基于云計算的數字圖書館核心數據管理與保護研究

基金項目：2012年教育部人文社會科學青年基金項目“云計算環境下數字圖書館云服務信息化平臺架構策略與用戶服務模式研究”（項目編號：12YJC870019）研究成果。

作者簡介：王志強（１９８８－），男，講師，碩士，研究方向：云計算，數字圖書館建設、數字圖書館網絡安全。?信息資源開發與利用?

〔摘要〕核心數據的管理與保護問題，給云計算環境下的數字圖書館的發展帶來了巨大挑戰。本文首先分析了云計算環境下數字圖書館海量數據的高效管理，以及云端數據快速、精確查詢問題。然后，提出了一種基于云計算的數字圖書館核心數據管理與保護策略。該策略能夠有效提升系統資源的利用率、服務可用性和解決資源瓶頸問題，并保證了用戶核心數據的安全。

〔關鍵詞〕云計算；數字圖書館；核心數據；管理；保護

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０１４．０５．０１８

〔中圖分類號〕Ｇ２５０７６〔文獻標識碼〕Ａ〔文章編號〕１００８－０８２１（２０１４）０５－００８８－０３

Study of Core Data Management and Protection Strategy

for Digital Library Based on Cloud ComputingWang Zhiqiang

（School of Information Engineering，Lanzhou University of Finance and Economics，Lanzhou 730020，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕Core data management and protection imposes a grand challenge to the development for digital library under cloud environment.In this paper,firstly it analyzed problem of the mass of data of efficient management and the clouds accurate data precision quickly of digital library under cloud environment.And then,a core data management and protection strategy for digital library based on cloud computing was proposed.It could improve system resource utilization,improve service availability and resolve resource bottlenecks,and effectively solve the security problem of uses core data.

〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕cloud computing;digital library;core data;management;protection

隨著云計算技術的發展和在數字圖書館應用的不斷深入，圖書館可為讀者提供安全、高效、經濟、便捷的云個性化服務，讀者已擺脫了所處地域、閱讀模式、網絡帶寬和閱讀成本等問題的束縛。

但是，圖書館云個性化閱讀服務所具有的海量數據存儲、高效處理、快速訪問與檢索、高速傳輸和無縫擴展能力，在提高圖書館云個性化服務質量和讀者滿意度的同時，也大幅度增加了數據環境的復雜性和管理難度，數據具有海量、異構和非確定性的特點。因此，如何加強云圖書館數據結構和管理的安全性、可用性、容錯性、可控性和可擴展，對于提高圖書館市場競爭力、云服務模式有效性和讀者云閱讀滿意度具有重要的意義。

１云圖書館核心數據管理面臨的問題與挑戰

１１須加強云虛擬化資源部署與配置數據的管理

云計算環境下，圖書館將云基礎設施資源深度虛擬化為一個大的資源池，根據讀者云閱讀服務需求動態部署、分配和管理。如何加強云虛擬化資源部署、分配過程控制數據的管理，并對全過程進行準確、實時、動態的數據采集、跟蹤、處理和修正，是關系圖書館數據中心自動、準確地描繪虛擬化資源不同對象之間的關聯關系，以及能否智能、實時地采集云服務系統虛擬化資源配置種類、數量和需求變化數據的關鍵。同時，也是能否以可視化的方式描述資源配置組織結構，為有效制定、執行云虛擬化資源的分配、部署、調度和管理策略，提供準確、可靠數據支持的保證［１］。

１２云圖書館數據管理的層次劃分

云圖書館數據環境具有海量、非確定性、分布異構和動態變化的特點，要求數據管理層次的劃分過程科學、可控和邏輯性強。

從數據處理的功能性和過程劃分，云圖書館數據管理層次主要分為數據的組織與管理、數據的集成與管理、分布式并行處理和數據分析4部分。數據組織與管理層要求數據庫具有海量數據分布式存儲的功能，具有較強的存儲經濟性和容錯性。數據集成與管理層要求數據中心具有海量數據處理、分析和滿足讀者QOS（服務質量）需求的能力。分布式并行處理層可實現分布式環境下數據的挖掘和處理，具有高效的云資源分配和并發任務調度能力。數據分析層可對云圖書館數據庫中海量的結構化、半結構化和非結構化的文本、語音、圖形和圖像數據，在不確定的知識條件下通過高效數據挖掘和分析，為讀者提供語意明確、高價值密度的關系化服務數據［２］。

１３核心數據管理的安全性與可靠性

核心數據管理的安全性與可靠性，是關系云圖書館個性化服務有效性和讀者閱讀滿意度的重要問題。首先，云服務商數據存儲具有環境復雜、安全威脅多、多用戶共享和可用性要求高的特點。圖書館應根據云閱讀服務安全級別需求，與云服務商簽署相應安全等級的云服務租賃協議，確保圖書館管理與用戶服務數據的安全性。其次，云圖書館應保證所存儲的數據能夠科學管理、高效訪問、快速查找和準確定位，且數據管理與使用具有較低的成本和較高可用性。第三，數據管理應具備較強的冗余性、容錯性并支持災難恢復，能夠依據數據管理可靠性劃分等級，制定相應的存儲、使用、冗余和災難恢復策略。

