云平臺視角下智慧圖書館系統的設計與實現探究

◇廣東石油化工學院圖書館 王洪華 柯木蓮

在物聯網和智慧化高速發展的時代，“智慧圖書館”應運而生。“智慧圖書館”通過大數據計算，在云平臺上增強了與讀者的互動，為讀者提供圖書館的共享信息，實現了獲取圖書資源途徑的更好體驗。

智慧圖書館的出現，改變了人們對于圖書館的刻板印象。智慧圖書館的創造過程是在復合圖書館以及數字圖書館的發展基礎上進行創新，將現代化的信息技術融入到其中，包括云計算和物聯網等等，讓其具備智能化的特點，改變了傳統圖書館與讀者與之間的聯系，讓兩者之間的互動性更強，讓閱讀過程變得更加靈活。智慧圖書館的建設離不開現代科學技術，需要將云計算和大數據技術作為系統設計的基礎，同時將智能信息服務平臺作為智慧圖書館的平臺支撐，對各類信息資源圖書資源進行有效的整合，最終創建出一個的完善的在智慧圖書館體系。

1 云平臺的概念和特征

在云計算的組成部分中，云平臺是其中的重點組成要素，對于云服務的核心內容來說，云平臺也在其中起到了關鍵性的作用。因此可以這么講，沒有云平臺的存在，云計算和云服務也就不復存在。目前在云平臺等相關行業中，主流的開源軟件平臺主要分為四種，分別為Eucalyptus、OpenStack、OpenNebula、CloudStack。

伴隨著全球經濟發展和新一輪科技革命的到來，各類新型科技被廣泛地運用在各行各業中，包括大數據技術、云計算和物聯網等等。如何將云平臺的價值與優勢發揮到最大，用其來交叉比較和匯集來自不同來源的數據，目前是智慧圖書館建設的重點研究課題。當龐大的數據資源被匯聚到云平臺中，就好比在創造出一個存在于云端的虛擬圖書館，云平臺內各項數據的變化、更新、跳動，則正是代表了圖書館的發展和躍動。大數據的優勢在于能夠非常精準地把握各類信息數據資源，使得圖書館的運行效果呈現出智能化的特點，提升了整體圖書館的運行效率。

將云平臺技術融入到智慧圖書館的建立中，是把智能化、網絡化、數字化等相關特點作為圖書館建設的目標，讓其管理和服務特征呈現出智慧化、感知深刻以及網絡資源互聯，是云平臺視角下智慧互聯網的發展新模式，也是數字空間向物理空間延展的必然走向。基于云平臺的智慧圖書館，是將多元化的數據信息作為基礎，把圖書館內的相關資源、服務和管理等實現充分的有機融合，讓網絡化學習無處不在，創新了網絡科研的表現形式，讓管理工作面向社會大眾，更加透明。廣大讀者獲取信息資源的途徑也變得更加豐富多元，獲取方式更加便捷，讓圖書館管理工作呈現出精細化管理模式，實現圖書館服務模式的創新。讓圖書館的相關服務和管理能夠實現全面智能化是智圖書館的終極建設目標。

智慧圖書館最大的特征就是高效、便利和互通，想要實現智慧圖書館的建設目標，就需要將云平臺運用到其中，將云平臺的價值和優勢發揮到最大，為智慧圖書館的建設最有力的保障和支撐。云平臺的使用是將匯聚整合數據以及數據的有效利用為基礎跟核心內容，對相關數據的整合實現進一步的優化與改善。通過對云平臺的利用，能夠對我國現階段圖書館的各項資源進行更加深度的發掘，對資源進行有機整合，讓資源的利用價值和使用效率被全方位的提升和優化。云平臺自身具備的整合功能，能夠將碎片化的硬件資源和軟件資源進行科學合理的優化，讓數據處理統一標準，同時統一數據的管理維護工作，讓獨立存在的各個系統內的數據能夠實現隨時互通，同時對各類數據展開實時的動態化收集，讓管理工作更加安全，應用之間實現智能化的共享。

云平臺的基礎特征主要分為五方面，分別為快速彈性部署、泛在化網絡、按需服務、可量化服務以及資源整合，云平臺的這幾項特征已經得到了市場的全面認可。泛在化網絡和優化資源整合是使用云平臺的必要條件，舉例來說，這兩個特征相當于房屋建筑的基礎工程，沒有地基就沒有房子。而快速彈性部署、按需服務以及可量化服務則是影響云平臺使用效果以及管理能力的重要決定因素。伴隨著我國智能化技術、大數據、物聯網等相關技術的大范圍運用，在全面智能化理念的支撐下，智慧圖書館的建設可以將云平臺技術完善地融入其中，創建出更加智能化的圖書館管理系統，讓圖書館的服務效率能夠得到進一步的提升，給用戶帶來更好的服務質量。

