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  • 04-24

    “私有云”给高校计算机实验室带来了哪些变化?


    本世纪初,云计算已经被Google这样的公司所应用。在2006年,Amazon首次将对象 存储作为一种商品,对外出售。时至今日,云计算从最初的计算机技术名词渐渐地 转变为一种服务形态。而随着云计算技术的应用在各个领域的不断扩散和渗透,高 校的计算机实践教学形式也在其影响之下发生着巨大的变化。

    高校计算机实验室现状

    目前,我们知道高校计算机实验室尚在使用的硬件设备已经很落后了,存在一定诟病,譬如:尚在使用很多年前的PC机,升级成本高;系统软件或应用软件之间兼容性差,经常导致机器蓝屏、死机等问题;实验室硬件软件维护成本太高,过程繁琐;多校区之间计算机资源无法共享;老师和学生的教学研究资料及成果不能安全存储;离开指定的实验室,学生和老师就失去实训教学环境。而随着云计算技术在高校的应用不断深入,这些问题将逐一得到解决。

    关于私有云的介绍

    云计算是建立在英特网基础之上的一种新型资源共享的服务形态。简而言之,即通 过网络提供计算和存储资源的服务被称为"云"。云计算是由一系列可以动态升级和 被虚拟化的资源组成,这也可以解释为什么很多人对于云计算的理解就是“虚拟化 ”。当资源也就是一定规模的服务器集群可以被所有用户共享并且顺利通过网络访 问,那么一个云计算环境就顺利搭建完成了。云计算将用户的运算操作任务分布在 大量服务器构成的资源池中,使得用户能够按照自己的需要从资源池中获取所需的 计算、存储空间资源和其他服务。

    私有云是相对公有云而提出,是指面向特定客户群而使用和构建的“云”,其特点 是在提高数据的安全性和服务质量。私有云可部署在特定单位数据中心的防火墙内 ,为该单位提供共享资源,包括网络资源、计算资源、储存存储、应用软件和云服 务,并且只对单位内部人员提供服务。当前,越打越多的高校已经或正计划将计算 机教学所需的环境部署至“私有云”上。

    私有云给高校计算机实验室带来的变化


    建设、维护、升级成本降低

    计算机实验室往往是每门专业课都需要一间单独的实验室,就我们所知的就android 开发实验室、软件工程实验室、iOS开发实验室、网络技术实训室、大数据实验室、 云计算实验室等等。如果按照每个实验室60台PC机来算,建一个实验室光PC机就花 费掉近二十万。如果引进云计算技术,那么整个计算机专业的几乎所有课程都可以 在一间实验室内进行(不考虑排课冲突的话),大大减少学校用于购买昂贵的PC设 备的开支。通过虚拟化后台管理系统,可以对每个学生机(虚拟桌面)进行快速部 署、批量管理、动态资源分配,从而降低维护管理成本。硬件升级只需扩大服务器 集群规模或升级服务器配置,而通过对虚拟桌面环境模板化,软件升级变得不再繁 琐。


    多终端接入,教学无处不在

    传统的计算机实验室在自己构建的小局域网内可进行交流和资源共享,一旦离开本实验室,有些共享和交流就无法继续进行下去,尤其是实验实训课题。而在私有云计算机实验室中,只要通过任意一台可上网的PC终端登录到私有云平台的虚拟桌面环境下,学生可以直接将桌面共享给老师,从而实现实时教学指导。所以,无论指导老师在哪儿,都可以通过私有云平台检查学生的作业情况,查看每名学生实验课题的掌握程度,并随时给出学生答疑解惑,为不同的学生制定有针对性的教学方案,做到真正意义上的英才施教。


    用户数据安全性提高

    高校计算机实验室是面向全校计算机相关学科的学生开放的,这样一来不可避免的会受到病毒侵害。虽然实验室的PC上都装有各种杀毒软件,防毒保护卡等等,但还是有不少病毒可以穿透保护,让机器无法正常使用。其次,学生在使用实验室的PC时,无法安心的将个人的学习资源存储在公用的环境中,只能自备优盘,非常不方便。另外一些不安分的学生甚至会在公共PC机上存储一些非法资源,或是恶意篡改PC机内存储的教学资料。在基于私有云的计算机实验室中,只要保证服务器不被病毒感染就可以确保整个计算机实验室的正常运行。在私有云环境下中,每名学生的虚拟桌面都是独立的,只有管理人员有权查看,不仅保护了用户的隐私,而且还能确保用户数据不会受到破坏。


    形成教育大数据,智能决策、评价

    在传统的计算机教学过程中,我们的学生做的每一次实训实验项目最终都只能留存一纸报告,除此之外能留作学习情况评价的就只剩下一年两次的理论考试成绩了。这种方式无疑是存在弊端的,想要对一名学生进行综合性全面评价,光凭这些是不够的。而在传统的计算机教学环境下,我们想改变这一现状缺迫于无计可施。但是在私有云环境下的计算机实验室中,每名学生的桌面均享受独立的存储空间,这使得其在整个学习过程中的全部内容都被保存了下来,有了这些数据,极大的方便了学校实现过程性学习评价体系并对学习评价结果进行数据分析,利用分析结果不断优化教学形式。