基于云計算的教育資源共享平臺優化與安全機制研究

一、前言

在我國教育信息化建設不斷深化的今天，對教學資源進行數字化、共享的需求越來越高。云計算具有可伸縮性、按需服務、低成本等特點，為實現教學信息的高效共享提供了新的途徑。然而，在實際應用中，教育資源共享平臺面臨著性能優化和安全保障的雙重挑戰。首先，要保證該平臺有效、穩定地工作，以滿足大量的并發接入需求。同時，為保證教學資源及使用者數據信息的安全性，還需要有健全的安全機制。針對上述問題，本文對云環境下的教學資源共享平臺進行研究，并提出相應的解決方案。

二、云計算在教育資源共享中的優勢

（一）技術架構層面

在技術架構上，云計算以其特有的分布特點，天然適用于教學資源的存儲和分發，并利用虛擬技術對其進行統一管理，從而實現對計算、存儲、網絡等多個方面的靈活配置[。該體系結構打破了以往在構建過程中固定的硬件資源的限制，讓學校可以按照自身的需要對其進行靈活的分配，從而防止出現資源閑置和短缺的情況。從教學應用角度看，云計算技術突破地理空間的局限，使得優質教學資源可以惠及更多的學生，尤其是邊遠區域的教育均衡發展[2]。

（二）經濟角度

云計算所采取的按需支付模式大幅減少了進入和運行費用，使教育機構不必再進行大規模的局部數據中心建設，而是通過訂閱的形式獲得了專業水平的IT基礎設施，將固定成本轉化為可變成本，大大提高投資收益率。運維管理方面，云計算服務提供商負責硬件升級、軟件更新、修復等相關工作，教育機構可以將有限的科技資源投人教育軟件研發、教學輔助等核心領域。

（三）教育資源的動態更新和版本控制

傳統模式下，教育資源的更新需要人工分發到各個終端，既費時又很難確保系統的一致性。而在云計算平臺上，可以將課程的更新信息即時推送給每一個用戶，保證學生能夠及時地獲得教材的最新版本。此外，該平臺還支持多名老師協同合作，實現對教學資源的不斷優化與豐富[3]。版本控制功能則保留原有資源的歷史修改記錄，便于回溯和比較不同版本的內容差異。

（四）為教育資源共享提供新的可能性

云平臺積累的海量教育資源和使用數據為學習分析提供了豐富素材，通過數據挖掘可以發現資源使用模式和學習行為特征，進而優化資源推薦策略。云計算資源利用率提升模型見式（1）。

其中， τ 為資源利用率提升百分比， R_cloud 為云計算模式下的資源利用率（如表格1中的 85% ）， R_traditional 為傳統模式下的資源利用率（如表格1中的 45% ）。該公式量化云計算相較于傳統架構的資源利用率提升效果，直接關聯表1中的硬件資源利用率數據。通過計算差值占比，體現云計算彈性伸縮的技術優勢。

表1云計算在教育資源共享中的優勢指標對比

表2教育資源共享平臺優化策略性能指標

智能化的資源標簽和分類系統能夠自動識別教學內容特征，提高資源檢索的準確性和效率[4。這些技術進步共同推動著教育資源共享從簡單的存儲分發向智能化、個性化服務方向發展。云計算在教育資源共享中的優勢指標對比見表1。

三、教育資源共享平臺的優化策略

（一）底層架構設計

利用容器化技術，結合容器調度工具，可以對教學軟件中的服務樣本數目及分布進行自動化管理，從而有效處理不同類型的用戶訪問。由于采用了無服務器體系結構，整個開發過程變得更加簡單，開發者可以將注意力集中在業務邏輯的執行上，而不需要操作底層資源的分配。平臺則可以按照真實的負荷進行伸縮，在確保性能的同時，還能夠達到最優的效果。

（二）數據存儲方案優化

對于各類教學資料，應該采取有差異的存儲策略。對于使用頻率較高的熱點資源，采用多層緩沖技術進行配置。冷數據可能會有成本較低的檔案存儲方式。在數據庫層面上，讀取和寫入分開的架構可以在一定程度上分散用戶的訪問負擔，引導用戶對數據的讀取和訪問，從而確保業務核心數據庫的穩定運行[5]。面向海量、無組織的教學數據，對象存儲服務提供了高可靠、高擴展的存儲方案，配合內容尋址技術可以快速定位和獲取特定資源。

（三）網絡傳輸優化

智能路由技術在現有CDN協議基礎上，能夠依據用戶所處的空間、環境等因素，自動選取最佳的數據發送通路，降低網絡時延。在協議優化方面，使用新一代的HTTP/3通信技術，提高在弱網條件下的數據傳輸質量，尤其適用于移動教學。在保證圖像質量的同時，采用適當的數據壓縮方法可以有效地減少網絡中的資源占用，提高網絡的傳輸速率。針對視頻教學資源，采用基于網絡的自適應流媒體傳輸方式，實現實時傳輸[。

（四）資源發現機制改進

基于知識圖譜的資源組織方式可以有效地反映出教學資料間的內在聯系，并協助使用者找到所需的教學資料，協作濾波是一種能夠對不同類型用戶進行數據采集和處理的方法。教育資源共享平臺優化策略性能指標見表2。隨著NLP的發展，網絡信息的獲取不僅僅限于對關鍵字的搜索，還需要對用戶的搜索目的進行準確了解，從而為用戶提供更加滿意的搜索結果。這種智能挖掘方法極大地減少了用戶查找適合自身學習資源的成本，從而提升了教學平臺的利用率。

