云計算的高職院校網絡實驗室建設分析

摘要：高職院校承擔著培養專業應用型人才的重任，對于網絡實驗室的建設與應用能夠有效提升其教學效率。然而，就我國各地高職院校網絡實驗室建設方面來說，整體情況并不樂觀。該文主要探討了以云計算為基礎的高職院校網絡實驗室系統建設及其效果。

關鍵詞：高職院校;網絡實驗室;云計算

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）08-0088-02

網絡虛擬實驗室主要采取BSDA結構，由Web服務器、實驗設備、應用服務器以及客戶端幾大部分所組成，兼具開發周期短、資金投入低等特征，并且具備較強的拓展性與兼容性，可以有效提升儀器設備的應用效率。通過對云計算的應用，能夠實現對儀器設備、實驗數據以及計算資源隨時隨地的共享，并能讓學生獲得教師及同學的遠程幫助。如何在云計算環境之下實現對高職院校網絡實驗室的進一步優化建設，值得我們深思。

1 我國高職院校網絡實驗室建設中存在的問題

近些年來，國內各高職院校相繼投入對網絡實驗室的建設，目前已初具規模，有效改善了網絡技術實驗相應的軟硬件環境，對于學生實踐能力的培養至關重要。不過，在實際建設與應用中仍然存在諸多問題，值得廣大教育工作者關注。

1.1實驗室建設成本過高，更新緩慢

對網絡實驗室進行建設要有大量資金的投入，然而部分高職院校由于資金有限，造成網絡實驗室內部功能不夠完善，對實驗教學進程形成直接影響。此外，隨著各種應用技術的發展，實驗室內的各種設備需要進行更新，造成原有的部分設備遭到閑置和淘汰，導致實驗室維護成本投入過大。

1.2實驗數據存儲制約性較大

部分高職院校雖然配置了網絡實驗室，但是出于對設備保護方面的考慮，采用設備初始化或者軟件還原等方式對經過使用之后的網絡設備做還原處理。此種方式雖然在一定程度上實現了對設備安全的保護，但學生每一次實驗所獲數據無法保存，造成無法查找以往的實驗數據。倘若實驗過程不具備良好的連續性，對于實驗效果的影響可想而知。

1.3軟件維護和更新難度較大

網絡實驗室不僅要充分滿足于本專業的實驗教學需求，還要承擔部分相關專業實驗，因此對實驗環境具有較強的多樣性要求，這也導致對各種設備的維護與管理工作更為復雜。通常情況下，實驗室內部所配置的終端機中都安裝了多個操作系統，從而符合不同實驗對于系統所提出的要求，而這有時會造成系統出現軟件沖突以及反應過慢等問題。

2 高職院校網絡實驗室的動態資源管理需求

近些年來，仿真技術得以不斷優化發展，經過網絡虛擬所獲得的設備網絡已然基本可以替代真實設備完成各項行為。然而，我國絕大多數高職院校所構建的網絡實驗室采取c/s應用模式，在此種模式之下，大部分網絡仿真軟件對應的計算功能需要由客戶端來完成，需要在每臺計算機中安裝軟件，軟件資源非常分散而導致浪費。此外，還要定期針對每一個網絡實驗室計算機中的軟件系統以及網絡仿真軟件作更新、升級以及漏洞修補處理，繼而實現對某些重要數據的動態化保護。因此，其實際維護成本較為昂貴，客戶端會隨時面臨病毒入侵的危險，導致客戶端中數據丟失與系統癱瘓，安全性非常差。網絡實驗室還存在資源應用不夠均衡的問題，比如在沒有考試時，學生可能很少會進入虛擬實驗室系統開展實驗操作，在上課期間和臨近考試階段卻有大量學生登錄實驗室系統。這種情況的出現，導致網絡資源配置與應用上的嚴重失衡。

利用云計算，可以實現對計算機服務器集群的設置，利用網絡設施向客戶端供給請求應用服務。由于云應用主要存儲于系統數據庫當中，所以云計算結合存儲技術能夠大量縮減云存儲內部服務器數量，繼而實現縮減系統建設成本投入的目的。此外，還能有效控制系統由于服務器所導致的單個故障與性能障礙，縮減數據傳輸的一些中間環節，提升系統整體性能與工作效率。云系統通過云端對用戶數據進行存儲，從而防止對本地資源存儲的使用，達成異地使用與存儲的目的，繼而讓客戶端硬件配置方面呈現出最小化效果，而功能卻達到最大化。

以OpenStack云計算平臺為依托的虛擬網絡實驗室，能夠十分便捷地開展網絡仿真實驗與維護處理，將其融入計算機網絡教學，一方面能夠為高職院校節約實驗和實習過程中所購置設備與使用設備方面的資金;另一方面則能學生供給更為高級化的網絡技術，促進學生對課堂中所學網絡知識內容的理解。以此為基礎，真正在高職院校中構建起一個對各層次教學實現覆蓋，同時符合綜合實驗要求的實驗室。

