云計算在智慧圖書館中的應用研究

摘要：信息時代下，智慧圖書館利用現代信息技術引入更智能高效的圖書館服務和管理理念。云計算融入智慧圖書館數字基礎設施建設、數據特性驅動應用實踐已初見成果。文章梳理現階段智慧圖書“上云”架構及實踐局限性。在此基礎上，引入云計算IaaS、PaaS等部署模式以及整體云等新興概念，構建出智慧圖書館融合云計算優化技術架構。文章優化云計算在智慧圖書館服務中的技術及應用實踐，分析使用效能。

關鍵詞：智慧圖書館；云計算；基礎設施即服務；平臺即服務

中圖分類號：G252" 文獻標志碼：A

0 引言

科技部于2012年發布《中國云科技發展“十二五”專項規劃》，此舉是我國首次在政府層面上為云計算發展繪制藍圖。國務院在2015年發布的《關于促進云計算創新發展培育信息產業新業態的意見》中提出到，2023年云計算將成為我國信息化重要形態的支柱之一。云計算技術愈加成熟，越來越多地深入各行業場景中。

2023版《公共圖書館服務規范》提出充分利用現代信息技術，大力推進圖書館智慧服務［1］。云計算將融入新型智慧圖書館建設，促進圖書館領域內新生業態發展。

1 文獻綜述

1.1 云計算

云計算是分布式計算的一種，具有虛擬化，動態可擴展及靈活性高等特點。其中，虛擬化技術包括應用虛擬化和資源虛擬化2種形式，具有彈性擴展、服務連續、數據高可靠等優勢，能夠通過減少底層硬件故障對用戶的影響，提供更加可靠的使用體驗。云計算通過卓越的運算能力，能夠高效處理復雜計算任務，通過動態擴展虛擬化層次，實現對應用的靈活擴展與部署。云計算通過整合資源在虛擬資源池中統一管理，極大地促進了物理資源的優化利用、費用降低及資源按需使用，這些特點構成了云計算高度靈活性的基礎。

1.2 智慧圖書館

智慧圖書館是感知智慧化和數字圖書館服務智慧化的綜合［2］。隨著人工智能與云計算技術的不斷升級，積極發展智慧圖書館，推進全國智慧圖書館體系建設，是圖書館適應國家文化數字化戰略實施要求、進一步發揮資源和專業優勢、更好服務于數字中國和文化強國建設的重要戰略舉措［3］。

智慧圖書館具有泛連通性，高效便捷性和個性化等特點。在現階段圖書館智慧化服務過程中，泛連通讀者、文獻、圖書館，在一定程度上滿足了讀者不受時間空間限制獲取圖書館資源及服務的需求。智慧圖書館高效便捷性主要體現在服務質量上，面對體量龐大的數據信息， 智慧圖書館能夠高效檢索、篩選有效信息，為用戶提供細顆粒度便捷服務。智慧圖書館通過數據采集、深度挖掘和智能分析，結合數據關聯、特征屬性及趨勢變化，動態構建個體用戶或群體畫像，為用戶提供個性化精準服務。

1.3 云計算在智慧圖書館建設中的應用綜述

近年來，國內外專家學者從不同角度對云計算在智慧圖書館的應用進行討論。杜希林等［4］提出公共圖書館應借助大數據、云計算、神經網絡等技術構建強大的數據挖掘與分析系統。杜艷艷［5］提出智慧圖書館產品更加強調對云計算等多元智能技術的有機整合，充分利用智能技術的精準分析和決策支持作用。既往對云計算在智慧圖書館中的應用研究主要側重于云計算作為技術手段在智慧圖書館發展服務、問題對策等方面的宏觀部署和應用構想。較少有針對現階段云計算在智慧圖書館應用中的現狀、探索實踐的梳理分析。

以中國國家圖書館、中國盲文圖書館、海南省圖書館等公共圖書館“上云”情況為例，梳理云計算背景下智慧圖書館的應用特點、服務局限性，結合技術更新，優化云計算在公共圖書館智慧服務過程中的模型架構。

2 云計算在智慧圖書館中的應用實踐

云計算作為一種先進的計算方式，根植于互聯網生態中。圖書館可以在云上快速構建數據體系和應用支撐體系，為業務的智慧化實現提供了重要的技術支持和基礎設施。文化和旅游部在2023年“權威部門話開局”系列主題新聞發布會第31場中提到，加強公共文化服務數字內容供給，提升文化服務的數字化服務能力，包括推進智慧圖書館體系建設、公共文化云建設。目前，除了國家公共文化云之外，200多個地方擁有公共文化云，總計資源量達到1530 TB以上［6］。現階段，公共圖書館普遍運用云計算技術助力圖書館工作轉型升級，推動智慧圖書館創新發展。現階段智慧圖書館“上云”如圖1所示。

