試論智慧圖書館發展中的制約因素及改進策略

黃輝

試論智慧圖書館發展中的制約因素及改進策略

黃輝

論文根據智慧圖書館的發展現狀，分析智慧圖書館高級智慧化建設中存在的問題，探討建設智慧圖書館云數據中心的關鍵策略與建設方法。

智慧圖書館智慧化云計算數據中心

智慧圖書館是基于物聯網和云計算等現代技術，在數字圖書館基礎上發展起來的新一代圖書館服務管理模式。進入21世紀以來，國內外非常重視智慧圖書館的建設及其相關技術的發展。2010年，美國圖書館協會（ALA）將重要期刊《Library Systems Newsletter》（《圖書館系統通訊》）更名為《Smart Libraries Newsletter》（《智慧圖書館通訊》），旨在專門講述影響智慧圖書館的信息技術和介紹智慧圖書館的發展趨勢[1]；2013年3月4日，我國《國家重大科技基礎設施建設中長期規劃（2012—2030年）》正式發布，明確未來20年我國重大科技基礎設施的發展方向和“十二五”時期的建設重點，強調為突破未來網絡基礎理論和支撐新一代互聯網實驗，建設未來網絡試驗設施，主要包括原創性網絡設備系統、資源監控管理系統、涵蓋云計算、物聯網等[2]。最近幾年，國內外關于智慧圖書館的研究和建設取得了初步成果，但在總體上智慧化程度比較低，原因主要在于缺乏提供“智慧”支撐功能的云數據存儲、分析、計算中心。本文基于智慧圖書館的發展現狀及智慧圖書館高級智慧化建設中的主要障礙，著重探討建設智慧圖書館云數據中心的關鍵策略與建設方法，以期有助于我國智慧圖書館的建設與發展。

1 智慧圖書館及其發展現狀

1.1 智慧圖書館

目前，國內外研究者較為一致地認為：“智慧圖書館是建立在物聯網技術的基礎上的新一代圖書館?！盵3]但是，由于智慧圖書館是發展中的新事物，迄今為止尚無統一的定義。筆者認為，智慧圖書館是“智慧地球”和“數字圖書館”的延伸和拓展，是利用物聯網技術和智能感知設備，采集、分析信息用戶數據，了解用戶信息需求習慣和種類，主動為用戶提供信息服務的新一代圖書館模式，具有高度自動化、管理可視化、服務主動化等特點。智慧圖書館架構如圖1所示。

智慧，是高等生物（狹義）所具有的基于神經器官（物質基礎）的一種高級綜合能力，包括：感知、知識、記憶、理解、聯想、情感、邏輯、辨別、計算、分析、判斷、文化、中庸、包容、決定等多種能力[4]。高等生物與低等生物的區別就在于前者可以感知識別周圍的物體和環境，并可以根據外界信息進行判斷思考進而指導下一步行動，亦即人們常說的“智慧”。智慧圖書館與非智慧圖書館的標志性區別就在于智慧圖書館可以識別圖書館內的用戶、物品及其所處環境背景，并可根據用戶活動產生的信息，自動分析判斷用戶類別，主動應答和服務用戶。

1.2 智慧圖書館的發展現狀

隨著網絡技術的迅速發展，當前國內外非常重視并積極展開智慧圖書館的相關研究和建設。2010年2月，美國圖書館協會出版的《Smart Libraries Newsletter》（《智慧圖書館通訊》）雜志開辟了“Smarter Libraries Through Technology”（智慧圖書館技術實現）專欄，由全球圖書館系統自動化專家Marshal Breeding介紹影響智慧圖書館的相關技術發展趨勢。2007年，荷蘭圖書館部署了一種智慧沙發，只要用戶進館時刷一下圖書證，就可以召喚一張專屬的沙發椅，用戶走到哪兒沙發都會緊緊跟著，當用戶找到所需的書籍就可馬上坐下來閱讀，不用去找位子，也不用擔心離開位子會被人占去，因為這是專屬沙發，一旦用戶跨過圖書館離開區域的標識黃線，沙發就認為用戶已離開圖書館，接著沙發會立刻歸位，等待下一位用戶的召喚。更妙的是，如果想在圖書館內舉辦小型論壇或召開會議，圖書館員可以一次召喚多張椅子到指定場所，完全不用人工搬運，既節省人力又方便快捷[5]。2008年，國家圖書館二期暨國家數字圖書館正式開館接待用戶，新館引進無線射頻識別（RFID）技術實現了館藏圖書的自助借還和管理；2011年，廣州圖書館應用部署了全國首個智能型流動圖書館，新的流動圖書館以居民身份證為讀者證，用戶可自助借還、辦證、下載數字資源，新的智能流動圖書館全面應用無線射頻識別技術提供圖書自助借還服務[6]；此外，廣州圖書館已經部署有線網絡節點4000個，無線網絡覆蓋范圍100%，全面應用無線射頻圖書識別技術和文獻自動分揀系統[7]。北京大學圖書館、清華大學圖書館、中國人民大學圖書館、中國科技大學圖書館、北京理工大學圖書館等研究型大學圖書館也都不同程度地構建了基于RFID的自助借還書機和智能館藏管理。

