大數(shù)據(jù)時(shí)代高校云資源應(yīng)用

劉中宇　劉海良

【摘要】大數(shù)據(jù)是近年來IT界廣泛關(guān)注的焦點(diǎn)，在數(shù)據(jù)量龐大、種類繁多、信息多樣化的大數(shù)據(jù)背景下，高校教學(xué)服務(wù)和數(shù)據(jù)利用方式將發(fā)生顯著的變化，并因此帶來新的機(jī)會(huì)。云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的完美結(jié)合，使得高校可以對(duì)其數(shù)據(jù)資源采取完全數(shù)據(jù)篩選的方式來進(jìn)行分析、挖掘隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律，對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便教師、學(xué)生和管理者改變自己的教學(xué)、學(xué)習(xí)和管理決策，最終真正實(shí)現(xiàn)學(xué)生做到心中有數(shù)的學(xué)習(xí)。

【關(guān)鍵字】大數(shù)據(jù)；云計(jì)算；教育資源；數(shù)據(jù)處理

【中圖分類號(hào)】G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【論文編號(hào)】1009-8097（2013）07-0059-04

引言

“大數(shù)據(jù)”（Big data）是IT界繼“Web2.0”、“數(shù)據(jù)挖掘”和“云計(jì)算”之后近兩年最流行的詞。大數(shù)據(jù)革命也正以Apache Hardtop為中心如火如荼地進(jìn)行著，IBM、EMC、Oracle、VMware和MicrosoR等商業(yè)機(jī)構(gòu)已看到了在這場(chǎng)革命中蘊(yùn)含的商業(yè)價(jià)值，都爭(zhēng)相投入到研究大數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，都希望能搶先占有市場(chǎng)的主動(dòng)權(quán)，并基于云計(jì)算等平臺(tái)開發(fā)了諸如Biglnsights等產(chǎn)品，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠幫助用戶在茫茫的數(shù)據(jù)海洋里快速找到所需的資源。面對(duì)大數(shù)據(jù)的這些優(yōu)勢(shì)，教育界也掀起了對(duì)大數(shù)據(jù)的研究熱潮，在《2013NMC地平線報(bào)告（高教版）》中非常有預(yù)見性的認(rèn)為“大數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)分析”將在未來2至3年成為主流技術(shù)。在“大數(shù)據(jù)”時(shí)代如何提高對(duì)日益增長(zhǎng)的教育資源的處理能力，尋找新的數(shù)據(jù)計(jì)算策略是當(dāng)今教育界所關(guān)注的焦點(diǎn)，而要解決以上的幾個(gè)問題，我們就必須理性地認(rèn)識(shí)大數(shù)據(jù)。

一 大數(shù)據(jù)概述

2011年5月，全球知名咨詢公司麥肯錫（MckinseyandCompany）發(fā)布了《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競(jìng)爭(zhēng)和生產(chǎn)力的下一個(gè)前沿領(lǐng)域》報(bào)告，首次提出了“大數(shù)據(jù)”的概念，并在報(bào)告中指出“數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素；而人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的運(yùn)用將預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來”。但到目前為止對(duì)大數(shù)據(jù)的定義還沒有一個(gè)明確的界定，但各種表達(dá)均存在一個(gè)共同點(diǎn)，即：大數(shù)據(jù)不是傳統(tǒng)意義上的海量數(shù)據(jù)，而是一種具有數(shù)據(jù)量龐大、數(shù)據(jù)種類繁多、數(shù)據(jù)信息多樣化的特點(diǎn)。據(jù)DCCI互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心在2012年7月26日舉辦的“Adworld2012互動(dòng)營(yíng)銷世界”上給出的數(shù)據(jù)顯示：2010年，全球數(shù)據(jù)量已達(dá)1.2ZB，而在如此龐大的數(shù)據(jù)中，只有10%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其余的則是由郵件、視頻、微博等大量的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)它還具有市場(chǎng)價(jià)值高，預(yù)測(cè)速度快等特點(diǎn)。如日本大地震發(fā)生后僅9分鐘，美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）就發(fā)布了詳細(xì)的海嘯預(yù)警。

二 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的結(jié)合，給高校教育資源的應(yīng)用帶來新機(jī)會(huì)