2.1 數據驅動智慧業務

現階段，基于云計算的智慧圖書館體系，正在不斷加快館藏資源的數字化步伐。結合云計算開箱即用、按需使用的特性，依托云計算海量計算資源、數據處理能力和不斷快速迭代的產品能力，能夠助力公共圖書館在數字空間分解與重組以文獻載體為單元的資源組織方式。北京大學圖書館借助百度云智能云數據分析與可視化平臺全方位展現圖書館數據，以數據驅動智慧業務，為實現圖書館的智慧化管理與服務提供有力支撐［7］。寧波市圖書館計劃將云計算、大數據、區塊鏈等技術與寧波圖書館特色業務相結合。在業務層面，將重整圖書館業務流程，打造圖書館行業最先進的集業務系統、云計算和大數據分析于一體的智慧化服務平臺［8］。

2.2 數據驅動智慧管理

云計算作為中心節點，通過分布式云、邊緣計算、5G等新技術對以圖書館智慧空間為主的節點進行云邊互動和統一管理，大幅拉近與讀者的距離。現階段，中國國家圖書館、中國盲文圖書館、甘肅省圖書館等公共圖書館在智慧化建設過程中，融合館藏資源加工揭示、圖書資產管理系統，館舍智慧空間規劃業務管理系統，自助辦證系統，無線射頻識別（Radio Frequency Identification，RFID）自助借還系統，座位預約管理系統等讀者服務系統，自助服務設備、智能機器人、電子閱讀機、虛擬現實設備等智能設備，形成融合現有圖書館基礎設施的管理體系，通過數據驅動，達到提升管理能力智慧化的目的。深圳鹽田圖書館、上海圖書館等，在智能樓宇、資源識別、用戶及物體感知、智慧管理等方面進行了有益嘗試和實踐［9］。

2.3 數據驅動智慧服務

建設智慧業務和智慧管理平臺，能夠提供更加精準化的智慧服務。云計算平臺為圖書館智慧服務提供彈性的計算和資源存儲，可以根據需求快速擴展或縮減資源，可以更靈活地調整計算和存儲資源使用策略，以適應不斷變化的數據需求。智慧化圖書館能夠通過云計算及大數據對業務進行全流程分析。通過智能化圖書館環境檢測系統，監測圖書館進出人數、停留時長、停留區域，分析入館人流量等數據。通過對入館人群對不同學科的文獻資源借閱類型、頻率分析用戶對圖書館的訴求與使用偏好，以此不斷優化調整服務策略。依托文獻編目信息、訪客來館信息及文獻資源使用統計等多樣化海量數據，通過云計算資源共享和虛擬化技術，首都圖書館、海南藏族自治州圖書館、重慶市萬州區圖書館等公共圖書館建立了圖書館集群管理系統、館際互借等共享存儲空間。在云計算的助力下，實現圖書館智慧化高效服務的全面升級。國家圖書館通過一系列可視化的數據處理、數據治理和數據集成，借助讀者云門戶平臺打造資源池，為全國公共圖書館提供 SaaS 級的資源云發布和云揭示服務，月均訪問量超過百萬次［10］。

3 云計算在智慧圖書館中應用實踐中的局限性

3.1 云計算服務成本高昂

根據高德納公司數據信息顯示，使用云計算成本高于使用本地IT基礎設施成本。云計算使用成本包括購買服務器、存儲設備、網絡設備及相關安裝和維護費用。為實現高效傳輸海量數據，云計算需要高速網絡帶寬，在使用云服務器上傳或下載大量數據時，還需支付額外網絡帶寬費用。云服務過程中，存儲、計算、數據庫等各種服務多采用按量計費模式，因此，使用量越大，云服務費用也越高。在云服務過程中，還會產生監控、數據備份等人工維護費用。隨著時間推移及服務體量增長，上述成本還會增加。以海南省圖書館為例，在其2024年度單位公開預算中，信息系統運行維護項目預算為500萬元，主要用于圖書館信息系統運行維護。績效目標是對現有的省圖書館已在用的互聯網專線繼續購買租賃服務，保障省圖書館及各市縣圖書館信息化服務。通過聘請專業的運維服務機構對海南省圖書館現有的網絡及網絡安全系統、服務器、存儲系統、機房弱電系統等進行監控和管理［11］。這一項目屬于2024年海南省圖書館17個重點項目之一，在2024年海南省圖書館一般公共預算中占比約7.4%。然而，相較于云計算服務提供商某一項動輒千萬的費用來說，公共圖書館使用云計算預算經費支出依舊不足。

