高校檔案大數據云平臺的構建方案研究

張倩

【摘要】本文結合高校檔案信息化建設的發展需要和現實條件，通過選擇平臺的開發目標，構建“云風格”的開發與應用環境，并組合應用大數據“掘金”工具來構建平臺的應用系統與功能模塊，提出初步研究的設計重點與部署建議。

【關鍵詞】高校檔案；大數據；云平臺

數據專家認為，在大數據戰略從頂層設計到底層實現的“落地”過程中，治理是基礎，技術是承載，分析是手段，應用是目的。這一見解給我們的啟示是：創建高校檔案大數據云平臺，是現代高校建設所需的重大信息化工程，具有非常重要的戰略意義，必須厘清發展思路、明確發展目標、找準發展定位，不僅要高度注重做好檔案大數據在線上與線下無縫對接應用策略的統籌規劃與科學部署，而且要慎重選擇平臺承載檔案信息數據管理、控制與服務等不同功能模塊的技術設計方案。本文結合高校檔案信息化建設的發展需要和現實條件，對構建高校檔案大數據云平臺，提出初步研究的設計重點與部署建議。

一、選擇平臺開發目標

鑒于現階段各高校檔案管理機構的基礎條件存在著較大的差異，因此我們認為，借鑒管理學大師Peter Drucker提出的“SMART”（目標管理）原則，對選擇高校檔案大數據云平臺的開發目標，具有非常重要的參考價值。

所謂“SMART”原則的涵義是指：S=Specific（明確性），即：應當制定明確的建設目標與行為標準；M=Measurable（衡量性），即：對項目建設的目標任務應當制定綜合評價指標體系及其評價方法，做到目標任務指標化、指標內容量值化、量值性態權重化、權重構成層級化；A=Attainable（可實現性），即：建設目標的規劃部署與實施措施，應當充分論證其必要性、可行性與靈活性，既要注重長遠目標與階段性目標的有機銜接，又要確保具體措施的可操作性；Relevant（相關性），即：注重分析評估建設目標與其他關聯事項的支持度、可信度與提升度。支持度是指：可分析關聯檔案借閱人數占總人數的比例及其用戶同時借閱A和B檔案的百分比；可信度是指：可分析出用戶在借閱了一份檔案之后，是否借閱另外一份檔案的可能性；提升度是指：可分析用戶在已借閱A檔案這個條件下借閱 B檔案的可能性與沒有這個條件下借閱 B檔案的可能性之比。T=Time-bound

（時限性），即：應當對項目建設任務制定明確的時間考核目標，既要將財力、物力、人力的投入成本與項目質量作為績效評價內容，也要把建設任務的時間期限作為績效評價內容。

通過深入研究可以發現，“SMART”原則不僅有助于科學確立高校檔案大數據云平臺的開發目標，而且可作為制定績效考核指標內容與標準值的科學評估方法，確保做到項目建設的成本投入有據可依，技術措施的遴選評估有章可循，績效優劣的風險應對有招可控。

二、構建“云風格”開發與應用環境

應當看到，高校檔案大數據本身就是一個“問題集”，對開發環境和應用環境均具有較高的技術要求。徐繼華等學者指出，構建一套大數據系統需滿足三個必備條件：天上有云

（云平臺），地上有網（物聯網、泛在網），中間有數（數據）。

經考察評估，我們認為，具有“云風格”的大數據處理平臺，是解決目前檔案大數據諸多問題和矛盾的有效手段。涵蓋IaaS、PaaS和SaaS的三種云計算模式，是當前具有完整生命周期閉環的“云服務”，這對既需盤活大數據又想節約成本的高校檔案管理機構而言，無疑是非常理想的選擇。