2 基于云平臺的智慧圖書館的優勢

2.1 智慧化管理

云平臺能夠靈活收集實際圖書館中的各類數據信息，對資源進行重新整合，同時將這些數據信息加以利用，幫助圖書館提供更好的服務功能。圖書館管理部門可以運用云平臺的數據驅動功能，深度發掘讀者的閱讀需求，從而為他們提供更加針對性的優質服務，讓讀者真正成為圖書館閱讀服務的主體。幫助圖書館實現管理模式上的創新，加強對圖書館數據和資源的利用，同時讓讀者參與到服務模式創新中去。最終實現將讀者作為創新服務模式的主體的建設目標，使得我國圖書館實現健康穩定的可持續發展。

2.2 提供豐富的圖書館舍服務

建設以云平臺技術作為基礎的智慧圖書館系統，能夠讓智慧服務更加豐富，讓智慧圖書館服務變得更加高效和便捷，更能夠滿足讀者的多項服務需求。在智慧圖書館系統中，管理人員能夠隨時隨地的觀察館內各個區域的實際情況，館內出現問題時能夠及時發現，同時快速、精準的對該問題進行處理。另外，在云平臺技術的保障與支撐下，智慧圖書館能夠對圖書進行數字定位，根據讀者提出的需求展開針對性的服務，優化整體的服務效果和服務效率。

2.3 構建圖書館量化服務體系

很多讀者對于圖書館提供的服務都是一無所知的，主要是因為很多圖書館服務看起來是“無形”的。因此，想要評估圖書館的服務質量也具備較大的難度。但是創建出智慧圖書館就能為圖書館的服務評價體系提供基礎的保障與依據。將大數據、云計算等相關技術的運用到其中，系統可以明確服務質量、服務效率與服務范圍的具體標準，將原先“無形”的圖書館服務轉化為可量化的指標，將各種服務功能展現在用戶與讀者的面前，讓讀者能夠通過智慧圖書館服務系統根據自身的需求來選擇相應的服務。

2.4 構建信息孤島橋梁

目前云平臺已成為主流，但絕大多數的高校圖書館中，還有相當多的在線業務沒有經過云平臺化，或有些業務不適合云平臺化，這些沒有云化的應用，其資源價值卻非常可觀，因此通過云平臺構建接口接入，或者有價值資源遷移到云平臺等方式來接入這些業務，打破信息孤島，使得部分有價值資源也可以充分利用起來。

2.5 提升信息處理效率

由于離線任務在云平臺的大數據任務占到了極高比例，并且離線大數據任務處理是云平臺的強項，接入云平臺不僅是打破信息孤島的手段，更是提升圖書館信息處理效率的一種手段，如減少了圖書館各個業務部門離線任務（如采編數據查重、導入OPAC等）處理受時間、地點等條件限制，對于這些離線任務，云平臺完全可以支撐各業務部門的各種大數據任務，使得相關管理人員在任何時間、任何有網絡的地方即可執行，極大提升信息處理效率。

3 基于云平臺的智慧圖書館系統的設計

3.1 數據采集

智慧圖書館數據采集的內容除了包括讀者身份信息、圖書信息和館內的設備信息等，還需要對第三方的數據庫等進行采集。整個智慧圖書館面對的是多樣化、非結構化以及結構化的數據，具備數據源管理模式，可以實現數據的格式轉換，對原始數據也能實現臨時性的儲存。

3.2 數據管理

智慧圖書館系統內能夠將各類信息數據進行內容上的管理，包括書目信息、環境信息、館藏信息等。不同結構的系統需要參照統一標準來進行審查，只有通過的審查的數據信息才能顯示在讀者和用戶眼前。數據管理功能除了能夠對各類數據信息進行整理和儲存，還能夠讓日常的數據操作庫系統變得更加豐富多元化，同時將各種不同的歷史數據與目前數據進行集中整合。

3.3 數據處理與服務

業務系統的復雜性導致數據源形式的多樣性，云平臺的數據處理能力既要滿足傳統的結構化數據處理需求，又要滿足日志、音頻、視頻等半結構化、非結構化的數據處理需求。因此，平臺應具有豐富的大數據處理能力，如非結構化數據轉換為結構化數據、流數據處理能力、海量數據存儲能力等。

可以匯聚來自不同業務系統，不同數據結構、數據格式的平臺；其次，還需要把這些業務數據進行統一化，即統一采集、建模、管理與安全防護，通過加工與提純，形成高校的數據資產。最后，加工后要對數據進行服務化，即業務數據化、數據服務化。

云平臺的數據處理能力需要實現數據的分層，并具有沉淀公共數據的能力。云平臺的數據處理過程可分為3層，即數據模型、數據服務與數據開發，通過數據建模實現跨域數據整合和知識沉淀，通過數據服務實現對數據的封裝和開放，快速、靈活地滿足上層應用的要求，通過數據開發工具滿足個性化數據和應用的需要。總而言之，云平臺的數據處理應該具備以下幾項能力。

（1）數據整合能力。云平臺上從事的各種業務活動時，每時每刻都在產生海量的數據，數據采集作為平臺數據體系的第一環，尤為重要。因此，需要有一套標準的數據采集體系方案，致力于全面、高性能、規范地完成海量數據的采集，并將其傳輸到大數據平臺。從數據來源來看，需要支持日志采集、文件采集、業務數據庫的增量、全量數據傳輸等。

