智慧校園環(huán)境下運(yùn)維服務(wù)的知識(shí)庫系統(tǒng)模型的研究

陳澤鳴

摘 要：針對(duì)目前校園運(yùn)維粗放式管理的現(xiàn)狀，提出現(xiàn)代信息系統(tǒng)運(yùn)維模式，構(gòu)建智能化的知識(shí)庫來輔助運(yùn)維服務(wù)，并對(duì)該知識(shí)庫進(jìn)行建模。以期通過知識(shí)庫的建立、積累和發(fā)展，有效提升當(dāng)前智慧校園中運(yùn)維服務(wù)的效率。

關(guān)鍵詞：智慧校園；智慧運(yùn)維；ITIL；知識(shí)庫

中圖分類號(hào)：G632.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1992-7711（2018）14-005-02

隨著國(guó)內(nèi)中小學(xué)的信息化建設(shè)向智慧校園轉(zhuǎn)型，IT部門從原來的技術(shù)支持逐漸向提供信息服務(wù)轉(zhuǎn)變。原有的運(yùn)維管理模式已無法適應(yīng)智慧校園建設(shè)發(fā)展。近年來ITSM系統(tǒng)倍受重視，而運(yùn)維知識(shí)庫作為ITSM的核心內(nèi)容之一，知識(shí)庫設(shè)計(jì)的重要性不容忽視。目前大部分知識(shí)庫的設(shè)計(jì)只注重知識(shí)流程管理功能，對(duì)于運(yùn)維知識(shí)庫智能化、整體化的設(shè)計(jì)缺乏必要的討論，這導(dǎo)致知識(shí)庫中的知識(shí)大量流失，無法得到有效利用，進(jìn)而令知識(shí)庫形同虛設(shè)。本文嘗試對(duì)校園運(yùn)維服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行分析，結(jié)合智慧校園建設(shè)實(shí)際需求，對(duì)知識(shí)庫系統(tǒng)進(jìn)行研究和設(shè)計(jì)。

一、知識(shí)庫系統(tǒng)需求分析

1. 運(yùn)維服務(wù)架構(gòu)分析

結(jié)合智慧校園建設(shè)的需求，校園運(yùn)維服務(wù)架構(gòu)分為四級(jí)架構(gòu)，即一級(jí)支持層、二級(jí)支持層、三級(jí)支持層、系統(tǒng)管理層。如圖1所示。

一級(jí)支持層，是整個(gè)運(yùn)維服務(wù)系統(tǒng)的門戶，主要用于接收教職工和學(xué)生的提交的服務(wù)請(qǐng)求，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行簡(jiǎn)單故障處理和現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)支持。

二級(jí)支持層，是由校園運(yùn)維團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)，主要用于接收一級(jí)支持層升級(jí)的服務(wù)請(qǐng)求。其主要職責(zé)是對(duì)故障進(jìn)行分析、定位、處理和系統(tǒng)優(yōu)化。

三級(jí)支持層，是由校方聘用的第三方技術(shù)專家來作為服務(wù)者，該層主要用于接收第二層轉(zhuǎn)交的疑難問題，并根據(jù)實(shí)際情況給出最終解決方案。

四級(jí)決策層，該層是由校方管理人員負(fù)責(zé)，主要負(fù)責(zé)對(duì)各個(gè)服務(wù)請(qǐng)求進(jìn)行監(jiān)控和管理，兼具對(duì)服務(wù)請(qǐng)求在各級(jí)支持層流轉(zhuǎn)進(jìn)行審批。

從圖1可以看出，在整個(gè)運(yùn)維服務(wù)架構(gòu)中，運(yùn)維知識(shí)庫同時(shí)為層級(jí)提供信息服務(wù)。各級(jí)支持層首先根據(jù)服務(wù)請(qǐng)求在運(yùn)維知識(shí)庫中查詢是否有匹配的解決方案，如有，則根據(jù)推薦方案處理問題。如沒有，則需根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)查分析處理，并處理方案記錄下來，完成運(yùn)維知識(shí)的積累和應(yīng)用。

2.知識(shí)內(nèi)容研究

知識(shí)庫中的知識(shí)是一些具有相互聯(lián)系的知識(shí)片的集合，這些集合具有一定的結(jié)構(gòu)性的特征。因此，在建立知識(shí)庫內(nèi)容體系的時(shí)候，可以考慮采用領(lǐng)域主題規(guī)則對(duì)知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽化表示。

3. 知識(shí)管理研究

運(yùn)維知識(shí)的獲取，主要依靠運(yùn)維人員的總結(jié)。這些知識(shí)經(jīng)驗(yàn)是運(yùn)維團(tuán)隊(duì)在歷次的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)中總結(jié)。為了保證知識(shí)庫知識(shí)內(nèi)容被正確的定義和獲取，必須創(chuàng)建多個(gè)知識(shí)管理角色，如：數(shù)據(jù)挖掘工程師，知識(shí)評(píng)審工程師等。