１４核心數據管理有效性的評估與保障

核心數據管理有效性的評估，是云圖書館依據讀者服務水平協議，對云圖書館數據管理的科學性、安全性、經濟性、可用性和用戶閱讀愉悅感整體評估的過程。同時，也是云圖書館量化數據管理質量，發現數據管理平臺和策略存在的問題，優化平臺管理性能和管理策略的關鍵。

云圖書館核心數據管理有效性的評估與保障，主要應包括云圖書館數據結構的科學性、數據采集與知識發現的有效性、數據管理的效率與可用性、數據管理過程是否符合國家法律規定和保護讀者隱私、云租賃協議的合理性與經濟性、數據管理平臺的兼容性與可擴展性等方面的內容。此外，還應根據云圖書館服務模式和讀者閱讀需求轉變，及時修改評估指標內容和修正評估指標的影響因子，確保評估結果科學、全面、準確和可用［３］。

１５核心數據管理的可持續發展保障

隨著讀者云個性化服務內容、模式和用戶需求的轉變，圖書館必須加強數據管理平臺的管理效率、方式、可用性和運營成本控制，才能適應云圖書館未來數據管理需求和確保云服務可持續發展。

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首先，應重點關注云服務租賃商基礎設施數據存儲、管理與服務性能的提升，以及所簽署的云服務租賃協議在數據存儲、應用管理方面的安全性、效率、經濟性和可用性。其次，應通過技術革新和管理策略優化，提高云圖書館數據管理資金的投資使用效率。在保證讀者云閱讀質量的前提下，通過有效降低數據管理與云服務成本來提高圖書館服務市場競爭力。第三，圖書館可預測未來云數據庫存儲容量、云資源需求和管理內容的變化趨勢，通過制定短期和長期的數據管理與服務能力提升計劃，有效降低圖書館數據管理、用戶服務和可持續發展的風險［４］。

２云圖書館核心數據的管理與保護策略

２１實現核心數據的全流動性

隨著無線通信技術的發展和圖書館智能移動閱讀終端的普及，高速數據接入的移動閱讀方式，成為讀者云閱讀體驗活動的重要組成內容。在服務數據的高速、移動傳輸的環境下，如何降低圖書館云數據存儲的固化程度，實現數據完整、智能、自主的流動，是關系讀者云計算環境下移動閱讀質量和滿意度的關鍵。

首先，圖書館應利用云計算海量存儲、高性能計算和快速傳輸的特性，將服務數據的管理、查詢和數據下載任務交付云端完成，以此大幅度降低云移動閱讀活動對閱讀終端性能的要求。同時，須將在云端采集、查詢的數據，通過透明化的同步過程下載到閱讀終端，保證讀者閱讀終端數據和云端數據實時同步。其次，云圖書館應根據云閱讀服務數據的重要性、可用性和使用頻率，將數據劃分為不同的優先存儲級別，根據存儲級別判定結果將數據分別存儲于高性能在線磁盤或者低成本磁盤上，并根據判定結果的周期變化進行核心數據動態存儲，實現存儲資源與成本的最優化配置。

２２加強核心數據的管理和價值發現

云圖書館數據主要包括云系統運營與管理數據、用戶服務數據、讀者注冊與社會關系數據、圖書館運營決策數據等。圖書館根據數據對讀者服務有效性和閱讀活動可持續發展的影響程度，將數據分為核心數據和一般數據。核心數據具有精確、集成、跨越信息系統不同功能模塊、可重復使用和存在于多個異構應用系統中的特點，對云圖書館的高效運營和服務質量保障具有重要意義。

云圖書館核心數據的管理是一個復雜和由多個信息系統共同作用的過程。首先，在核心數據采集、處理、清洗、轉換、管理、復制和同步過程中，云圖書館應保證核心數據存儲模式統一和內容完整、準確、權威，可為圖書館管理員和讀者提供清晰、具有較高價值密度的，云圖書館運營、管理和讀者服務決策支持。其次，圖書館應實時對核心數據進行管理、監督、維護和完善，確保核心數據信息具有較高的真實性、準確性、時效性和可用性，可真實反映圖書館運營服務與讀者閱讀活動狀況。第三，圖書館應加強核心數據的價值發現和提取，及時預測、發現在云圖書館運營與用戶服務過程中存在的威脅與隱患。同時，依據核心數據的決策支持作用來優化云服務資源和服務模式，不斷提高讀者云閱讀活動的滿意度［５］。

２３確保云圖書館核心數據安全、保密

根據云安全聯盟（CSA）發布的30版《云計算關鍵領域的安全指南》描述，云圖書館數據安全內容主要涉及用戶數據不被非授權的用戶獲取，以及數據可隨時獲取兩方面的內容。因此，云圖書館在核心數據安全管理中，應重點加強數據可控性和可用性的管理。

