大數據時代數學教學在農機信息化技術中的應用

趙培勇

(鄭州財稅金融職業學院,鄭州 450048)

0 引言

在當前數據量越來越大、數據結構越來越多樣化的背景下,應用系統對硬件和軟件都提出了前所未有的高要求。面對這樣的挑戰,利用云操作系統和大容量磁盤陣列的結合可以加速訪問,提升用戶體驗。在數學教學系統中采用大數據云平臺技術,不僅可以實現海量教學資源的存儲問題,且可以協助檢驗教學效果,完成教學管理任務。基于大數據云平臺技術,可以將數學教學系統和農機信息化系統相結合。對于以信息查詢和遠程監測的農機信息化系統來說,這種結合能夠提供更快的信息檢索和作業情況實時監測業務,同時可解決原文的存儲問題,為建立元數據倉庫打下基礎。

1 大數據時代數學教學及其在信息化系統中的應用

隨著互聯網和通信技術的不斷發展,大數據作為高科技時代的產物被提出,目前已滲透到各個領域,人們越來越重視對海量數據的挖掘和應用。數學是數理科學的基本研究方法,利用數學理論可以將自然模型進行抽象化,從人工模型中發掘因果聯系。數學方法包括很多形式,如數學方程、數學建模、數學統計及數學實驗方法等。

為了實現大數據的存儲,產生了云存儲技術。云存儲利用互聯網上不同的海量存儲設備通過軟件集成起來協同工作,可為不同需求的用戶提供數據存儲和系統訪問等業務。大數據可以從任何時間地點方便地進行存取,對于普通用戶不需要購買硬件設備,只需要支付一定的租金便可以享受云存儲服務,為用戶節省大量的費用,實現大數據的存儲業務。

在數學教學過程中,由于教學資源繁多,特別是多媒體課件和課堂情景展示等,會占用大量的空間,一般的移動硬盤已經無法完全承擔存儲業務。因此,在數學教學過程中,可以創造條件,使用云存儲業務。使用大數據云平臺不僅可以完成教學資源的存儲,還可以協助完成數學輔助教學、數學課堂效果展示、教學效果檢驗和教學管理等,如圖1所示。

圖1 基于大數據云平臺的數學教學

基于大數據云平臺的輔助教學是指利用云計算服務構建信息化和個性化的教學環境,在輔助教學時,學校可以建設自己的云平臺,數學老師可以利用Web等軟件構建云教學環境。利用軟件可以對教學資源進行歸類,編寫導學提綱,引導學生創建屬于自己的個性化學習園地,通過海量教學資源的分享,提高學生自主學習的能力。

在課堂情景教學上,教師可以利用多媒體設備和無線網絡,創建課堂情景云平臺,將課堂視頻、學生反饋問題等內容利用云平臺進行共享,提升課堂教學效果;還可以利用云平臺創建課堂檢驗,并利用平臺對檢驗結果進行處理,可視化地呈現給老師和學生,以便老師調整教學內容,學生可以將自己沒有學好的部分進行深入學習。

在教學效果檢驗方面,云計算憑借強大的并行計算技術,對大數據進行處理,如考試云平臺,可以對學生進行測試、統計、分析,最后將測試結果呈現給教師和學生。

對于教學管理方面,可以利用云計算系統提高數據的存儲和處理效率,減輕系統的負擔,降低了學籍混亂的現象。

2 基于大數據云平臺的農機信息化系統

隨著云計算技術的不斷發展,云計算應用已經逐漸進入人們的日常生活,主要由分布式計算、并行處理和網格計算3部分組成,是一種新興的商業計算模型。云操作系統可以采用各種操作系統,如Linux,在高層云操作系統可以對底層的資源進行分配和調用,如通過云操作系統的調用可以分配出CPU虛擬機,通過調用實現空閑虛擬機資源的充分利用,將大的計算任務劃分為小塊的任務,以實現并行處理。

云平臺可以實現大數據的存儲,存儲設備具有自己的管理空間,可以完成磁盤劃分、格式化及RAID策略等。云平臺存儲器和服務器的連接需要建立接口,與U盤和USB接口類似,通過HBA卡的卡號可以唯一標記和識別服務器,存儲設備和服務器之間的關系是一對一的關系,云操作系統可以利用服務器對存儲設備的資源進行管理和分配。