云計(jì)算的出現(xiàn)打破了以前高校信息化建設(shè)中的“信息孤島”現(xiàn)象，它成為了各種分散教育資源集中應(yīng)用的平臺(tái)，這使得各種教育資源得到充分的應(yīng)用，同時(shí)，云計(jì)算的出現(xiàn)讓教師與學(xué)生有了真正的互動(dòng)，并且它與各種終端設(shè)備的無(wú)縫連接，為移動(dòng)學(xué)習(xí)提供了有力的技術(shù)支撐。然而大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)更是讓云計(jì)算的應(yīng)用有了真正的用武之地，它們的有力結(jié)合將會(huì)釋放出巨大的能量，它幾乎會(huì)波及各行各業(yè)，對(duì)于教育領(lǐng)域而言，他們的結(jié)合也將會(huì)給高校的教育資源的應(yīng)用帶來更多的機(jī)會(huì)。

1 給數(shù)字圖書館帶來新變革

對(duì)于圖書館行業(yè)來說，云計(jì)算的出現(xiàn)也改變了傳統(tǒng)圖書館的服務(wù)模式，應(yīng)用云計(jì)算的存儲(chǔ)、管理等相關(guān)技術(shù)為讀者提供網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用，這在很大程度上改變了傳統(tǒng)圖書館的窗口服務(wù)模式，因此各省高校都紛紛以云為基礎(chǔ)建立起高校圖書館聯(lián)盟以更快、更好地發(fā)展圖書館行業(yè)，如江西省高校圖書館聯(lián)盟平臺(tái)應(yīng)用云技術(shù)真正實(shí)現(xiàn)了資源共享一體化、服務(wù)一體化、管理一體化。然而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下的圖書館行業(yè)更將面臨新的變革，大數(shù)據(jù)可應(yīng)用數(shù)據(jù)分析、挖掘等技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)在云服務(wù)端的各種分散的關(guān)系化、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，掌握讀者的借閱行為、愛好、知識(shí)應(yīng)用能力等以預(yù)測(cè)讀者對(duì)知識(shí)服務(wù)的需求，使圖書館管理人員能根據(jù)預(yù)測(cè)進(jìn)行決策；也可應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)讀者的科研創(chuàng)新合作過程及合作交互型知識(shí)服務(wù)過程將要發(fā)生什么進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，從而應(yīng)對(duì)圖書館未來所面對(duì)的生存危機(jī)，同時(shí)也可通過應(yīng)用大數(shù)據(jù)的分析，預(yù)測(cè)以及智能決策等技術(shù)為圖書館建立科學(xué)及實(shí)用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如數(shù)據(jù)圖書館館藏信息安全評(píng)估模型。

2 讓數(shù)據(jù)更能引導(dǎo)用戶學(xué)習(xí)

對(duì)于教育界而言，大數(shù)據(jù)與云技術(shù)的結(jié)合使得教育資源的應(yīng)用突破了原有意義上的應(yīng)用格局，使教師與學(xué)生不僅僅是能夠共享存儲(chǔ)在云服務(wù)端的教育資源，并且能夠通過大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)各種類型多樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以得出隱藏在其背后的數(shù)據(jù)信息，并為師生提供最合理的策略和方案。教師可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)行為、學(xué)習(xí)愛好等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析及挖掘，讓教師做出預(yù)測(cè)并及時(shí)做出決策，更好地引導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)，同時(shí)也可應(yīng)用大數(shù)據(jù)的分析技術(shù)對(duì)開設(shè)的課程進(jìn)行效果評(píng)估，以及時(shí)調(diào)整培養(yǎng)方案；大數(shù)據(jù)技術(shù)也可對(duì)學(xué)生某一段時(shí)間以來的各種表現(xiàn)，如上網(wǎng)、業(yè)余學(xué)習(xí)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)出下一個(gè)時(shí)期將會(huì)發(fā)生的事情，以便盡早通過這些預(yù)測(cè)做出最適合學(xué)生健康發(fā)展的決策，并且基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)為學(xué)生推薦學(xué)習(xí)軌跡，開展適應(yīng)性學(xué)習(xí)，自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)。

