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    大數(shù)據(jù)下的校園網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維探究

    2017-05-05 13:55:51李金旭呂書林
    中國(guó)市場(chǎng) 2017年11期
    關(guān)鍵詞:校園網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維大數(shù)據(jù)

    李金旭 呂書林

    [摘 要]隨著校園信息化程度的不斷提高,校園網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)不斷擴(kuò)大,對(duì)校園網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的要求不斷提高,而傳統(tǒng)的運(yùn)維技術(shù)已不能滿足大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維要求。文章提出了大數(shù)據(jù)下的校園網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理系統(tǒng)架構(gòu),并對(duì)未來智慧運(yùn)維進(jìn)行展望。

    [關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);校園網(wǎng)絡(luò);運(yùn)維

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.12.281

    1 引 言

    教育部發(fā)布的《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011—2020年)》要求以教育信息化帶動(dòng)教育現(xiàn)代化,建立教育信息化體系,促進(jìn)優(yōu)質(zhì)教育資源普及和共享,推進(jìn)信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合。教育信息化的普及依賴于信息化技術(shù)的應(yīng)用程度高低,信息化技術(shù)應(yīng)用程度越高,所使用的信息化網(wǎng)絡(luò)和信息化設(shè)備就越復(fù)雜。

    在信息化程度較高的高校,辦公OA系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)工系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等,估計(jì)會(huì)存在幾十個(gè)應(yīng)用系統(tǒng);由于應(yīng)用的需要,校園網(wǎng)絡(luò)會(huì)有錯(cuò)綜復(fù)雜的分子結(jié)構(gòu),這些應(yīng)用系統(tǒng)、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)就構(gòu)成了校園內(nèi)部的大數(shù)據(jù),在這樣的背景下,校園網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)維管理方式與傳統(tǒng)的運(yùn)維管理會(huì)存在很大的差別。

    2 傳統(tǒng)的校園運(yùn)維管理

    在沒有大數(shù)據(jù)出現(xiàn)的情況下,傳統(tǒng)的校園網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維有兩種方式。

    2.1 被動(dòng)的手工運(yùn)維

    被動(dòng)的手工運(yùn)維方式也可以稱為“來電相應(yīng)”方式,它的工作模式只要是遇到故障或者需要服務(wù)時(shí),必須通過電話告知運(yùn)維技術(shù)人員或者口頭告知等傳統(tǒng)的方式,運(yùn)維技術(shù)人員接到通知后,現(xiàn)場(chǎng)查找故障原因,提出解決方案。

    被動(dòng)的手工運(yùn)維方式存在許多缺點(diǎn):①故障不可預(yù)知;②反應(yīng)失效慢,等待報(bào)修信息;③維修效率低下,故障定位不準(zhǔn)確;④運(yùn)維技術(shù)人員工作被動(dòng);⑤故障發(fā)生時(shí),服務(wù)終端,造成損失。

    2.2 單一的監(jiān)控工具

    監(jiān)控工具將網(wǎng)絡(luò)布局和設(shè)備節(jié)點(diǎn)在一張圖上顯示出來,通過顏色和數(shù)據(jù)體現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性;這種方式只能通過節(jié)點(diǎn)顏色來主動(dòng)告訴用戶管理的關(guān)注點(diǎn),通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖告訴用戶網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理性。

    設(shè)備廠商的管理系統(tǒng)、工具類的管理系統(tǒng)、開源的網(wǎng)管軟件都屬于功能單一的監(jiān)控工具。此類設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)單一、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備不多的情況下,基本上可以滿足網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理的需要,但在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、設(shè)備數(shù)量較多,產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的情況下,就顯得有點(diǎn)捉襟見肘了。

    3 大數(shù)據(jù)下的運(yùn)維

    在如今大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,如何能夠更好地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維管理,是信息化建設(shè)過程中需要著重考慮的問題。

    在產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,需要一個(gè)全面綜合的運(yùn)維系統(tǒng)。一個(gè)全面綜合的運(yùn)維系統(tǒng)需要在數(shù)據(jù)方面涵蓋多家廠商的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、主機(jī)設(shè)備、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、各種典型的應(yīng)用系統(tǒng),在類型方面需要涵蓋基礎(chǔ)信息、性能信息、狀態(tài)信息、流量信息等。

    一個(gè)通用的全面中和運(yùn)維系統(tǒng)架構(gòu)需要具備以下三個(gè)層面:①采集層:涵蓋一系列的采集協(xié)議,要廣要深,要求支持多種協(xié)議,支持全面的監(jiān)控。②處理層:涉及一系列的算法和數(shù)據(jù)挖掘,如拓?fù)渖伞⒕€路分析、IP地址簿。③展示層:BS或者CS架構(gòu),直觀展現(xiàn)運(yùn)行狀態(tài),并對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析進(jìn)行統(tǒng)計(jì),多種手段的告警。4 運(yùn)維展望

    不管是傳統(tǒng)的還是非傳統(tǒng)的運(yùn)維方式,都是需要人機(jī)交互,相互配合來完成。在運(yùn)維過程中存在著許多困惑和挑戰(zhàn):①運(yùn)維軟件的故障管理有多大價(jià)值?②沒有警告就代表正常嗎?③閾值如何設(shè)置?等等。

    智慧運(yùn)維是基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的一種運(yùn)維方式,通過自動(dòng)學(xué)習(xí)、自動(dòng)運(yùn)維、自動(dòng)分析,即實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化、透明化來提升用戶效率,如圖3所示。

    4.1 自動(dòng)化

    自動(dòng)學(xué)習(xí),建立健康標(biāo)準(zhǔn)。運(yùn)維的目的是保障被管對(duì)象的正常運(yùn)行:

    被管對(duì)象正常與否的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于不同用戶環(huán)境是不同的。

    ——不同人群,不同年齡,同一健康指標(biāo)的具體數(shù)值是不同的。

    ——使用正確的“健康標(biāo)準(zhǔn)”,才能得出正確的健康結(jié)論。

    通過自動(dòng)學(xué)習(xí),自動(dòng)建立起符合用戶環(huán)境的被管對(duì)象的“健康標(biāo)準(zhǔn)”。

    ——只有得到自己的“健康標(biāo)準(zhǔn)”,才能判斷被管對(duì)象是否正常運(yùn)行。

    4.2 智能化

    自動(dòng)分析處理,支持根據(jù)策略,自動(dòng)分析結(jié)果,自動(dòng)處理或提出處理意見,無須設(shè)置,運(yùn)帷自動(dòng)化的高級(jí)階段:智能運(yùn)維。

    4.3 透明化

    拓?fù)浣Y(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),透明化運(yùn)行各區(qū)域運(yùn)行狀況:負(fù)載分布、流量分布、關(guān)鍵設(shè)備分布、告警位置、重要運(yùn)行數(shù)據(jù)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]教育部.教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃(2011—2020年)[EB/OL].http://www.moe.gov.cn/publicfiles/business/htmlfiles/moe/s3342/201203/xxgk_133322.html,2015-03-16.

    [2]姚海琪.智慧校園運(yùn)維服務(wù)云平臺(tái)的應(yīng)用[J].技術(shù)熱點(diǎn),2016(5):36-42.

    [3]于長(zhǎng)虹.智慧校園智慧服務(wù)和運(yùn)維平臺(tái)構(gòu)建研究[J].理論與爭(zhēng)鳴,2015(6):16-28.

    [4]謝立靖.大數(shù)據(jù)及其在智慧校園中的價(jià)值探究[J].信息與電腦,2016(6):255-256.

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