。半结构化数据包括校园邮件、HTML、报表、资源库等。高校大数据的范畴包含结构化数据和非结构化数据，非结构化数据的增长对大数据的促进作用相比结构化数据更大、更明显。

大数据处理技术Hadoop

针对以非结构化数据为主的高校校园网大数据技术处理技术比较有代表性的是Hadoop。Hadoop[3]是一种开源的对大规模数据进行分布式处理的技术框架，在处理大数据中非结构化数据有着性能和成本方面的优势。

Apache Hadoop是一个用Java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成。

1.HDFS简介

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，并且可以运行于廉价的机器集群上。HDFS是以默认大小为64MB的酷爱作为存储和处理数据的逻辑单元，使用这种抽象分块的优点是可以存储任意大的文件，而不会受到网络中单节点磁盘大小的限制，另外一个优点是使用抽象块作为操作单元可以简化存储子系统。HDFS体系结构包括元数据节点（NameNode）和数据节点（DataNode）两类节点。NameNode可以看作是分布式文件系统中的管理者，DataNode是文件存储的基本单元。它在本地文件系统中存储文件块，保存了文件块的meta-data，同时周期性地发送所有存在的文件块的报告给NameNode。存储文件系统的Metadata主要负责管理文件系统的命名空间，集群配置信息，存储块的复制。Client就是需要获取分布式文件系统文件的应用程序。

2.MapReduce简介

Map（映射）和Reduce（化简），采用分而治之思想，先把任务分发到集群的多个节点上并行计算，然后再合并计算结果，从而得到最终计算结果。多节点计算，所涉及的任务调度、负载均衡、容错处理等，都由MapReduce框架完成，不需要编程人员关心这些内容，减轻了使用者的负担，提高了分布式资源的利用率。Map阶段主要过程是：首先主节点将输入语句进行划分，得到子问题集。然后将这些子问题分配给工作节点，如果本次划分的子问题不能由一个工作节点在一定时间内完成，工作节点将继续对语句进行划分，直到得到的子问题可以由一个工作节点完成为止，最终形成树状结构，计算完成后，按树形结构逆序返回，得到一个输出结果。Reduce阶段是把Map输出集按照一定的方式归并，并输出最终结果。

基于Hadoop的高校校园网络设计

在大数据时代，校园网中的软件、存储和计算基础设施必须能够接收、验证和分析大量的数据；校园网络体系结构[4]和组件必须足够灵活，以适应和整合多功能需求的大数据变量。软件定义和融合技术将成为大数据基础设施的关键技术。对于网络层[5]来说，软件定义网络将会成为最好的解决方式。

1.SND简介

因特网的高速发展可以归结于细腰的TCP/IP架构和开放的应用层软件设计，但从网络核心来讲，由于有专有的硬件设备和操作系统，网络在很大程度上是封闭的SDN[6]（软件定义网络），旨在实现数据平面节点控制的虚拟化。SDN的行业定义将得以扩展，并从数据中心领域分离出来，为服务提供商降低成本、拓展商业模式带来全新商机。SDN将控制功能从传统的分布式网络设备中迁移到可控的计算设备中，使得底层的网络基础设施能够被上层的网络服务和应用程序所抽象，最终通过开放可编程的软件模式来实现网络的自动化控制功能。OpenFlow实现了SDN可编程网络的思想，代表了SDN技术的实现原型和部署实例。但从整个SDN架构来看，OpenFlow特指控制平面和数据平面的某一种通信协议。下页图描述了SDN架构的逻辑视图，主要分为基础设施层、控制层和应用层。基础设施层表示网络的底层转发设备，包含了特定的转发面抽象（如OpenFlow交换机中流表的匹配字段设计）。中间的控制层集中维护网络状态，并通过南向接口（控制和数据平面接口，如OpenFlow）获取底层基础设施信息，同时为应用层提供可扩展的北向接口。目前，ONF仍在制定和完善南向接口OpenFlow协议，面向应用的可编程北向接口仍处在需求讨论阶段。应用层根据网络不同的应用需求，调用控制层的北向接口，实现不同功能的应用程序。通过这种软件模式，网络管理者能够通过动态的SDN应用程序来配置、管理和优化底层的网络资源，从而实现灵活、可控的网络，这也是SDN开放性和可编程性最重要的体现。