3 讓高校教育決策者在掌握更多數(shù)據(jù)后做出更正確抉擇

早期的關(guān)系化數(shù)據(jù)時(shí)代，對(duì)數(shù)據(jù)分析基本上是采用抽樣的方法，推及所有人群，其準(zhǔn)確性會(huì)大打折扣。而在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，利用大數(shù)據(jù)的分析能力，IT能夠提供給企業(yè)決策層的將會(huì)是一個(gè)從各個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了全面篩選的信息，這能夠讓企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)層更準(zhǔn)確地了解市場(chǎng)、客戶以及自己的產(chǎn)品。同樣高校云存儲(chǔ)中心為大數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了更多關(guān)于師生客觀而又真實(shí)的行為記錄的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)處理中心對(duì)這些零散而又無(wú)特定結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)應(yīng)用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)處理后將會(huì)給決策者預(yù)示出做出某一決策后未來的發(fā)展趨勢(shì)，使決策者在了解其發(fā)展趨勢(shì)之后決定是否做出某一決策，這樣，使得決策者能在低風(fēng)險(xiǎn)下做出正確的決策，真正實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)也可幫助高校提高教學(xué)質(zhì)量，促進(jìn)教育公平。高校可從數(shù)據(jù)中心獲取關(guān)于高校內(nèi)正常教學(xué)活動(dòng)所產(chǎn)生的各項(xiàng)教學(xué)數(shù)據(jù)并在信息部門的協(xié)同下應(yīng)用大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)自上而下的開展教學(xué)管理優(yōu)化，促使高校教學(xué)管理體變革。

三 大數(shù)據(jù)時(shí)代云資源數(shù)據(jù)處理及服務(wù)

從存儲(chǔ)在云服務(wù)端的資源中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)并加以利用，再提出相應(yīng)的策略以指導(dǎo)師生學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)分析、挖掘的最終目標(biāo)，然而關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)生成的簡(jiǎn)單報(bào)表遠(yuǎn)不能達(dá)到此目標(biāo)，這就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更加深入的分析，這些分析需要依賴復(fù)雜的分析模型。運(yùn)用這些模型人們不僅可以通過數(shù)據(jù)了解現(xiàn)在發(fā)生了什么，而且可以對(duì)將要發(fā)生什么進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便在行動(dòng)上做出一些主動(dòng)的準(zhǔn)備。對(duì)于高校師生更是如此，他們不僅希望通過數(shù)據(jù)了解發(fā)生了什么，更是希望通過數(shù)據(jù)對(duì)未來進(jìn)行預(yù)測(cè)，以便讓他們做出相應(yīng)的方案，這樣他們就可以在信息化時(shí)代處于主動(dòng)的狀態(tài)而不是被動(dòng)狀態(tài)。

1 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)處理

云計(jì)算的出現(xiàn)在很大程度上解決了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及計(jì)算等問題，因此各高校紛紛投入資金以建設(shè)以云為中心的教學(xué)環(huán)境，以提高教育資源的利用率。但對(duì)于數(shù)據(jù)的分析仍然是依賴于簡(jiǎn)單的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，這種簡(jiǎn)單的分析方法對(duì)數(shù)據(jù)的分析，查詢往往耗費(fèi)大量的時(shí)間、人力、物力并且效率不高。面對(duì)這些問題，大數(shù)據(jù)時(shí)代提出利用Hadoop技術(shù)包括內(nèi)存檢索技術(shù)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反應(yīng)技術(shù)對(duì)大量的教育資源進(jìn)行分析的方法，這個(gè)方法通過構(gòu)建一個(gè)基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)資源處理平臺(tái)，并通過Map Reduce編程模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，以提高對(duì)數(shù)據(jù)分析的速度以及效率。該數(shù)據(jù)處理平臺(tái)首先是對(duì)各種碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，其主要的數(shù)據(jù)來源是存儲(chǔ)在遠(yuǎn)程云服務(wù)端的教育資源，包括學(xué)生信息云、教室信息云等教育信息資源，在完成數(shù)據(jù)收集之后，便可對(duì)這些碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，以提煉出連續(xù)的、低信息粒度的數(shù)據(jù)，而后將提煉出的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)交于上層以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，利用這個(gè)數(shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)幾百甚至是幾千個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)挖掘是利用數(shù)據(jù)挖掘算法，包括分類算法，回歸算法，聚合算法和降維算法等挖掘算法，對(duì)數(shù)據(jù)分析之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，以挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后有價(jià)值的信息為用戶做出決策奠定基石。在大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘依然是結(jié)合云計(jì)算，采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)存儲(chǔ)在云服務(wù)端的大量的、不完全的、模糊的教育資源挖掘其隱藏在這些數(shù)據(jù)背后的事先不知道的，但是又存在著對(duì)教師以及學(xué)生非常有價(jià)值的信息，并及時(shí)提出預(yù)警和指導(dǎo)幫助，同樣圖書館也可根據(jù)讀者的借閱圖書信息數(shù)據(jù)對(duì)讀者的學(xué)習(xí)行為、借閱行為、愛好等數(shù)據(jù)分析，提出新的服務(wù)方案、策略。其數(shù)據(jù)處理平臺(tái)如圖1所示。