3.2 云計算應用范圍有限

云計算由云平臺、云存儲、云終端和云安全防護體系4個部分組成。其中云平臺作為核心，可細化為公有云、私有云和混合云3種類型。公有云是指云平臺部署在云計算提供商的數據中心，用戶按需使用關聯服務，無需投入硬件設施，起步成本較低廉。私有云指依據客戶需求，單獨搭建的云服務平臺，可保障高級別數據安全和服務質量，但用戶需部署云基礎設施，使用成本較高。混合云是指用戶采用公有云和私有云共同搭建，供自身使用的云平臺。云存儲使用門檻較低，使用空間不限于數據存儲，還可以運用大數據分析深度挖掘存儲在云上的數據價值。云終端是云計算應用的終端產品，不僅包含硬件設施，還包含軟件產品。云安全是伴隨我國云計算發展起來的安全監測技術。

然而，在現階段智慧圖書館的實際應用中，云計算雖然在優化圖書館場館使用、提升圖書館流程化管理效能、改善閱讀環境、提升讀者閱讀體驗［12］方面有較大進展，但距離通過云計算分析海量存儲數據，為讀者提供一站式資源服務、依托數據分析處理循證決策、建立完善長效的數據安全機制方面仍有一定距離。

3.3 數據共享范圍狹窄

圖書館IT基礎建設采用傳統物理機模式，存在信息孤島及業務應用部署建設慢、資源利用率低、運維難度大、建設成本高等問題［13］。在圖書館工作智慧化進程中，人工智能、云計算等有效驅動了傳統型圖書館向智慧化圖書館轉型。國家圖書館規劃 “全國智慧圖書館體系”建設項目框架時指出：“云上智慧圖書館”是支撐全國智慧圖書館體系運行的云基礎架構，計劃采用公有云與私有云相結合的混合模式。全國智慧圖書館體系將基于這個云基礎架構，實現高度集成化運行管理，各圖書館可以不再單獨組網和搭建系統［14］。”

現階段，各公共圖書館運用云計算建設智慧圖書館雖有一定成果，但為保證服務設備的正常功能與數據資源的安全性，圖書館會對訪問終端服務器的流量與最大支撐數量進行控制，這樣不僅導致了服務器的訪問限制，而且影響了圖書館之間的數據傳輸能力、壓力承載能力與資源共享程度［15］。因此，計劃通過智慧圖書館實現的數據共享在現階段只實現了限定范圍內的共享，并未從根本上解決圖書館領域“信息孤島”的問題。

4 云計算在智慧圖書館服務過程中的應用優化及賦能探索

4.1 智慧圖書館融合云計算技術架構設想

推動傳統圖書館智慧化轉型，實現智慧圖書館建設目標，結合云計算產品能力快速迭代等特點，構建智慧圖書館技術架構模型。智慧圖書館技術架構設想如圖2所示。

由圖2可見，基于云計算的智慧圖書館體系在多個圖書館之間部署統一數據層。統一數據層在數據一致性、數據集成、數據安全、數據分析、系統集成、降低維護成本和數據備份等方面具有明顯優勢，有助于提高智慧圖書館數據管理和運營效率。在此基礎上，面向圖書館采編、讀者借閱、展覽、社會教育等不同業務的資源池，建立“公有云+私有云”的混合云模式。

面向智慧圖書館內部機構，結合公有云特性，以多級獨立部署數據接入或整體業務接入2種形式接入云上，持續構建統一數據層和業務支撐層，規避重復性“煙囪式”系統建設。同步加強服務端能力，通過互聯網模式迭代，提供全生命周期的長效服務，結合不斷演進的互聯網渠道（如圖書館公眾號、圖書館短視頻賬號等）持續運營。作為中心節點，通過分布式云、邊緣計算、5G等技術對以智慧空間為主的邊緣節點進行云邊互動和統一管理，助力云計算成為智慧圖書館場景中讀者服務的重要載體和技術手段。

私有云部分，因其出色的安全合規特性，可以為政府機關等機構部門提供參考咨詢、立法決策等業務服務。構建安全防護體系，保證智慧圖書館業務安全、應用安全、數據安全、網絡安全等全鏈路安全，解決數據共享范圍狹窄的潛在隱患。

智慧圖書館技術架構設想模型主要可以分為技術平臺、數據平臺及AI平臺。其中技術平臺通過云平臺在PaaS、SaaS層的產品能力，結合公共圖書館海量數據，逐步構建起統一的數據支撐層和統一應用支撐層。而數據平臺、AI平臺則為統一數據層和業務支撐層提供支撐底座。