（2）數據開發計算能力。數據只有被整合和計算，才能被用于挖掘潛在有價值的信息，從而實現大數據價值，達到賦能于教學、科研和創新等價值的目的。從采集層中獲取到的大量原始數據，將進入數據計算與開發中被進一步整合與計算。對數據計算來說，需要提供離線計算與實時計算的能力，提供支撐個性化推薦、智能檢索、用戶行為預測、精準服務等數據應用的算法模型能力，此外，還需要進行數據整合及管理體系。

（3）數據服務能力。將數據模型按照應用要求進行服務封裝，就構成了數據服務，實際上，它跟業務業務系統中的服務概念是完全相同的，只是數據封裝比一般的功能封裝要難一點，因為數據分析受用戶個性化的多樣性、數據處理時間的及時性等因素的影響很大，變化更快，從而導致服務封裝的難度變大。但是，隨著高校各部門大數據的探索深入，各類大數據應用層出不窮，對于數據服務的需求非常迫切，因此，云平臺要具備規模化的數據服務能力。

3.4 業務分析

智慧圖書館能夠將不同來源的數據進行分類，同時根據數據特征來將數據進行關聯和整合。數據的整合包括文獻收藏、咨詢數據以及會議展覽等不同功能的應用系統。業務分析功能還能夠將圖書館的各種業務根據自身的特征進行梳理，幫助圖書館提升自身的資源配置水平，強化業務能力，為讀者提供更好的服務，對于圖書館未來的戰略發展目標的制定以及重大決策等也能夠提供有力的數據信息支撐。

3.5 技術與建模分析

技術方面，主要包括基礎設施層、技術PaaS層和業務中臺的基礎組件層。基礎設施層主要是云化的基礎實施資源，包括共享的云存儲、共享的計算資源等。技術PaaS主要是指互聯網技術中間件，如常見的分布式應用服務、容器服務、消息服務、服務注冊發現、容器管理服務、日志服務等，為我們的應用軟件提供運行環境。基礎組件是指從業務中臺抽象出來的通用技術功能模塊，既包括認證、消息發送、規則引擎等，也包括為了隔離技術PaaS的復雜和異構而設計的適配器，比如消息隊列的適配器、緩存的適配器等。

建模方面，從業務到平臺，必須經歷抽象建模的過程。這個過程其實就是找出每一個功能需求所對應的業務對象或實體。這一步需要剝離功能的差異性，抽象功能的共同點，才能保證定義合理。實體分為兩類：業務實體（叫“靜態實體”更容易理解）和過程實體。實體性質相同或者實體結構相似度較高，都可歸納為同一實體。在實體基礎上，為了滿足當前功能需求，我們需要定義出系統需要提供的能力。下面是云平臺其中一個“實時事態感知”能力的抽象模型，如圖1所示。

圖1 實時事態感知模型

4 基于云平臺的智慧圖書館系統的實現

4.1 跨區域數據采集

智慧圖書館中的各類數據信息來源為圖書館中的設備存儲的數據，如圖書館中的借書還書系統、入口處的門禁系統等等，也包括很多紙質文件和各類結構數據。以上這些不同類型的數據信息都可以通過支護圖書館系統，將各類文獻建立成為能夠跨越部門、地區、庫網等的深度服務管理模式，從而實現跨部門、地區、庫網等的數據采集，將各類信息資源展開更加高效的集成化管理。

4.2 智慧服務整合

在智慧圖書館的服務模式中，圖書館服務內容不會局限在本館內，而是能夠將眾多不同類型的圖書館和讀者用戶進行整合，給讀者帶來更加密集和全面的網狀服務，縮短了圖書館和讀者之間的距離，服務模式具備更強的人性化特點。依托與物聯網中的RFID技術和接口技術，讓圖書與圖書之間、書庫與書庫之間實現更加緊密地聯系，讓圖書館的管理模式轉變為集群化管理。

4.3 實時事態感知

在智能圖書館系統中，具備可視化和實時監控系統，能夠隨時進行定位感知以及遠程督導，幫助智慧圖書館的智能水平得到進一步的提升。在智慧圖書館系統中，讀者可以享受到全天24小時的線上服務，不管讀者何時所處在何地，只要通過vpn等網絡通信，對智慧圖書館中的電子圖書進行線上的書籍借還預約。圖書館也可以隨時在首頁發布公告，讀者可以第一時間了解到圖書館的最新動態信息、圖書資源等。除此之外，智慧圖圖書館還具備非常良好的兼容效果，能夠在各種不同類型的終端上的適配，包括手機、ipad等，讀者可以根據自己的喜好跟智慧圖書館系統展開互動和溝通，在線上享受圖書館的智慧化資源服務。

5 結束語

黨的十九大報告中明確指出智慧化是未來我國社會發展的必然趨勢，未來大數據、物聯網和云計算等技術發展越來越完善，智慧圖書館的智慧化建設將迎來全新的發展機遇。智慧圖書館的建設，需要從多重維度出發，包括數據資源、人員以及技術服務等，搭建出符合新時期發展的智慧管理平臺。目前智慧圖書館的建設還在探索階段，需要相關學者共同努力，創新技術手段，實現功能上的創新性突破。