《云计算在高职院校教学中的实际应用研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《云计算在高职院校教学中的实际应用研究.doc（9页珍藏版）》请在三一文库上搜索。
1、云计算在高职院校教学中的实际应用研究 摘 要：地方高职院校硬件设备稀缺、维护人员单薄，而实验教学的不断发展对硬件设备的要求日趋提高。优化硬件资源配置、降低能源消耗、减轻运维压力，同时提供不间断的实验教学软件服务，成为实验技术人员要考虑的问题。文中提出了一个基于云技术的解决方案，就云技术在地方高职院校教学中的应用情况进行了探讨。 随着现代教育技术的发展，高职院校各系部根据自己的学科建设规划，纷纷购置各种基于计算机网络技术的实验教学软件，客观上着实提高了实验教学水平和质量。软件平台的运维管理由实验管理中心统一负责，根据各软件平台的部署需求统筹规划服务器等硬件设备，在一定程度上提高了设备的利用率、降
2、低了学校的人财物投入。但从服务器运维的角度上讲，仍存在以下问题：（1）存在资源闲置现象。实验教学软件在辅助教学方面起到了很大作用，但其运行特点是，课程进行期间，服务器的资源占用率较高，其余时间的资源占用率会大大降低。所以服务器的高性能往往不能得到充分的发挥利用，从而产生了服务器资源闲置的现象。（2）运维成本偏高。大量服务器在资源闲置的同时，占据了大量的机房空间，并导致大量的设备耗电及机房空调耗电支出，造成能源和空间上的浪费，从而导致维护成本的提高。（3）服务器硬件类型多样化，不易管理。不同时期购置的服务器的硬件配置会有所不同，同时不同教学软件所要求的操作系统平台也可能不同。管理员需要熟悉和管理
3、不同型号的服务器、不同操作系统的硬件驱动、系统补丁，在其上部署应用系统，维护工作量非常可观。管理的复杂性也会导致运维成本的增加。（4）服务器维护时需要中断应用系统。服务器硬件一旦出现问题，运行其上的应用系统就不得不中断服务，待维修完毕后方能重新开启使用。这种情况势必会影响到实验课程的正常进行。 以上问题成为高职院校实验教学工作进一步发展的瓶颈，如何搭建一套资源配置合理、运维成本低廉、维护方便的实验教学基础设施，成为了我们的一项重要研究课题。 1 云计算的概念及发展现状 云计算是近年来业界讨论比较热烈的一个概念，众多厂商也加入到了对相关技术的研发和推广中来。“云计算”是一个既熟悉又陌生的概念，是
4、由谷歌最先提出用于描述其未来商业模式和计算技术架构的一种形象的说法，因此这个概念有两个层面的含义，一则是商业层面，即“云”，二则是技术层面，即“计算”，把云和计算结合起来，用于描述谷歌在商业模式和技术架构上与传统软、硬件公司的不同。 “云计算”具有四个重要特点：数据存储于“云”上；软件和服务置于“云”中；构筑于各种标准和协议之上；可以通过各种设备获得。 有人把“云”比作是“中央电厂”，在云计算模式下，用户对计算机资源的获取和使用变得很简单，甚至在没有大内存、没有硬盘、没有复杂的应用软件的情况下，仍能顺利的完成工作，因为用户仅仅需要通过浏览器向云主机发送指令和接收数据，便能从云服务提供商那里获得
5、计算资源、存储空间和应用软件。这个过程的实现对用户是透明的，他甚至会感觉到有一台真实的主机摆在他的面前供他使用，而实际上这是一台连他自己都不知所踪的虚拟机，是“云”通过网络把用户和他的“主机”联系到了一起。 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下，用户的计算机会变的十分简单，或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件，就可以满足我们的需求，因为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。
6、这就像连接“显示器”和“主机”的电线无限长，从而可以把显示器放在使用者的面前，而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电线变成了网络，把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。 云计算（Cloud Computing）是虚拟化（Virtualization）、网络存储（Network Storage Technologies）、网格计算（Grid Computing）、并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（DistributedComputing）、效用计算（Utility Computing）、负载均衡（Load Balanc
7、e）等传统计算机和网络技术发展融合的产物，它以一种新的运营理念提供计算服务。从应用现状来看，云计算提供三个层次的服务：一是基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS），将基础设备集成起来，像旅馆一样，分隔成不同的房间供企业租用；二是平台即服务（Platform as a Service，PaaS），打造程序开发平台与操作系统平台，让开发人员可以通过网络撰写程序与服务，一般消费者也可以在上面运行程序；三是软件即服务（Software as a Service，SaaS），基于云开发的各类应用服务。 对于“云”的研究和应用，已成为未来IT业发展的新方向。众多公