在SDN的这种三层架构下，高校校园网络的运行维护仅需通过软件的更新来实现网络功能的升级，网络配置将通过网络服务和应用程序的形式直接得到部署，网络管理者无须再针对每一个硬件设备进行配置或者等待网络设备厂商硬件的，从而加速网络部署周期。同时，SDN降低了网络复杂度，使得网络设备从封闭走向开放，底层的网络设备能够专注于数据转发而使得功能简化，有效降低了网络构建成本。另外，传统网络中的结点只能通过局部状态和分布式算法来实现数据转发，因而很难达到最优性能。SDN通过软件来实现集中控制，使得网络具备集中协调点，因而能够通过软件形式发挥最优性能，从而加速网络创新周期。

2.SND的实现方式

实现SDN有多种方式，而近年来在SDN的实现方式中，OpenFlow最为流行，它以良好的灵活性、规范性被广泛应用，成为SDN事实上的标准。OpenFlow将传统的由交换机/路由器控制的报文转发过程转换为由控制器（Controller）和OpenFlow交换机（OpenFlow Switch）共同完成，从而实现路由控制和数据转发的分离。通过将控制权从交换机/路由器中分离出来，网络管理者可以借助自定义的策略来控制网络中数据流的走向及行为。这种控制权与交换设备的解耦合为网络带来了更大的灵活性和可控性。与此同时，数据中心网络在处理大数据时需要更加灵活的计算能力。因此，其资源配置也对网络平台提出了新的要求。网络平台连接着服务器、存储等各类数据中心设备。数据中心内的数据网络、计算网络和存储网络正在向融合与统一的方向发展。由于大数据的“4V”特性，要求高校数据中心数据读取的速度要快，只有网络层次越简单，处理速度才越快，因此高校数据中心网络应由三层架构向两层架构（TOR―核心）演变。云计算数据中心发展的重要引擎就是以太网融合和虚拟化的需求驱动着增强以太网的发展，而万兆以太网则在推动数据中心桥接（Data Center Bridging，DCB）网络进行融合。

基于Hadoop的高校校园网络优化

一个有弹性的高校校园网络对Hadoop集群非常重要。对Hadoop集群具有重要影响的网络特性，以其影响程度从大到小依次排序为：网络可用性和弹性、Burst流量突发处理和队列深度、网络过载比、Datanode网络接入和网络延迟。

1.网络可用性和弹性

要部署一个高冗余性和可扩展的网络，支持Hadoop集群的增长。在Datanode之间部署多条链路的技术要比那些有单点失效或两点失效的技术要好。交换机和路由器已经在业界被证明能够为服务器提供网络可用性。

2.Burst流量突发处理和队列深度

HDFS的有些操作和MapReduce Job会产生突发流量，如向HDFS加载文件或者把结果文件写入HDFS都需要通过网络。网络如果处理不了突发流量，就会丢弃数据包，所以适当的缓存可以缓解突发流量的影响。确保选择使用缓存和队列的交换机和路由器，来有效处理流量突发。

3.网络过载比

一个好的网络设计需要考虑到网络中关键节点的拥塞情况。一个ToR交换机从服务器接收20Gbps的数据，但是只有2个1Gbps的上联口会造成数据包丢失（10：1的过载比），严重影响集群的性能。过度配置的网络的价格又非常昂贵。一般情况下，服务器接入层可以接受的过载比在4：1左右，接入层和汇聚层之间，或者核心层的过载比在2：1左右。