從國內外智慧圖書館研究及建設現狀來看，國外比我國起步較早，稍顯領先，但都取得一定研究成果，基本完成了智慧圖書館的初步建設和對館內圖書及設備的RFID電子標簽改造工作，實現了對圖書和設備的自動感知和識別，開發應用了圖書自助借還、定位、自動盤點和分揀等自動化管理系統；某些建設力度較大的圖書館還實現了館室背景環境的智慧化控制，根據環境的溫濕度高低、用戶數量的多少自動調節空調和開關電燈，也部署了一些智慧設備，例如荷蘭圖書館智能沙發和澳大利亞社區智慧電子圖書館員等。但在總體上，暫時尚無高度智慧化的智慧圖書館建設范例，絕大多數智慧圖書館基本上不具備高級別的智慧化功能，例如館內用戶的實時自動定位、用戶智能識別、用戶信息數據的自動收集、關聯用戶數據的自動分析挖掘、智能門禁用戶開關系統等等。

2 制約智慧圖書館智慧高級化建設的主要障礙

長期以來，制約傳統數字圖書館向智慧圖書館發展的主要瓶頸是感知識別功能缺失，無法主動感知識別對象和外界環境。如同人缺失眼睛、耳朵和觸覺，自然無法對外界做出回應和判斷，圖書館也就無法產生“智慧”功能。近年來，快速發展的物聯網技術填補了這一空白，打破了制約智慧圖書館發展的關鍵性屏障，依托物聯網標識技術，為物聯網中的人、物賦予標識，將普通的物進行必要的、物聯網可識別的特殊“物”化改造，使彼此可以相互感知識別，在彼此識別的基礎上，即可實現人與物、人與圖書館、圖書館與圖書館、物與物之間的交互，達到即時交流、控制、管理的目的，也可以模擬產生人們身體器官延伸的“智慧”效果。但是，從當前國內外大多數智慧圖書館發展現狀看，大都停留于自動識別功能的“弱智”階段，存在一些亟待克服的障礙。

2.1 缺乏存儲海量數據的存儲中心，必要數據無法收集

通過分析龐大數據來獲得有價值的信息或結論，被稱為“大數據”。智慧圖書館存有數量龐大的文獻、用戶、門禁、傳感器等，時刻產生大量數據流量，包括視頻、圖片、位置信息等，每天產生的數據將以TB為單位計算，一個月的數據超過幾百TB，當前多數圖書館的存儲能力難以達到這一要求，因此無法收集關鍵的必要數據。

2.2 缺乏非結構化數據的處理功能

與分析既有海量結構化數據的傳統“商業智能”不同，智慧圖書館還需要分析非結構化的即時數據，例如，全館所有圖書的即時位置數據，用戶的移動軌跡數據，全館所有房間的環境即時溫濕度、光熱度數據等。當前，國內外大部分智慧圖書館均無法實現非結構化數據的存儲和分析功能，只停留在結構化數據的分析處理階段。

2.3 缺乏計算海量數據的強大計算能力

在智慧圖書館模式下，每天采集到的數據以TB計算，而計算分析TB級別的即時海量數據，只有功能強大的超級計算機才能完成。當前，多數圖書館使用的是普通計算能力的服務器，無法短時間快速完成計算，因此智慧圖書館要求的可視化、可分析的智慧管理效果無法予以體現。

2.4 缺乏相應的高級智慧化應用系統

高級智慧功能包括記憶、聯想、邏輯、計算、分析、判斷等多種功能，這些功能以數據挖掘為基礎來實現，由于數據無法存儲、采集、計算，直接影響了高級智慧化應用系統的設計和開發。例如，荷蘭圖書館的智慧沙發，只能跟隨用戶而不能記憶用戶，在用戶下次再來時即使沙發空閑也仍然需要重新刷卡召喚，缺乏實現主動分析判斷和應答的功能。