２３１加強圖書館數據管理系統的自身安全建設

隨著數據環境和用戶服務過程復雜度的增加，云圖書館面臨著許多新的數據管理安全威脅和挑戰。

云計算環境下，數據可在云服務商云存儲設備、圖書館數據中心、用戶終端之間大規模、大范圍的遷移，已成為云服務模式的一個突出特點。因此，云圖書館在數據遷移之初，首先應準確評估擬遷移數據與其它數據源整合的有效性，以及如何通過數據過濾、凈化和審核過程提升數據質量，保證數據提取、轉換和加載過程安全、高效。其次，云圖書館應通過系統防護、入侵檢測、安全配置、身份認證、訪問控制、數據加密、多租戶隔離、數據備份等手段，提高數據管理系統的自身安全性和防御能力。第三，云圖書館可在云服務商云服務平臺、云圖書館和讀者之間建立VPN（虛擬專用網絡），通過VPN安全加密的方式將云服務商、云圖書館和讀者的核心數據傳輸安全管理，納入到云圖書館數據管理的安全架構下，確保云圖書館核心數據在云服務商、圖書館、讀者三者之間的傳輸安全。

２３２制定并執行科學、可靠的核心數據安全管理策略

首先，云圖書館應結合核心數據管理面臨的安全威脅與風險，加強云圖書館管理員和用戶的數據安全管理、使用教育。同時，通過云服務商安全管理級別評估，制定切實可行的安全管理制度和設定關鍵系統的分級、分權管理策略，在制度上保證核心數據管理、應用安全。其次，應將核心數據的安全管理融入數據生命周期管理全過程中，結合數據環境特點重點關注數據安全級別劃分、虛擬機隔離、多租戶數據隔離、殘余數據安全擦除、數據存儲安全保障與備份、災難恢復、讀者隱私保護、數據安全傳輸等方面內容。第三，實現數據保密設施和性能、數據完整性和可用性、數據的銷毀和可恢復性、數據虛擬化安全管理水平的自動評估和優化，提高云圖書館核心數據安全管理的智能、自動化水平［６］。

２４加強數據管理平臺和運營中心的功能建設

云圖書館應加強數據管理平臺和運營中心的功能建設，確保數據管理過程安全、高效、可靠、容錯、可擴展和能夠提供數據管理接口。

首先，圖書館云數據管理平臺可根據數據管理任務特點進行云資源的分配、管理與調度，為圖書館提供可靠、靈活和高性價比的數據管理服務。可支持云圖書館管理員通過遠程登錄的方式，進行海量數據的實時管理、分析、查詢處理、數據庫維護與優化工作。其次，云圖書館應加強自建和云服務商數據庫系統的計劃、組織、協調與控制工作，確保數據管理和運營平臺符合云計算標準和用戶服務質量要求。第三，云圖書館應重點關注數據中心機房基礎設施標準、云系統設備性能和兼容性、管理運營系統的性能和可控性、數據維護與使用人員的技術水平等，并將圖書館數據管理平臺和運營中心的建設標準量化，確保平臺建設與數據管理過程中，風險能夠識別、評價、分配和可控。

３結束語

云計算環境下，圖書館數據中心具有數據海量、異構和非確定性的特點，大幅度增加了數據遷移、管理、存儲、應用和維護的難度。此外，讀者云個性化閱讀服務的不確定性和較高體驗需求，對云圖書館數據管理的安全性、效率、經濟性和可用性提出了更高的要求。因此，為了提高云服務保障能力和讀者云閱讀活動滿意度，圖書館應加強核心數據的存儲、管理、查詢和使用能力，實現核心數據的智能、自動化管理，才能保證云圖書館數據管理過程規范、一致、完整、實用性和可擴充性。

參考文獻

［１］劉正偉,文中領,張海濤.云計算和云數據管理技術［Ｊ］.計算機研究與發展,2012,49（增刊）:26-31.

［２］趙宏偉,宋寶燕,邵一川.云計算環境下的一種高效的資源管理策略［Ｊ］.計算機科學,2012,39（2）:212-215.

［３］常潤梅,孟利青,劉萬軍.電信企業云計算數據中心容量管理［Ｊ］.遼寧工程技術大學學報：自然科學版,2013，32（8）:1112－1117.

［４］楊健，王劍，汪海航，等.移動云計算環境中基于代理的可驗證數據存儲方案［Ｊ］.計算機應用，2013，33（3）:743－747，792.

［５］馮登國,張敏,張妍,等.云計算安全研究［Ｊ］.軟件學報，2011,22（1）:71-83.

［６］孫福權,張達偉,程勖,等.基于Hadoop企業私有云存儲平臺的構建［Ｊ］.遼寧工程技術大學學報:自然科學版,2011,30（6）:913-916.

（本文責任編輯：馬卓）

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