4.知識(shí)庫應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)研究

知識(shí)庫最重要功能是積累知識(shí)，如何提高知識(shí)提取的智能化程度，就成了決定知識(shí)庫性能高低的關(guān)鍵問題。本文的知識(shí)庫將使用一種知識(shí)分層提取技術(shù)，通過特征詞庫向量化解析知識(shí)，并利用改進(jìn)的KNN算法實(shí)現(xiàn)知識(shí)分類，最終通過領(lǐng)域主題規(guī)則完成知識(shí)發(fā)現(xiàn)。這將大大提升系統(tǒng)的自動(dòng)化和智能化水平。

二、知識(shí)庫系統(tǒng)模型的設(shè)計(jì)

1.知識(shí)庫系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型

根據(jù)智慧校園的運(yùn)維服務(wù)需求，我們將運(yùn)維知識(shí)庫系統(tǒng)的體系設(shè)計(jì)如下圖2所示：

系統(tǒng)通過角色認(rèn)證對(duì)用戶進(jìn)行權(quán)限管理。不同的角色擁有不同模塊的使用權(quán)。如：知識(shí)庫管理員，運(yùn)用特征詞和主題類別管理；運(yùn)維人員在解決事件后，系統(tǒng)自動(dòng)提取新知識(shí)，并根據(jù)算法對(duì)知識(shí)賦權(quán)和打標(biāo)簽；普通運(yùn)維人員通過知識(shí)查詢模塊獲取解決方案。

2. 權(quán)限控制模塊設(shè)計(jì)

本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，一般所會(huì)涉及到兩類人。一種是運(yùn)維服務(wù)人員，他們的主要工作是使用系統(tǒng)對(duì)知識(shí)查詢、記錄解決方案；另一種是知識(shí)庫管理員，這一類角色主要為知識(shí)庫創(chuàng)建和更新的特征詞和主題類別。因而有必要使用基于角色的權(quán)限控制對(duì)系統(tǒng)的使用人員進(jìn)行管理。

本文的知識(shí)庫系統(tǒng)，將使用RBAC理念進(jìn)行權(quán)限設(shè)計(jì)，讓不同角色獲得相應(yīng)的訪問權(quán)限，而角色是任務(wù)不同而存在差異。即構(gòu)成“用戶——角色——權(quán)限——資源”的授權(quán)模型。在這種模型中，各對(duì)象之間一般是多對(duì)多的關(guān)系。這將讓權(quán)限控制更加便捷、靈活。

為了保證系統(tǒng)認(rèn)證機(jī)制的安全性，系統(tǒng)賬號(hào)將于廣州數(shù)字教育城相連，以保證通訊數(shù)據(jù)的保密性和完整性。

3.知識(shí)庫管理模塊設(shè)計(jì)

知識(shí)庫將采用一種知識(shí)分層提取的模型來提取知識(shí)，在此過程中需要用特征詞庫、主題類別、訓(xùn)練集等來對(duì)知識(shí)進(jìn)行分類和打標(biāo)簽。這些需要在系統(tǒng)運(yùn)行之初需要人工進(jìn)行管理。此外，對(duì)自動(dòng)提取失敗的知識(shí)還需用人工審閱來加工成知識(shí)庫可識(shí)別的知識(shí)條目。

4.知識(shí)庫查詢模塊設(shè)計(jì)

使用知識(shí)庫系統(tǒng)的運(yùn)維服務(wù)人員，通過使用關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索，檢索器將短文本進(jìn)行自動(dòng)分類，并與知識(shí)庫中知識(shí)的標(biāo)簽進(jìn)行特征匹配，并返回匹配程度較高的知識(shí)推薦運(yùn)維服務(wù)人員，這將大大節(jié)省運(yùn)維服務(wù)人員的時(shí)間。

三、小結(jié)

本文所述的運(yùn)維知識(shí)庫系統(tǒng)模型，創(chuàng)造性地將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到校園IT運(yùn)維服務(wù)領(lǐng)域，其關(guān)鍵點(diǎn)就是知識(shí)分層提取算法的設(shè)計(jì)，而特征詞庫建立又直接關(guān)系到分類結(jié)果的精確性和查詢結(jié)果的相關(guān)性。由于本人的水平所限，所給出的模型，還需要根據(jù)實(shí)際情況不斷進(jìn)行調(diào)整與改進(jìn)，不斷校正分類結(jié)果，逐漸提高分類的準(zhǔn)確率。

相信隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷優(yōu)化，運(yùn)維知識(shí)庫將為智慧校園提供高效的運(yùn)維服務(wù)支持。

[參考文獻(xiàn)]

[1]劉梅芳.基于知識(shí)的信息系統(tǒng)運(yùn)維服務(wù)模式研究[D].北京工業(yè)大學(xué)碩士論文，2009.

[2]文鋒.基于WEB的RBAC模型研究與設(shè)計(jì)[D].南昌大學(xué)碩士學(xué)位論文，2007.