（1）云資源層：云資源層的數(shù)據(jù)主要來源于云服務(wù)端的資源，如教室信息云，學(xué)生信息資源云等教育資源，通過Hadoop中的HDFS技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)信息進(jìn)行存儲(chǔ)，再利Hbase、ZooKeeper等數(shù)據(jù)處理和管理工具動(dòng)態(tài)生成MapReduce任務(wù)并對(duì)其進(jìn)行計(jì)算和聚合高效處理。

（2）模型層：模型層對(duì)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)層里的學(xué)生信息數(shù)據(jù)進(jìn)行Hadoop的ETL處理輸出匯總信息，包括學(xué)生學(xué)習(xí)行為，與他人協(xié)作行為等基本行為模型的分析，以掌握學(xué)生性格特征，學(xué)習(xí)能力，對(duì)資源滿意度等基本信息，以期在對(duì)學(xué)生有更多了解后，給他們提出最適合他們自己學(xué)習(xí)的指導(dǎo)。

（3）應(yīng)用層：通過模型層對(duì)學(xué)生信息或者其他教育資源信息分析后得出的結(jié)果，包括學(xué)生學(xué)習(xí)能力，學(xué)生性格特征等信息，對(duì)教師目前的教學(xué)效果以及學(xué)生的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)未來師生教與學(xué)的效果進(jìn)行預(yù)測(cè)，通過對(duì)預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行分析、挖掘給師生提出最佳教與學(xué)的策略。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代的教育資源服務(wù)

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的興起以及用戶對(duì)知識(shí)需求的變化使高校資源服務(wù)得以變遷。在大數(shù)據(jù)的背景下，高校教育資源在服務(wù)方式、途徑、模式等方面將會(huì)不斷得改變。未來的高校為教師、學(xué)生提供的服務(wù)將是通過數(shù)據(jù)的匯聚、過濾、分析和挖掘這一系列數(shù)據(jù)操作而得出的。因此，未來的高校提供給師生的服務(wù)將更加具有針對(duì)性和鮮明性。首先，在大數(shù)據(jù)的背景下，教育所提供的資源服務(wù)對(duì)于用戶來說，只需要關(guān)注其最終結(jié)果而不必知道其內(nèi)在原因。高校資源服務(wù)最終目標(biāo)是為用戶提供最快、最及時(shí)、最準(zhǔn)確的服務(wù)，對(duì)于高校數(shù)據(jù)處理中心而言只需應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)各種碎片數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，以研判采取的某種教學(xué)方式對(duì)教師的教學(xué)效果或?qū)W生學(xué)習(xí)效果是否有影響，如果效果明顯，那么決策者只需決定是否采用這種教學(xué)方式，不必要去追究這樣做會(huì)使效率改變的原因。其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的資源服務(wù)將會(huì)更加主動(dòng)、更加貼近用戶的實(shí)際需求，隨著信息化時(shí)代的加速，各高校在以數(shù)字校園的背景下紛紛對(duì)資源系統(tǒng)進(jìn)行整合，以最大限度的提高資源的應(yīng)用，如此一來高校師生不僅可以盡可能的應(yīng)用資源，而且也可以參與諸如資源平臺(tái)建設(shè)、服務(wù)評(píng)價(jià)等交互式工作，而系統(tǒng)可以收集用戶在該平臺(tái)上留下的“痕跡”以動(dòng)態(tài)的掌握用戶對(duì)各種資源的需求，及時(shí)滿足用戶的需求，這樣使用戶對(duì)資源中心所提供的資源更加認(rèn)可，而資源中心也會(huì)因?yàn)橛脩舻恼J(rèn)可而大大增強(qiáng)主動(dòng)服務(wù)的意識(shí)。

四 大數(shù)據(jù)時(shí)代高校教育發(fā)展趨勢(shì)