4.Datanode网络接入

要基于集群工作负荷来推荐带宽配置。一般集群中的节点有1到2根1GB的上联口，是否选择10Gbps的服务器要权衡价格和性能。

5.网络延迟

交换机和路由器延迟的变化对集群性能的影响有限。相比网络延迟，应用层延迟对任务的影响比例更大。但是网络的延迟会对应用系统造成潜在的影响，如造成不必要的应用切换等。

小结

大数据是智慧校园网发展的新助推器，大数据的技术、工具、方法还将不断发展，高校网络也会随之不断演进。在这场刚刚开始的高校大数据信息革命中，高校网络应该尽早与时俱进。高校校园网今后的升级与规划，要充分认识大数据的重要性，充分发挥大数据的优势，为智慧高校的实现提供更加有力、更加精准的支持。

参考文献：

[1]孙其伟，陆春.大数据在高校中的应用研究[J].中国教育网络，2014（1）：63-65.

[2]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（1）：146-169.

[3]郝树魁.Hadoop HDFS和MapReduce架构浅析[J].邮电设计技术，2012，（7）：37-42.

[4]徐欣欣.大数据时代高校信息系统建设的探讨[J].信息与电脑，2013，24（4）：120-121.

第8篇：云计算数据论文范文

关键词：云计算；实验教学；云桌面

一、引言

2006 年伊始“云计算”的概念被首次提出后至今，因其具备良好的动态扩展、终端适应性强等特点，各行业都给予 了高度关注。近年来，在具体领域的用“云计算”来构架应用环境的发展趋势很迅猛，特别是在教育及医疗等涉及民生方面的应用更是吸睛十足[1]。教育平台走向云端、教学终端趋向移动、实践教学项目应用多样已成为我们当前高等教育信息化的大势。云技术及4G 移动网络的大发展让高校专业教学的实践应用系统构建更易实现。因而，乘4G之风，漫步“云”端来推动高等教育专业教学中的实践教学创新能够水到渠成。

二、当前高校经管类实验教学平台的现状

在高校经管类专业实验项目设计及实验室建设、实验平台构架方面成效性还不突出没有形成自己独有的特性。随着国家教育部及各省教委一系列明确要求“大力加强高校实践教学，切实提高大学生的社会实践能力”，“把实践教学作为高校教学工作评估中的核心指标”的指导性文件出台后，各级高校都纷纷开始重视起以前较少有实验实训项目的经管类专业的实践教学平台的建设中来。各级高校都行动起来开始整合专业实训室的资源，搭建起专门的经管类专业实训中心，作为组织和实施经管类专业学生实验教学的重要平台。但这些资源和实训中心是各自为政，缺乏统一标准，缺乏全盘统筹，重复性建设颇多能高效合理利用的机会较少。几年来我国经管类实验教学平台建设取得了显著的成效，为培养经管类专业学生的实践创新能力发挥了一定的作用。但当前高校经管类实验教学平台建设中存在的问题在于功能性单一，资源封闭，使用频率低效，已不能适应当前移动网络迅猛发展的大背景下学生的需求，社会的需要。利用好“云技术”来改造和提升高校经管类实验教学平台势在必行。

三、基于云技术的经管类实验教学平台设计

（一）经管类实验教学环境的云框架。经管类实验教学环境的云框架平台由互联网上的服务器集群构成的“公有云”；加上高校内自己的服务器集群组成的“私有云”和学生用户多种终端构成一个基本的云技术架构的经管类实验教学平台。