3 建設智慧圖書館向高級智慧發展的關鍵因素

克服制約智慧圖書館向高級智慧發展的主要障礙，關鍵在于必須建設智慧圖書館的云數據中心。智慧圖書館盡管處于起步階段，但與之密切相關的智慧應用在國際企業中已有多年，眾多大型跨國企業都創建了自己的云數據中心，存儲與之相關的海量數據，在此基礎上進行數據分析處理并得出重要的分析結果，實現了利潤的大幅度增長。例如，在google或百度的輸入框中輸入一部分關鍵字，就自動顯示相關搜索關鍵字的建議，只要輸入“云”，系統就自動提示“云服務”“云盤”“云播放”等。這種搜索關鍵字建議，是基于對用戶龐大的搜索歷史記錄數據進行統計分析后得出的，即使輸入的是漢語拼音“yun”，或者錯誤的英文單詞“clond”，系統也會給出正確的搜索建議，這種“輸入修正功能”也是通過相同的原理實現的。根據2014年第一季度騰訊財報披露的信息顯示，截至2013年底，微信每月活躍用戶達到3.55億[8]；QQ每月活躍用戶數為7.21億，同時在線用戶數突破2億[9]；微信和QQ可以為用戶提供類似“他們可能是你感興趣的人”的提示，系統給出的人基本上正是你認識的，甚至還顯示對方姓名和電話號碼，當前所處的位置；此外，騰訊QQ空間相冊還可以實現強大的相片人物識別功能，只要用戶對某張相片中某個人的頭像進行標識命名，系統就自動對所有相片中的同一個人進行識別，并自動以用戶標識的名稱為其命名，這些都是對龐大數據進行分析得到的結果。2012年，百度正式推出的一項免費云存儲服務，首次注冊百度云網盤即可獲得5GB的空間，登錄百度云移動端，即可領取2048G永久免費空間。截至2012年11月，百度云注冊用戶為2000萬，按人均2TB空間計算，僅免費數據存儲空間就達到驚人的4億TB（4×1014MB）[10]。2009年創立的FlightCaster，通過分析美國氣象局和交通統計局的公開數據，可以在航空公司正式通知前6小時，對航班晚點做出類似“正點概率為3%，輕微晚點（60分鐘內）概率14%，晚點60分鐘以上概率83%”的預報，而實現這些預報的前提條件同樣是必須具備對海量數據存儲分析的云數據中心。日本PASMO公司發行的交通IC卡不僅可以記錄持卡人乘坐公交車、地鐵等交通工具的歷史記錄，還可記錄持卡人在各種24小時連鎖便利店的消費記錄，通過深入分析持卡人在地鐵站公交站附近的便利店內消費的記錄信息，可得出結論，例如：“20多歲女性，經常乘坐XX線到XX站，非常喜歡在XX站廳商店購物”。

由此可見，存儲和統計分析龐大數據以獲得有價值的信息或判斷的能力，是實現高級智慧功能必須具備的前提條件。因此，為了實現智慧圖書館的高級綜合智慧功能，實現對智慧圖書館內數量眾多用戶、物品、設備的實時情況的分析判斷并做出應答，必須建設具備海量數據存儲和分析能力的智慧圖書館云數據中心。

4 智慧圖書館云數據中心的建設策略

“云計算”（Cloud Computing）是一種通過網絡統一組織和靈活調用各種ICT（Information Communication Technology）信息資源，將分布式計算、網格計算、并行計算結合起來以服務方式提供給用戶的資源服務模式[11]。云計算的物理實體就是云數據中心。智慧圖書館云數據中心建設主要分為基礎設施和云操作系統兩個模塊。

4.1 智慧圖書館云基礎設施模塊建設

基礎設施模塊關鍵部分包括服務器、網絡和數據中心。（1）服務器。服務器是整個云系統中的基礎節點，為了實現低成本目標，云系統大都采用X86服務器，并通過安裝虛擬化軟件來提高對服務器資源的利用率。當前較為成熟、應用最廣泛的服務器虛擬化軟件分別是威睿的EXS、微軟的Hyper-V和思杰的XenServer，其中威睿的市場份額最大。（2）網絡技術。一個云內可以包含數千，甚至上萬臺服務器，虛擬化技術的普遍采用使實際網絡節點的數量更加巨大，因此用于連接各個節點（服務器）的網絡成為關鍵環節，目前的主流方式是部署虛擬機軟件廠商所提供的軟件交換機（例如威睿的vSwitch）實現網絡互連。（3）數據中心。這里的數據中心指存放節點服務器的一個個物理空間，分散的數據中心通過網絡匯聚成云數據中心。大量服務器的運轉將導致能耗過高，因此數據中心建設過程中主要圍繞提高利用率、有效制冷和供配電系統的節能等：通過在空閑時自動休眠、關閉內核、虛擬化來提高服務器的資源利用率；通過熱管理技術改善數據中心氣流組織，實現制冷量的精確供給和按需分配，節省制冷系統的能耗；通過選用高效率的、模塊化的UPS電源，進行合理的IT設備與供電設備布局來實現節約電能。