8、司参与到了云计算平台的开发中来，如亚马逊、谷歌、微软、甲骨文等，他们都有自己对“云”概念的理解，并以实际的技术平台展现出来，极大地推动了云计算技术的发展，也使“云”理念逐步渗透到生产的各个环节。 2 云计算技术在高职院校教学中的实际应用 云计算技术的出现和不断发展，为地方高职院校的实验教学提供了更广阔的发展空间。地方高职院校设备投入紧张，运维力量单薄，而随着实验教学工作的不断深入，用最少的投入换取最大的效益已成为学校需要认真考虑的问题。经过学习和调研，我们认为把云计算的概念和方法应用到学校的实验教学服务器的运维中来，将会形成一个降低设备投入成本、提高服务器运维效率，同时提升服务质量的方案。通过
9、研究、学习和测试，我们最终选定了甲骨文公司的OVM解决方案。OVM的基本原理如图1： 2.1 OVMManager 整个云平台最核心的部件便是OVMManager，它是整个云平台的“总管”，提供命令行、shell和基于Web的图形界面（Web GUI）等管理接口，管理员通过这些接口可以完成如下工作： （1）创建和管理OVM Server（s）和Server Pool（s），比如重启服务器、对服务器硬件进行扫描等。（2）创建和管理服务器逻辑网络，比如网卡绑定、配置VLAN等。（3）创建和管理存储仓库。（4）配置和管理虚机虚拟机镜像、模版、集合，以及安装虚拟机所需的安装镜像等资源。（5）从安装镜像
10、创建虚拟机、虚拟机模版、虚拟机集合等资源。（6）管理虚拟机的生命周期，包括虚拟机的创建、开机、登录、关机、删除和在线迁移等。（7）导入由OVM或其他服务器虚拟化方案创建的虚拟机。（8）负责服务器池中的虚拟机的负载均衡。（9）负责云管理策略的管理，如高可用性、资源分配计划和能源部署计划等。另外，OVM还提供API以方便用户通过编程来个性化自己的云平台管理。 2.2 存储和存储仓库 存储仓库是用来存储与虚拟机有关的各种资源的集散地。这些资源包括虚拟机模版、用于安装虚拟机的ISO镜像、虚拟机文件等。所有服务器可共享访问该仓库，以便于存储空间的优化利用，同时也便于当某台物理服务器出现故障时对运行其上的
11、虚拟机进行资源再分配。与存储仓库不同，“存储”的概念更包括了集群化服务器池的文件系统、存储阵列中的物理磁盘、OVM Server的本地磁盘等存储元素，这些元素通过OVM Manager实现不同方式的用途。 2.3 服务器池（Server Pool） 服务器池是OVM中必须存在的一个实体，池中一般存在有一台或多台服务器。一个OVM云环境中，一般可存在一个或多个服务器池，而每个服务器池也通常会被集群化。多个服务器池共享使用一个存储仓库，通过服务器池文件系统交换和存储集群信息。每个服务器池中都有一台服务器作为主服务器，它负责和OVM Manager的集中通信，在必要的情况下，如主服务器故障或处于维护
12、状态时，其他服务器可接受主服务器的工作而成为主服务器，从而保证了整个服务器池的正常运行。出于负载平衡的目的或维护计划的原因，运行于池内的虚拟机可进行在线迁移，即可以在不间断服务的情况下，从一台Server迁移到另一台Server。 2.4 网络 OVM中的基础网络包括Server之间、Server与Manager之间、Server与其存储子系统之间、虚拟机之间、虚拟机与外部私有或公有网络之间的连接。这些连接被OVM间接的支持，包括网络文件系统、集群、冗余和负载均衡、桥接、VLAN等。Manager与Server、交换机、路由器之间的连接组成了OVM的物理网络，而OVM中的虚拟网络正式建立在其之
13、上，管理员可以通过Manager创建虚拟网络，并与可用的物理网卡建立映射。 在OVM环境中存在多种用途的网络，包括Server管理网络、在线迁移网络、集群心跳网络、虚拟机专用网络和存储网络等，这些不同用途的网络可以通过一个或物理网络实现，这取决于整个云平台的物理网络拓扑结构的规划。经过我们测试，OVM中最少要存在两个物理网络，一个由虚拟机专用，另一个用来实现其他网络用途，因为这样至少能保证虚拟机对外服务的网络带宽不被挤占。 3 结束语 OVM私有云技术的引入，把我们现有的服务器整合得很好，充分利用了现有的硬件资源，合理分配了能源，最重要的是这一技术隔离了软件和硬件的维护工作。硬件的故障或维护工作不会影响对外提供的软件服务，实现了网站和实验教学平台的不间断性。同时，虚拟机的管理远比物理机的管理工作量要小很多，而且可以根据不同软件系统的硬件配置要求，随时控制虚拟机的硬件配置，合理利用了硬件资源。管理员还可以根据每台虚拟机在不同时段的资源占用情况，制定资源调度策略，在访问高峰期，自动为虚拟机分配更多的资源，而在低谷期，动态回收闲置资源，整个过程无需人员干预，大大降低了能源的闲置和维护人员的工作量。今后的工作就是要在此基础上，优化管理策略，改进容灾方案，使私有云技术在高职院校的实验教学工作中发挥更强大的作用。