（一）選用符合自身需求的云服務產品。借助云技術高校檔案管理機構可以忽略預測分析手段的所有技術方面的困惑，聚焦于如何更好地領會定量分析，使用戶能夠成為更富有經驗的數據消費者。借用哈佛大學孟曉力教授的話來說就是：你不需要先成為一名釀酒師才能欣賞酒。因此，高校檔案管理機構可通過第三方“數據中間人”的技術支持，來構建“高校檔案大數據云”。據市場調研發現，中國版的云服務“QS認證”已在國內市場面世，就是“可信云服務認證”（TRUCS），它是基于國外先進經驗和本土市場特殊性專門針對云服務可信性的權威認證體系（目前是我國唯一針對云服務的權威認證體系），可提供云主機服務、云對象存儲服務、云數據庫服務、云引擎服務和云塊存儲服務5類基于云計算技術的35項云服務。2014年已有19家云服務商成為首批通過國家云服務權威認證體系認證的成員，這意味著中國云服務正式邁向“領證”時代，從而打破了“云服務商無上崗證”的局面。可信云服務認證工作，以專業和信譽為云服務安全“背書”，化解了推廣高校檔案云服務的最大障礙。目前，鑒于所有的云服務均為開源提供，高校檔案管理機構可在購買之前進行試用，以利找到符合自己校情發展所需的大數據服務產品與應用方案。若需了解云服務的相關參考標準，只要登陸可信云官網（www.dca.org.cn），就能便捷地查看通過認證廠商的各項技術指標，并根據這些評估認證結果來選擇優質的云服務提供商，進而推動“高校檔案大數據云”的順利建設。需要指出的是：“可信云服務認證”目前尚存在一定的局限性。例如，認證實現的只是云主機和PaaS的服務監測，更多類型的服務還有待于擴展。但我們相信，隨著可信云服務等云計算認證市場機制的完善和云服務商能力的提升，云服務產品的安全性和穩定性將越來越高。

（二）評估云項目的投資回報率。云項目投入能給高校信息化建設帶來什么回報，這是決策者在作投入決策時應當關心的事情。但遺憾的是，不少高校檔案管理者在被校領導追問IT投資的效益時，一般只能籠統地以提高檔案管理效率、提高用戶滿意度等模糊的回答來搪塞，且只能以檔案管理方面的投資回報是難量化的、長期的等理由作為托詞。對此，我們認為，評價云項目投資回報率既是項目立項的科學依據，也是檢驗項目運作績效的重要手段。所謂“云項目投資回報率”（ROI，Return on Investment），是指通過投資而應返回的價值。即：把資金、時間或精力等資源投入到云項目建設中后，期望其對構建高校檔案大數據云平臺能夠獲得令人滿意的績效。所謂“ROI定量效益”，是指可以數量化的效益，如庫存占用比、盤點誤差率、采購成本比等。所謂“ROI定性效益”，是指非數量化的定性指標，如用戶忠誠度或高校檔案館（室）形象的提升、管理流程的規范化等。由此可見，高校檔案管理機構通過開展ROI的績效評估，不僅可為優化資源配置、提高資產利用效率等降本增效措施提供精準依據，而且對改善和提升自身形象具有積極的推動作用。

三、組合應用大數據“掘金”工具

當前，大數據處理技術層出不窮，如IBM的IBMPower大數據和分析應用系統、Intel的Spark開源集群計算環境、華為的OceanStor 9000大數據存儲系統，等等。一些學者預言：大數據時代將沒有通用的底層平臺產品，而只有符合創新應用需求和全數據處理的大數據基礎架構。面對大數據技術應用這種遍地開花之勢，高校檔案管理機構應當根據自身的應用需求，慎重選擇成熟廠商的大數據技術產品及應用方案完善非結構化檔案信息數據“存儲、分析、開發、利用”的一體化集成運作機制。

（一）ODPS的應用功能（阿里云開放數據處理服務）。鑒于傳統的IT構建方案起步門檻太高，中小型高校檔案管理機構多數因難以承受其巨額投資而受阻，但阿里云ODPS服務面世后，現只需花幾百元就可獲得從海量數據中“掘金”的功能。

“阿里云開放數據處理服務”（ODPS），是構建在大規模分布式計算系統上的一種海量數據處理技術，其以REST API的形式支持描述性查詢語言SQL的數據處理，適用于海量數據統計、數據模型、數據挖掘等諸多互聯網應用。目前，高校檔案管理機構若需應用這項服務技術，只要登錄阿里云官網就可直接申請開通ODPS。ODPS應用現采取按流量收費的商業模式，其現行定價為0.3元/GB，即開即用，一個月內免費。經考察和測算，我們認為，ODPS應用所需的這一成本，對中小型高校檔案管理機構而言，不僅是絕對用得起的，而且一下子就可讓“高大上”的大數據分析應用技術接上地氣。