云計(jì)算為大數(shù)據(jù)提供了更多可彈性擴(kuò)展，廉價(jià)的存儲(chǔ)空間和計(jì)算資源，而且其提供的資源不僅種類繁多，并且分布廣泛，是高校異構(gòu)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的有力方式，因此，在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，高校教育將會(huì)朝著更多方向發(fā)展。

1 向以學(xué)生心中有數(shù)的終生制學(xué)習(xí)方向發(fā)展

大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校信息中心將不僅僅是簡(jiǎn)單的關(guān)系數(shù)據(jù)，而更多的是記錄了關(guān)于學(xué)生在資源共享平臺(tái)留下的行為方式（瀏覽、下載）等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)處理中心的任務(wù)是對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘，最終以某種數(shù)據(jù)表示方式呈現(xiàn)給學(xué)生，讓學(xué)生了解自己在各類資源子系統(tǒng)的活動(dòng)頻次及活動(dòng)類型和某段時(shí)期內(nèi)的學(xué)習(xí)狀況，同時(shí)給學(xué)生提出量身定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃。因此，這將會(huì)使學(xué)生從以往的“模糊”學(xué)習(xí)向“以學(xué)生心中有數(shù)”的學(xué)習(xí)發(fā)展，真正實(shí)現(xiàn)終生制學(xué)習(xí)。

2 改變傳統(tǒng)教與學(xué)課堂，向以交流為主的課堂方向發(fā)展

在未來的大數(shù)據(jù)環(huán)境下，課堂將會(huì)是以交流為主的學(xué)習(xí)，在傳統(tǒng)的課堂中教師主要是充當(dāng)教的角色而很少是學(xué)生當(dāng)中交流的一員，這種方式很難達(dá)到很好的教學(xué)效果，然而在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)為教師呈現(xiàn)學(xué)生的基本情況，教師在了解學(xué)生基本情況后可以制作出盡可能包括眾多的學(xué)生不理解的知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)視頻。而學(xué)生在課后可根據(jù)教師制作的教學(xué)視頻，有目的、有選擇性地觀看，回到傳統(tǒng)的課堂將疑難點(diǎn)與教師或同學(xué)面對(duì)面的交流，這樣一個(gè)以交流為主的課堂學(xué)生積極性也會(huì)更高，而且學(xué)習(xí)效率也將大大提高。

3 使教室管理向更高效、更安全、更快捷的方向發(fā)展

傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室或多媒體教室的管理通常是一個(gè)管理人員管理一個(gè)機(jī)房或某幾個(gè)機(jī)房，然而這樣的管理方式卻不是高效率的，而且大大浪費(fèi)高校的人力資源，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，高校內(nèi)可將校內(nèi)所有計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室或者多媒體教室的信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)中心，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)不同校區(qū)、不同教室類型、不同學(xué)期、不同時(shí)段以及不同教室里的教學(xué)設(shè)備產(chǎn)生的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行分析，挖掘后，并通過反饋的數(shù)據(jù)對(duì)某一教室里在某一時(shí)刻的某一設(shè)備進(jìn)行一個(gè)未來的趨勢(shì)的預(yù)測(cè)，判斷是否可能發(fā)生故障或者該設(shè)備是否可以承受高負(fù)載的運(yùn)行等情況，這樣可使管理人員提前對(duì)這些將會(huì)發(fā)生故障的設(shè)備進(jìn)行更換，以避免較大的損失，這將會(huì)大大提高設(shè)備的利用率，并且在這種趨勢(shì)下只需少數(shù)管理員在設(shè)備監(jiān)控中心對(duì)校內(nèi)所有機(jī)房進(jìn)行監(jiān)控，這樣大大節(jié)省了高校的人力、物力、財(cái)力。

五 結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)是隨著移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算等技術(shù)的成熟而出現(xiàn)并不斷發(fā)展起來的，并且受到IT界、學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，它的出現(xiàn)為云計(jì)算的更多實(shí)際應(yīng)用找到了更大的舞臺(tái)，大數(shù)據(jù)通過利用云計(jì)算的超強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)計(jì)算能力，可以更加方便的處理大數(shù)據(jù)的海量信息，為用戶提供了更方便、更快捷的服務(wù)，它將是人類走向“智慧”的鑰匙。然而大數(shù)據(jù)也面臨著諸多技術(shù)問題，如大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)表示方法問題，高效率低成本的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)問題等，但是隨著市場(chǎng)的發(fā)展和信息技術(shù)的不斷成熟，圍繞大數(shù)據(jù)的問題將會(huì)得到解決。