數據平臺具有海量數據存儲、管理和分析應用的基礎能力：通過支撐在線處理類型場景的數據庫服務，包括關系型數據庫、非關系型數據庫，提供實時流計算、搜索等PaaS服務。通過數據倉庫、大數據平臺、數據湖等PaaS服務支撐面向智慧圖書館海量數據的實時管理和分析能力。

AI平臺通過對特定領域大模型以及機器學習算法的管理、訓練和使用，持續優化對應的算法和模型，更好地應用于圖書館實踐。如提升讀者畫像描繪能力，據此提供更加精準的推薦內容。AI平臺可通過視覺智能技術提高文本和圖像識別的效率，通過自然語言處理技術提升翻譯效率及精準度，向使用者提供更多特定場景的SaaS服務。

4.2 智慧圖書館融合云計算應用優化特點

4.2.1 精準服務效率

經過近15年的發展，云計算已基本實現度量服務模式。用戶可以根據需要自行獲取計算能力服務，用戶只需為實際使用的服務付費。在現階段，云服務提供商把計算資源匯集在一起用以服務多個用戶，在智慧圖書館數據應用場景，可以根據動態分配和再分配機制保障用戶需求，有效提升存儲資源的利用率。

4.2.2 提升服務效能

圖書館智慧化過程中，可以借助云計算基礎架構及軟件設施連接網絡，不再局限于使用圖書館內的PC端或移動操作端，讀者可通過各種電子設備進行館藏資源一體化使用。

在現階段，云計算可為智慧圖書館發展提供包括塊存儲、文件存儲、對象存儲等在內的基礎服務。圖書館購買云服務后，可通過日志服務、云備份、智能媒體管理及容災服務等數據管理服務提高圖書館流程管理及服務效能。

通過實時云原生數據倉庫，可以實現亞秒級響應時間返回海量數據查詢結果以及高并發點查詢、高吞吐量復雜分析。上述性能可以更好地滿足在智慧圖書館視域下，實現基于內容和讀者畫像分析的個性化服務，監測各類數據的實時大屏、日志分析和館藏資源一站式瀏覽、檢索、借閱等業務場景，為業界交流提供有數據支持的業務運行信息和館情展示等內容，實現大數據計算平臺精細化運營，還可通過云服務，快速提供和釋放資源，滿足用戶的彈性需求。

4.2.3 豐富服務維度

數字智能時代的來臨賦予了數字信息資源多樣化的特征，海量的信息資源出現在用戶面前，用戶社交空間的擴大及信息素養的提升，營造了良好的信息檢索、共享與傳播環境。與此同時，大規模的信息數據、數字資源的指數級增長也給用戶造成信息檢索困難［16］。在這樣的背景下，智慧圖書館更需要云計算、大數據等信息技術工具為讀者提供極速、安全的使用環境。

借助云服務，圖書館的智慧化服務能夠憑借讀者的檢索瀏覽信息、人流分布范圍、不同用戶類型等信息，碎片化重構讀者行為，進而深度挖掘不同讀者的核心需求，以此為依據為讀者提供個性化服務和問題反饋。通過高性能的云計算與大數據平臺，打通數據信息渠道，加深對使用者的分析，以期為讀者提供更多維度的服務內容。云計算可通過讀者停留區域、時間點、時間段等監測用戶興趣點，達到精準化服務。

5 結語

當前，云計算在各個圖書館中的獨立應用已初見成效。然而，在全面構建智慧圖書館體系的進程中，充分運用云計算便捷共享、即時響應、彈性伸縮能力、成本低廉、服務范圍廣等優勢，構建基于云存儲架構、云應用接口，執行標準一致、數據共享、監管有力的可持續發展的知識內容生態體系，實現這一目標仍須努力。未來，在人工智能、ChatGTP等新興技術融合加持下，云計算在形成全國“云上智慧圖書館”，支持圖書館不同的數據源、數據格式，提升內部管理效能的同時開放接入圖書館各類業務方面將發揮更大應用潛力。

參考文獻

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（編輯 王永超編輯）

Research on application of cloud computing in smart libraries

ZHANG" Liang， CHEN" Zhuo

（1.National Library of China， Beijing 100081， China; 2.Tencent Cloud Computing （Beijing）

Co.， Ltd.， Beijing 100193， China）

Abstract：" In the information age， smart libraries use modern information technology and Internet technology to introduce more intelligent and efficient library services and management concepts. The integration of cloud computing into the digital infrastructure， resource and service network construction， and data-driven application practice of smart libraries have achieved initial results. On the basis of sorting out the usage issues of cloud computing， the article introduces the deployment models such as IaaS and PaaS， as well as emerging concepts such as overall cloud， to optimize the technology and application practice of cloud computing in smart library services， and analyze its effectiveness.

Key words： smart library; cloud computing; infrastructure as a service（IaaS）; platform as a service（PaaS）