（二）基于云技术的经管类实验教学平台系统分析和功能。（1）公有协作云向终端用户提供可独立运行随时调取的包含计算和存储在内的虚拟网络资源。协作云通过把传统 PC 的通过个人机硬件存储的计算资源集中到云计算数据中心在公有协作云端实施统一分发，平台的终端用户只需轻松通过PC端显示器和移动设备的客户端即可接入到自己的“虚拟计算机”，这既降低了实验平台对终端设备的性能要求，也使多个终端接入实训平台成为可能，有力支撑了专业实验教学的多样性。专业实验平台的服务人员能从繁杂重复的机房软硬件管理工作中解放出来，把整个平台的资源管理工作转交给了协作云。（2）具备云技术的高校内服务器集群，给经管类专业的实训平台提供了更为灵活多变的上机环境，也能够把现有的或各类厂商不同标准的经管实训软件实施统一的部署，从而提供更为便利和完善及适应多种虚拟服务器环境的实验教学服务，部署企业资源计划ERP、企业管理、财务会计、企业舆情监控、商业环境分析等各类经管类的实训软件。（3）形成校园级统一通信平台，对

PC端、及Pad和智能手机等多终端接入予以灵活的支持，提供了即时消息、语音、视频等多媒体的终端业务，以支持远程会议、便利的远程培训、移动环境下的灵活办公等全方位应用，能够方便快捷地召开多媒体课堂教学，支撑跨区域的互动交流，从而提升师生间的沟通效率、辅助快速科学决策，同时还降低和节约了可能产生的差旅成本。（4）互动远程教学平台。实现不同学校之间、同一学校不同校区之间、学校与家庭间的互联和互通，轻松实现教育资源的共享共用，学生可以从远程云端教室、自己家中或在任意一处地方，通过智能终端加入云端实时互动课堂，与专业老师或同学进行多媒体的互动。同时，实训平台具备多媒体共享、多屏幕共享等功能以适合移动互联网时代学生对于信息获取的便利性需求。

（三）新型产业信息化环境下云计算平台的设计。（1） 整合资源构建虚拟化环境。整合资源的虚拟化环境构建是由网络资源池和存储池共同构成的。首先，是由一组刀片的机架式服务器来充当可配置的资源池主要部件，及CPU和内存共同组成网络资源池；还有就是用于存储系统部分的存储池共同来构建虚拟化环境。（2）云计算平台中资源的调度。基于数量众多的服务器和存储设备组成的计算资源池和存储资源池构架了云计算的资源管理平台。资源池中生成用户所需的资源，并在用户使用完毕后释放回资源池。云平台管理员在降低总体能源损耗指定的策略下对资源管理平台中的资源池信息进行，包含虚拟机迁移、集群弹性伸缩、无负载物理机等转入低功耗模式的动态调度，来提高整体平台的资源利用率。（3）构建全方位云桌面。在传统桌面的整个生命周期中，其管理和维护的成本占很大一部分，包括操作系统安装配置的管理成本，操作系统升级，修复的成本，以及终端硬件设备的安装配置，升级，维修的成本，终端数据恢复，备份的成本，及其各种应用程序安装配置，升级，维修的各种管理成本都很高。云桌面也被称之为桌面云，是通过瘦客户端或者其他与网络相连的各种设备来实施跨平台间访问的应用程序，或指代整个客户桌面，是提升和替代传统桌面的不二选择。

四、基于云环境下的经管类实验教学框架体系[2]

（一）实验教学。实验教学是以专业课程为设计单元来培养学生实践技能，达成专业培养目标的核心关键环节。实验教学体系设计结构，是在研究了社会对经管类专业人才实际需求技能的基础上建立的，应能符合专业学生毕业的实际应用和就业需要。依据增强学生创新思维意识的原则，高校应该构建具有专业特色的实验教学体系。一是，完善学校规章制度，实现科学、高效的教学管理模式；二是，不断改革、创新，形成专业实验教学体系的模块化、规范化；三是，构建实验专业教学质量保障体系。此实验教学体系分成三个模块：①课程单元及整体设计实验模块；②毕业设计（论文）和专项技能③第二课堂模块，包括社会实践、各种学科竞赛、参与教师的科研项目、各种证书考试等。