4.2 智慧圖書館云操作系統模塊建設

云“操作系統”的體系結構和表現形態與單機操作系統有顯著區別，云計算“操作系統”的關鍵技術包括實現底層資源池化管理的“資源池”管理技術和向用戶提供大規模存儲、計算能力的分布式任務和數據管理技術。（1）“資源池”管理主要實現對物理資源、虛擬資源的統一管理，并根據用戶需求實現虛擬資源（虛擬機、虛擬存儲空間等）的自動化生成、分配、回收和遷移，用以支持用戶對資源的彈性需求?！百Y源池”管理可以實現虛擬資源的“熱遷移”，即在物理主機發生故障或需要進行維護操作時，將運行在其上的虛擬機遷移至其他物理主機，同時保證用戶業務不被中斷，因此不需使用昂貴的磁盤陣列，從軟件層面實現數據備份，目前威睿、思杰、微軟的虛擬化解決方案均支持“熱遷移”功能。（2）分布式任務和數據管理可實現在底層大規模服務器節點資源上進行分布式的“大數據”計算，并對大量結構化與非結構化的數據進行存儲與管理，主要包括分布式計算、分布式文件系統和非結構化分布式數據庫技術等。分布式計算技術是對網格、集群計算技術的繼承與發展，將一個大規模的處理任務分解為同質化的較小的處理任務，并分散在不同的計算節點中完成，之后對結果進行匯總，得到最終的處理結果；分布式文件系統是將數據分為同樣大?。?4M）的文件塊，分散存儲在不同的服務器中，由一個元數據服務器來進行統一管理，并為用戶提供數據讀寫的塊地址；為處理大量文本、圖像、聲音和視頻等非結構化數據，出現了眾多的非結構化數據庫（統稱NoSQL數據庫）。采用最廣泛的分布式任務和數據管理技術是由雅虎創立，由Apache基金會支持的Hadoop項目。

5 結語

當前，智慧圖書館建設已成為國內外圖書館建設面臨的重要課題，與之相關的物聯網、云計算等技術也已經成為全球ICT產業界公認的發展重點，各國政府積極通過政策引導、資金投入等方式加快本國云計算的戰略布局和產業發展。當前盡管智慧圖書館建設暫時處于“瓶頸”狀態，高級智慧功能尚未全面顯現，但是隨著云計算和物聯網技術的迅猛發展，必然推動越來越多的智慧圖書館實現高端智慧化功能。由于智慧圖書館云數據中心可望從基礎設施層面解決困擾智慧圖書館綜合功能問題，可以預料，將會有越來越多的智慧圖書館試水云數據中心的建設，通過云數據中心的建設解決當前智慧圖書館的“弱智”問題，從而加快智慧圖書館建設的發展步伐。

[1]劉麗斌.智慧圖書館探析[J].圖書館建設，2013（3）: 87-94.

[2]國務院關于印發國家重大科技基礎設施建設中長期規劃（2012—2030年）的通知[EB/OL].[2014-04-29].http://www.gov.cn/zwgk/2013-03/04/content_2344 891.htm.

[3]李顯志，邵波.國內智慧圖書館理論研究現狀分析與對策[J].圖書館雜志，2013（8）:12-17.

[4]智慧[EB/OL].[2014-04-29].http://baike.baidu.com/link? url=raCtg5cF_gEEfmRJmB0eYxjbiM-cWgCPTiqa0Ez I8uBQqpOcRgOwyYWpt9cwSzxN.

[5]在荷蘭圖書館借書[EB/OL].[2014-04-29].http：//www. 56.com/u56/v_NTIxOTUwNDU.html#fromoutpvid=NT IxOTUwNDU.

[6]廣東省文化廳.全國首個智能型流動圖書館在廣州圖書館問世[EB/OL].[2011-05-06].http：//www.gdwht. gov.cn/show.php?id=25886.

[7]廣州圖書館.廣圖概況[EB/OL].[2014-04-29].http：//www. gzlib.gov.cn/aboutus/profile.jsp.

[8]微信月活躍用戶3.55億[EB/OL].[2014-04-30].http：// www.morningpost.com.cn/szb/html/2014-03/20/content_ 277721.htm.

[9]騰訊QQ同時在線人數突破2億[EB/OL].[2014-04-30].http：//tech.qq.com/a/20140412/000129.htm.

[10]百度云宣布用戶數達2000萬[EB/OL].（2012-11-29）[2014-04-30].http：//tech.163.com/12/1129/14/8HG1S U66000915BF.html.

[11]劉榮發.福州地區大學城文獻提供云平臺建設研究[J].圖書館學研究，2014（4）：9-12.

黃輝廣東農工商職業技術學院圖書館館員。廣東廣州，510507。

On the Restraining Factor in the Smart Library Development and some Stratedies

Huang Hui

Based on the development status of smart library,this paper analyzes the senior intelligence problems existing in the construction of the smart library,discusses the key improvement strategy and procedure of the construction of the cloud data center of smart library.

Smart Library.Smart.Cloud computing.Data center.

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2014-05-14編校：劉勇定）