（二）Amazon EMR的應用功能（亞馬遜大數據分析云服務）。

Amazon EMR（Amazon Elastic MapReduce）是亞馬遜提供的大數據分析云服務。這種商業化的Hadoop基礎設施服務，它所提供的分布式計算能力，能夠讓高校檔案管理者方便地根據自身需求來處理和分析海量數據，完成Web索引、數據挖掘、日志文件分析、機器學習、信息研究等智能處理任務。需要指出的是，這些Web服務的集成，目前大多需要支付單獨的使用費用。從EMR目前的市場定價來看，基本上是按照計算時間來付費的，應用項目的具體價格可在官網查詢，檔案部門可按需定購。

（三）BigQuery的應用功能（谷歌大數據分析云服務）。

BigQuery是谷歌基于Dremel和Hadoop集群所提供的大數據分析云服務。用戶可將自己的大數據集上傳給谷歌的存儲器，開發者可使用BigQuery來運行SQL語句，對大數據集進行查詢和交互式分析。此外，用戶不但能將BigQuery用于自身的業務分析，還能在其基礎上開發對外的商業大數據分析服務。例如，大型高校檔案管理機構可采用BigQuery，向中小型檔案館

（室）提供大數據分析服務。

四、構建平臺的應用系統與功能模塊

高校檔案大數據云平臺設計的終極目標是“應用”，無論是平臺建設規劃與實施策略的制訂，還是IT技術產品與服務的選擇，都必須緊扣“應用”之需進行統籌謀劃與部署。通過調研考察發現，采用垂直整合、提供“平臺+應用”的一體化設計方案，不僅是開發建設高校檔案大數據云平臺的明智選擇，而且將成為創建高校智慧檔案館（室）的必由之路。

垂直整合、提供“平臺+應用”的一體化設計方案，能夠將若干極具可行的切入點作為平臺構建的組成部分，并讓這些子系統集成在一起形成一個高校檔案大數據云平臺，為高校檔案大數據開發和應用提供強有力的技術支撐。該平臺主要包含三層結構，不僅每個系統可下設不同的功能模塊，而且功能模塊可設計成“輕應用”（LAPP，Light App）的形式。即：所有應用都鑲嵌在網頁中，用戶無需下載安裝任何程序。采用這種“即搜即用”的全功能APP，用戶通過網頁可直接完成各項交互性的工作。 高校檔案大數據云平臺構架圖如下：

在該平臺構建過程中，有以下幾個關鍵點需要特別注意：一是要高度重視高校檔案大數據資源的優化集成。對館藏現有的“小數據”進行轉型升級，不僅要為其搭建整理、挖掘、分析等各方面應用的融合協作平臺，而且要采取“滾雪球”方式不斷健全和優化檔案信息的大數據資源集成庫。二是要著力打造高校檔案大數據資源的精加工車間。通過不斷整合優化內外部檔案信息資源的數據構架，努力將“核心資源數據庫”打造成“精加工車間”，使之能夠盡快投入到高校檔案大數據云平臺的實際運營之中去。三是要注重收集社會化、非結構化的檔案大數據資源。大數據具有明顯的社會化（Socialization of data）特征。因此，建立匯聚社會化、非結構化的高校檔案信息大數據資源知識庫已是當務之急。平臺構建時需建立社會化媒體信息大數據擴展數據庫，并將它作為高校檔案館藏大數據資源的有益補充。

【參考文獻】

[1][美]朱迪絲·S.赫爾維茨.寫給大家看的大數據[M].北京：人民郵電出版社，2014：206.

[2]徐繼華等.智慧政府大數據治國時代的來臨[M].北京：中信出版社，2014：182.

[3][美]Lawrence S.Maisel等.大數據預測分析：決策優化與績效提升[M].北京：人民郵電出版社，2014.

[4]孫藝娟，大數據推動IT基礎架構的創新[N].計算機世界， 2014-1-20.