（二）校企合作。以互利共赢为原则来实施校企合作。该环节分为三个模块：①横向课题是企业向高校引进智力支援，招标来实施的校企共赢的合作模式。②项目研发是高校教师挂职企业和企业研发人员共同致力于产品的研究和开发工作；甚至还可以是高校教师将自己的专利转售给企业加快转化速度，项目开发与专业教学实现共通。③现代学徒是利用企业成熟的产品生成线或良好的经营平台以及成长起来的优秀员工帮助高校培养社会最需要的一线员工。当然，此举也改善了企业特别是在阶段性急需用工的阶段找到合适的高素质的学习能力较强的临时大学生员工，降低了用工的管理成本和工资成本。根据企业生产的技术标准来修订专业教学内容，校企双方共同合作开发校本教材，专业教学知识体系得到了更新。此模式对学生而言通过企业项目实训，其岗位技能、职业能力和职业素质得到了培养，学习和创收合一，就业时能更从容自信，由此实现了校企双方的双赢和深度合作。

（三）实习平台。高校学生最后一个环节就是走向实习岗

位，特别是高职学生实施的是2+1模式，在专业最后一年都是在实习的。如何实施对走向实习岗位学生的监管和指导对学生的职业生涯显得尤为关键。该环节分为三个模块：①实习生管理，该模块对实习生的基本信息和其所在实习单位的动态表现予以加强监督和管理。②实习生指导，要对学生实习就业过程中的迷惑和不稳定情绪进行心理疏导及专业知识的指导。③推荐就业，对实习成绩进行全程科学评判对成绩优异者推荐合作企业就业并减少企业实习期限直接正式上岗，给学生带来实惠给企业减少培养人才的成本。

（四）创新教学。引进先进的专业仿真教学平台，虚拟仿真专业实验教学依托虚拟现实、多媒体、及人机交互、数据库和网络通讯等技术，构建专业仿真的虚拟实验环境，学生在虚拟环境中开展身临其境的专业学习，达到专业教学目标。“大众创业、万众创新”是总理2015年政府工作报告中对全国人民的号召，作为经管类专业的大学生更具创业和创新的能力。为专业学生的创新进行指导和创业方面物资、信息和法律等诸多方面的援助让学生们创新和创业之路走得更顺畅。

（五）云桌面。经管类专业众多，每个专业都设计一套独立的实验系统显然浪费人力、财力。让实训系统中主框架共用，在具体应用界面上有所差异即可。让实训系统应用云桌面的形式来降低终端配置要求及适应灵活终端的需要，提高实训系统的使用效率。

结束语：搭建教育云实验教学系统进入各专业一线师生的常态教学还任重道远，而这个过程需要教育云实践中各个角色的主动参与和良性互动。作者从经管类专业实验教学平台研究和设计两个维度围绕创新实验教学提升学生社会适应能力这一主题，就如何在“云端”架构起专业任课教师、高校学生和企业社会各方资源间的协作进行了有益探索和尝试。

参考文献：

第9篇：云计算数据论文范文

所谓基于网络的社区学科资源的优化，是指利用现代信息技术的网络环境，围绕社区教育的主题，组织相关内容，整合社区教育资源，为学习者提供了更为自由的开放环境，网络学习社区是在这种环境上的由各种不同类型的学习者及其助学者（包括教师、专家、辅导者等）共同构成的一个交互的、协作的学习团体，其成员之间以网络和通信工具，经常在学习过程中进行沟通、交流，达到获取知识、共同完成一定的学习任务，并形成相互影响、相互促进的人际联系。网络学习社区的每个成员有共同的利益，每一个人都有参与创建和维护社区的权力和责任，他们在社区内通过共享信息、资源和彼此的思想、观点、创意、劳动和经历来促进自身的学习和发展。为此，我们课题组对如何在基于网络的环境下达到社区学科教学资源优化进行了探讨。具体优化如下：