云存儲分布式存儲示意圖如圖2所示:整個平臺的關鍵是基于云分布式存儲的大數據、大容量存儲系統,無論是數學教學系統還是農機信息系統都主要是對數據進行存儲和查詢,還可以在農機設計制造過程中可對農機樣機進行調試,這些都基于云管理系統。在進行大數據存儲時,系統通過分配存儲節點來擴充容量,實現分布式存儲,其應用框架如圖3所示。

圖2 云存儲分布式存儲示意圖

圖3 基于云平臺的農機樣機設計應用框架

基于云平臺的大數據存儲可以實現農機信息系統的農機樣機的試制和調試過程,根據系統存儲的地區一些特點和作物的種植與生長狀況的海量數據,確定農機的基本樣式,然后利用基于云平臺的軟件仿真平臺對設計的樣機進行調試,確定農機的設計是否滿足生產需求。一般來說,基于云平臺的應用框架由4部分組成,包括采集設備層、存儲數據層、管理數據層和應用設備接口層。

基于云平臺的應用框架的最頂端是應用設備接口,農機信息數據存儲和數據管理分別在中間層,最低端是采集設備,每個層次都對應詳細的內容,每個層次對應的詳細內容如表1所示。

表1 4個層次詳細內容

表1中,4個層次的每項都對應詳細的設計內容,在進行設計時,可以按照內容需求來設計相應的硬件系統和軟件系統,其硬件系統的服務器主要配置如表2所示。

表2 服務器配置參數

服務器主要采用分布式服務器集群形式,其中服務器硬件系統主要由內存分別為8、16GB,硬盤為512GB和1 024GB的主機構成,將他們集成起來進行協同化工作,可以滿足農機信息系統的設計需求。

3 農機信息化系統應用

隨著農業生產規模的不斷擴大,特別是在我國的一些平原地區,大面積作業已經成為農作物種植和收割的重要形式。在進行大面積作業時,單臺農機很難保證作業效率,而多臺農機的協同作業可以有效地提高農機的總體作業效率。多農機協同作業場景如圖4所示。

圖4 多農機協同作業示意圖

為了保證農機的協同化作業,農機調度信息系統非常重要,包括農機作業情況實時監測、農機作業軌跡及農機的調度管理等。調度任務的添加如圖5所示。

圖5 農機作業調度窗口示意圖

選擇農機后可以指定農機的作業面積和作業點,接收到調度任務的農機可以前往指定地點進行作業。為了及時了解農機的作業情況,可以對農機的作業軌跡進行查詢,如圖6所示。

圖6 農機作業軌跡顯示

基于數學大數據平臺教學系統的農機信息化系統可以對作業軌跡進行顯示,并支持查詢農機軌跡的快播、慢播和直接顯示,為農機的調度提供了直接的數據參考。

為了驗證基于數學大數據教學平臺的農機信息系統的可靠,以農機信息的查詢為例,對系統進行了測試,如表3所示。由測試結果表明:對于海量信息的搜索,基于數學大數據教學平臺的農機信息系統的搜索速率明顯高于傳統的服務器系統。

表3 農機信息查詢測試對比結果

為了進一步驗證系統的優越性,對系統的監控精度進行了測試,如表4所示。測試結果表明:采用基于數學教學大數據云服務器有助于提高監控精度。最后,對使用系統后的作業效率進行了對比,得到了如表5所示的測試結果。

表4 監控精度統計表

表5 工作效率統計表

對相同作業面積的農機作業情況進行了統計,由對比結果可以看出:采用信息化系統后可以明顯地提高農機協同化作業效率,滿足了大面積作業農機的自動化控制系統設計。

4 結論

為了提高農機的作業調度效率、提高多農機作業的現代化管理水平,將基于數學教學的大數據云平臺系統引入到了農機調度信息系統的設計上,設計了系統的協同化調度管理功能、調度管理及軌跡顯示等。為了驗證方案的可靠性,以農機協同化調度管理為例,對系統進行了測試,測試結果表明:采用信息系統可以成功對農機進行調度,并顯示農機的作業軌跡,還可以有效提高農機的監控精度和作業效率,對于多農機作業系統的研究具有重要的意義。