3 以負載預測為依托的云資源動態管理

3.1 網絡實驗室系統架構

以OpenStack云平臺為依托的虛擬網絡實驗室，主要構成包括云計算平臺以及基礎設備（如圖1所示）。其中，基礎設備主要有計算設備、網絡設備以及存儲設備。云平臺中包含nova計算節點、用戶認證、鏡像管理以及云存儲，通過鏡像服務中供給網絡仿真軟件f比如GNS3、packet tracer等），并結合鏡像創建所需虛擬機實例。系統基礎架構可以對設備、內存、存儲以及計算功能進行集中處理，組合成虛擬化教學資源池，在客戶端可以利用瀏覽器或遠程方式實現向虛擬機實例的登錄，繼而開展網絡實驗。

3.2 負載預測自動伸縮框架

為實現對網絡實驗室系統當中用戶負載所呈現動態變化的適應，繼而提升資源利用率，應用云平臺動態管理方式，結合資源自動框架，而自動伸縮具有多層次性，其中所包含的組件主要包括：

3.2.1 數據倉庫

該組件屬于對監控應用程序以及在云中運行全部服務器與應用程序響應系統參數加以存儲的倉庫，負責對應用程序處于任何監控周期之下各種請求類型數量及SLA相關參數的記錄。每一個虛擬機中所配置的內存、CPU以及二者的利用率都將被記錄成系統參數。

3.2.2 負載分類器

因為應用程序負載一般會隨著時間的推移而變化，所以自動伸縮模型需要利用負載分類器開展負載分類工作，通過k—means聚類算法以完成分類。

3.2.3 彈性策略

所謂彈性策略，指的主要是資源調度策略，其中主要有性能優先與成本優先這兩個方面，優質的彈性策略可以讓虛擬機實例所呈現的響應速度、任務吞吐率以及資源利用率等各方面實現最優化效果。

3.2.4 管理控制

針對資源加以監控處理，每間隔一段時間便對系統實時運行情況加以記錄或是某一事件經過觸發所展現的記錄行為，隨后將其發送至中心節點，實現對實際情況的報告。此外，還能依據上報的資源監控狀況實現對負載的科學控制。

3.2.5 資源模型與成本模型

資源模型及成本模型主要是由中央智能和資源模型實現對所需資源的評估，能夠對應用程序實際吞吐量形成影響，可以確認虛擬機需要的組件以及相應預留資源。

3.2.6 虛擬化管理

對虛擬機的鏡像管理加以控制，繼而激發出全新虛擬機配置，并對完成使用的虛擬機進行回收與重新分配。

3.2.7 網絡存儲

對虛擬機鏡像和其他云平臺當中資源及用戶數據進行存儲。

3.2.8 負載預測器

對所需請求數據參考當中的值進行預測，將其當作原始數據，隨后結合KMP算法，預測隨后重構區間應用請求的具體預期數量。最后，將信息傳輸至彈性框架，通過具有最佳適宜度的規則對資源進行合理分配。

此框架主要包含兩個流動：①由請求至虛擬機實例，利用網關與管理控制器實現流動。通過對管理控制器的應用，能夠均衡應用請求與服務器當中請求服務間的負載控制;②由彈性收縮至模型改進。這一流程的完成過程處于系統后臺，通過對監測中心連續的應用提煉更為完整化的資源模型。此模型相應的提煉流程能夠允許彈性收縮，同時還能有效適應負載工作量所呈現的自然性變化。

4 基于云計算的高職院校網絡實驗室建設效果

4.1 節約網絡實驗室建設投入

用戶僅需一臺能夠連接網絡的終端設備，便能通過云計算技術，應用云計算平臺所供給的各類軟硬件資源。而終端客戶僅需擔負少量費用，不但縮減了實驗室中各類軟硬件的整體成本，同時不用考慮設備更新過程所形成的資金壓力，其維護成本被大幅壓縮。

4.2 存儲容量大，實驗連續

在云計算平臺中，配置了非常巨大的存儲空間，學生所開展的各類實驗操作與數據都可以得到妥善保存。對于實驗當中的每一個細節和結果，都能實現永久存儲，繼而幫助學生繼續上次未完成的操作。也可以在實驗室之外的地點，通過入網終端設備對實驗進行隨時隨地的查看與操作，提升了實驗室的整體利用效率，還能幫助指導教師優化對學生實驗過程與結果的指導、評價效果。

4.3 促成教學資源共享

在網絡實驗中利用云計算，能夠將實驗信息及資源向云平臺進行存儲，平臺之下的各院校均可自由獲取其中的資源，以助力實驗教學，從而實現了對實驗教學資源的高效共享。

5 結束語

綜上所述，以云計算為依托針對高職院校網絡實驗室進行建設具有非常良好的發展前景，值得廣大教育工作者投入更多的時間和精力對其建設與實踐應用方法進行深入研究，以促進教學效果的優化，為國家教育事業發展注入新的活力。

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【通聯編輯：李雅琪】

收稿日期：2019-12-2

基金項目：2018年廣州南洋理工職業學院創強校外實踐教學基地項目（NY-2018 CQ2JD-03）;2019年云計算與大數據專業委員會云計算輔助教學在高職院校教學中的應用研究（GDYJSKT19-14）

作者簡介：曾?。?990-），男，廣東人，本科，研究方向為計算機、現代教育。