一、为社区居民提供互动式的网络交流平台

社区居民自主学习网络平台建设的基本特点是将通常的网络信息技术与网络远程教育技术结合，通过各种通用的多媒体网络互动交流手段，为教学双方提供一个平等交流的平台。将人们通过网络进行双向互动的知识交流的过程视为教学内容的主体发展过程，而将原有的基于应试教育的知识体系讲授方式和广播式单向传播的知识资源作为辅助手段。平台在设计上更多地考虑到社区教育与应试教育对象和教育方式上的差别，借鉴互联网最新的Web2.0理念，使平台具有教学的多样性，又具有教学辅导的及时性和教与学的交流互动（在社区教育分中心或社区辅导机构接受老师的辅导）。从而形成一个全新的教育和学习的模式。

二、社区教学资源优化要具备多样化的服务功能

平台提供的服务功能可以包括以下形式。信息：社区新闻与消息的。教学资源超市：社区视频课程点播、直播。博客：社区成员的平等交流环境和教学知识资源的补充。论坛：社区成员的平等交流环境和互动教学手段的补充。社区群组：社区成员的平等交流环境和弱化教与学的边界后知识交流的新形式。短信息服务：对互联网信息交流的补充。多媒体视频教学与视频信息分享：多媒体互动教学与平等交流环境。

三、社区教学资源优化要求知识内容丰富多彩

网络自主学习平台提供的知识内容，要摆脱传统文字表述方式的局限，为不同类型的知识学习提供一种更为符合大脑思维规律的知识表达方式。在理论知识学习方面，通过概念及其关联性信息内容的表达，使人比较容易掌握一种理论知识的基本结构；在技能知识学习方面，通过提供有针对性的步骤演示和重复的模仿练习，在大脑中建立行动与结果的关联；在决策信息提供方面，不同的信息、数据表达形式对决策者根据、息/数据进行决策会产生很不一样的结果。

四、充分利用新的理念和技术

多种媒体交流形式并存，通过文字、图像、声音和视频的知识资源实现统一的管理；多种交流方式并存，点对点、点对面、实时交流与非实时交流都可以使用多种媒体手段；按照知识体系系统阐述一门知识领域的传统教学内容和形式与基于问题的“微内容”知识点的传播与交流形式并存；学科理论知识和面向生活、面向工作实践的经验知识交流并存；基于Web Service的异构系统互操作接口规范以实现资源的高度整合，并且平台的建设中包括了一些已经成熟的技术和目前处于实验室研究阶段的技术；可视化知识导航功能的技术基础等。充分利用这些新的理念和技术使平台具有新颖性和实用性，并在国内甚至国际上都具有示范性。通过这一平台功能的实现和投入使用，将为学习型社区建设提供一种全新的环境教学与学习环境。在这种新的学习环境下，自主知识学习成为最有活力的学习形式，而且是重点发展的新型学习模式。网络自主学习平台提供的服务将互联网资源、教学课件资源和电子文献资源作为资源服务的整体，利用半自动知识标引技术，为客户提供综合的、一站式知识检索和获取服务。

五、构建技能型社区教育模块

指根据当地的经济特色，依托社区教育中心和成人教育学校、村校，以开展素质培训和职工技能培训为重点，探索技能型社区教育模块。一是根据实用人才需求，积极鼓励普通高中、职业高中、技工学校和中等职业学校毕业的有志青年参与进修，依托电大开展“一村一名大学生计划”的学历教育，提高实用人才和后备人才的素质；二是各社区教育中心要积极围绕经济结构战略性调整，在培训实用人才上加大力度，积极开展“社区人民素质培训”工程、实用技术和“双证制”教育培训。应努力做到内容多样，时间超前，对象广泛。保障城市化进程中教育事业协调发展和社会主义新建设，努力构建起集学历证书、绿色证书、技能证书培训于一体的培训模块。

作者简介：

邓云岚（1976.11.2～），河北大学毕业，计算数学及其应用软件专业，理学学士，目前从事网络教育研究

陈新（1979.3.19～），河北农业大学，工商管理专业，管理学学士，目前从事网络教育研究