◆葉 雯 李 娜 張春華
淺析基于高校校園無線網絡的大數據研究
◆葉 雯 李 娜 張春華
(南京工程學院網絡與信息中心 江蘇 211167)
在當下大數據應用如火如荼開展的背景下,本文結合我校智慧校園以及校園無線網絡的建設情況,在已建成的大數據平臺上基于校園無線網絡數據進行行為軌跡分析,以期針對我校實際校園無線網絡環境,更好地為教育教學工作服務。
大數據;智慧校園;校園無線網絡
大數據,共享大勢所趨。大數據技術最核心的價值在于對海量數據進行存儲和分析。相較于六、七年前興起的數字校園建設,現如今的火熱的智慧校園建設,最核心的特征就是通過各種智能終端、可感知設備和信息系統獲取海量的活動過程與狀態數據,并且基于這些海量數據分析而掌握事物的規律,進而開展智慧的應用。這其中最重要的,是對于高校大數據的組織與建模,這也是挖掘出智慧校園大數據價值的關鍵所在。
大數據也沒有想象中的那么高大上。簡單而言,按字面理解,把大數據拆分:大和數據,其中的數據,就是傳統數學中的統計,其中的大就是把所有統計的資料匯集到一起,大也是信息爆炸時代數據量的直白描述。再稍微深層次而言,什么是大數據?大計算+數據,稱之為大數據。有一個故事,說的是一位顧客訂購披薩時,披薩店可以立即調出這位顧客的許多信息,比如送披薩上門必要的家庭、單位等地址和電話,顧客的消費習慣從而推薦適合他的披薩種類,顧客名下的銀行卡透支情況從而確定他的支付方式,甚至顧客要自取披薩時,還能根據顧客名下車輛的停放位置預估他的到店時間等等。這就是大數據帶來的[1]。
相較于六、七年前興起的數字校園建設,現如今的火熱的智慧校園建設,最核心的特征就是通過各種智能終端、可感知設備和信息系統獲取海量的活動過程與狀態數據,并且基于這些海量數據分析而掌握事物的規律,進而開展智慧的應用。這其中最重要的,是對于高校大數據的組織與建模,這也是挖掘出智慧校園大數據價值的關鍵所在。如何利用已有業務系統(教務、科研、人事、財務、一卡通、網絡)的結構化數據和非結構化數據,進行數據加工和大數據分析,實現學生行為分析、學生畫像、學生異常狀態預警等功能,全面掌握學生情況,以便及時、準確地應對突發事件與公共危機;及早識別學業預警、心理異常、沉迷游戲的學生,提升學生素質;對發展態勢做出準確預測和判斷,提前預警、及時干預、消除隱患,等等,顯得尤為重要[2]。
我校目前已建成了一個先進的環型核心與匯聚、主干為萬兆、千兆到桌面、支持IPv4與IPv6雙協議接入、覆蓋所有校區教學、科研、行政用房以及學生公寓的大規模有線網絡,以及覆蓋所有校區教學、科研、行政用房以及部分室外區域、支持802.11n及802.11ac協議的無線網絡。光纜總長度達到95.7公里,可管理的各類交換機近200臺,無線AP共1600個,信息點數共37715個,聯網計算機15000余臺,校園網出口總帶寬4000M,數據中心存儲容量為116T[3]。
2.2.1校園無線網的覆蓋范圍
目前我校無線校園網絡建設分為兩期,其中第一期還做了增補。無線校園網一期的覆蓋范圍樓內區域:行政樓、信息樓、經管樓、圖書館、工程中心1號樓至9號樓、文理樓、設計樓、基礎實驗樓、公共教學組團、北區食堂、北區綜合樓、門診部、東區食堂(含教工食堂)、東區綜合樓、文體館;樓外區域:從學海灣廣場至北區綜合樓大道。無線校園二期擴建項目在無線一期的基礎上,新增北區青教公寓、東區青教公寓、設計樓設計工坊和影視動漫中心以及遍布全校主干道和主要公共區域的室外無線覆蓋;對人員密集地區如教學組團、行政辦公樓等區域進行密集部署。就此,我校整個校園園區都涉及了校園無線網絡的覆蓋與使用。
2.2.2連接方式
師生均統一使用NJIT信號進行上網認證。在Portal頁面中輸入與信息門戶http://my.njit.edu.cn/相同的賬號和密碼,使用下拉框選擇出口:“內網”或“外網”。點擊“登錄”后即可完成認證實現對校園內網或外網的訪問[4]。
我校目前使用的校園網上網行為監控管理系統是深信服的AC-H9500設備,如圖1所示。該設備建立了我校上網行為管理系統,全面識別與管控網絡中與辦公教學無關的應用,提高工作效率;具備多項專業的流量管理功能,合理分配帶寬資源,提高帶寬利用率;詳細記錄內網人員上網軌跡作為追查依據,滿足國家合規要求。

圖1 深信服上網行為管理系統
我校大數據分析平臺也已上線運行,根據學校的需求對接學校業務系統,經過對學校業務數據的數據治理、數據標準化,建立了大數據平臺的大數據倉庫,最終經過大數據算法分析后服務于學校領導和老師的決策管理,并開放數據接口給學校的相關業務系統。大數據分析平臺中的大數據字典中包含sunmnet_raw_wh,sunmnet_model_wh,sunmnet_app_wh,mysql庫中與無線網絡相關的表分別如圖2-5所示,同步頻率與無線網絡相關的表如圖6-8所示。

圖2 sunmnet_raw_wh庫中與無線網絡相關的表

圖3 sunmnet_model_wh庫中與無線網絡相關的表

圖4 sunmnet_app_wh庫中與無線網絡相關的表

圖5 mysql中與無線網絡相關的表說明

圖6 同步頻率與無線網絡相關的表Ⅰ

圖7 同步頻率與無線網絡相關的表Ⅱ

圖8 同步頻率與無線網絡相關的表Ⅲ
系統通過用戶選擇的事件、學生信息,通過大數據分析,將學生在校行為估計按照時間順序描繪成動態軌跡。大數據分析平臺中的軌跡分析功能模塊抓取學生的校園無線網絡數據,進而查詢到該學生個人的行為軌跡,如圖9所示,群體軌跡熱力圖如圖10所示。

圖9 大數據平臺軌跡分析-個人軌跡示例

圖10 大數據平臺軌跡分析-群體軌跡熱力示意圖
基于校園無線網絡提供的用戶使用數據,在新建成的大數據分析平臺上,可以有效地根據用戶的無線上網數據,查看個體或者群里在有效時間內的運動軌跡,可控地對用戶行為進行判別預警,并對學生群體畫像、個人畫像與綜合預警信息提供有效真實的參考。之后期望更深層次地挖掘校園無線網絡數據,以期更好地為師生員工服務。
[1]電商報.馬云:大數據是未來發展的動力[EB/OL].https://baijiahao.baidu.com/s?id= 1572255150296188&wfr=spider&for=pc.
[2]蔣東興,付小龍,袁芳,吳海燕,劉啟新.大數據背景下的高校智慧校園建設探討[J].華東師范大學學報(自然科學版),2015(S1):119-125+131.
[3]部門簡介.信息化建設與管理辦公室簡介[EB/OL].http://nic.njit.edu.cn/bmjj.htm.
[4]網絡服務.南京工程學院無線校園網絡[EB/OL].http://nic.njit.edu.cn/info/1013/1090.htm.
課題編號:江蘇省現代教育技術研究2017年度智慧校園專項立項課題2017-R-59522,課題名稱:基于網絡數據的數據挖掘技術探索與研究。