四、基于云計算的教育資源共享平臺優化與安全機制

（一）教育資源共享平臺的安全機制設計為了保障教學資源共享平臺的安全性，必須建立一個從邊緣到核心的多層防護系統。網絡層面，新一代防火墻可以對各種類型的網絡攻擊進行有效識別與攔截，并對網絡進行有效防護。虛擬私有網為管理員提供了一條可靠的遠程管理渠道，保證系統的正常運行不會被破壞。對網絡通信采取加密、通道等手段，保證數據的保密性、完整性，并有效地防范中間人攻擊。在現有的基于用戶姓名和口令的基礎上，生物特征識別和行為分析技術可以提供更強大的身份驗證手段。連續的身份驗證是在對話期間對用戶進行連續識別，從而避免賬戶被“劫持”的情況。基于屬性的訪問控制模型充分考慮用戶角色、設備狀態和地理位置等多個維度的影響，以達到對用戶行為的動態管理。安全機制防護效果對比見表3。

表3安全機制防護效果對比

透明加密技術能夠實現對已保存的教學資源的自動加密與解密，在安全與易用之間取得良好的平衡。密鑰管理系統確保加密密鑰的安全存儲和輪換，防止密鑰泄露導致的數據風險。針對含有個人信息的教育資料，應當對其進行加密，在保證數據分析意義的同時又能保障學生的隱私。數據丟失防護系統監控敏感數據的流動，防止意外或惡意的數據外泄[。漏洞管理流程要求對系統進行周期性檢測和風險評價、排序。變更管理可以保證對所有的配置更改進行審批并測試，以防止由于變更引起的安全性問題。該系統對各種類型的安全記錄進行匯總、分析，并利用相關性的方法來找出隱患。緊急處置預案確定處置過程及相關人員，以保證突發事件發生后可以迅速、高效地反應，將損失降到最低。

（二）云計算環境下的數據保護措施

數據主權問題是教育機構在選擇云服務時的重要考量，應當考慮到其所處的地理空間以及所處的管轄權。合約條款須明確資料所有權、提供商存取權限及資料轉移機制，以規避被廠商封鎖的風險。通過對云計算供應商的信息安全驗證（如ISO27001、SOC2等），可以對云計算企業的信息防護水平進行評價。學校也應該在當地為重要的資料做好備份，以保證云服務出現故障時，必要的操作仍然可以保持基本運營。

客戶端加密確保數據在離開用戶設備前就已加密，云服務商無法接觸明文數據。同態加密技術允許在加密數據上直接進行計算，為云端處理敏感教育數據提供了新的可能性。多方安全計算協議使得多個教育機構可以協作分析數據，而無需共享原始數據集。這些先進的加密方法在保護數據隱私的同時，不犧牲云計算的數據處理能力。從數據創建開始，就應標記其敏感級別和保留期限，自動應用相應的保護策略。使用過程中，數據血緣追蹤技術可以記錄數據的流轉和處理歷史，便于追溯和審計。數據歸檔階段需要考慮存儲成本和檢索需求的平衡，采用分層存儲方案[8。數據銷毀必須確保徹底性，特別是對于存儲介質回收或服務終正的情況，需要采用符合標準的擦除方法防止數據恢復。差分隱私技術可以在統計和分析教育數據時，嚴格控制個人信息被泄漏的風險。聯邦學習框架允許多個教育機構共同訓練機器學習模型，而無需集中共享訓練數據。安全飛地技術（如IntelSGX）創建了受保護的執行環境，即使云平臺管理員也無法訪問其中的數據處理過程。這些技術正在重塑云計算環境下的數據保護范式，為教育數據的開放共享與隱私保護找到了平衡點。

（三）平臺性能監控與持續優化機制

為了保證教學資源共享系統的正常運轉，必須建立一個完整的性能監測系統，覆蓋硬件結構和使用者體驗。在此過程中，通過對服務器CPU、內存、磁盤及網絡等設備進行監測，并對設備能力進行準確預估，以防止系統資源耗盡。通過對各部件的響應速度、差錯率進行追蹤，并對其進行實時檢測，從而找到性能退化部件。對網頁下載速度、交互流暢度等重要參數進行分析，真實反映終端用戶的實際感受。將上述監測信息整合起來，可以建立一個完整的系統運行狀況視圖。

利用時序分析方法，辨識出系統性能指數的周期變動與長期趨勢，為產能計劃的制定奠定基礎。溯源分析方法可以將多種異常數據進行關聯，從而迅速找到問題的根源。機器學習模型能夠自動識別出系統中的常規行為，并能夠發現與期望不一致的性能異常。預測性分析基于歷史數據預測未來負載變化，提前做好資源準備。這些先進的分析方法將性能管理從被動響應轉變為主動預防。

基礎設施即代碼實踐使得計算環境可以快速重建和一致部署，從而避免配置偏移的問題。為避免出現性能退化，自動測試流水線會在每個程式碼更改之后，進行完整的效能測試。漸進式發布策略（如藍綠部署和金絲雀發布）將新版本逐步推向用戶群體，并可以有效地降低變更的風險。功能參數切換無須重新配置就可以對優化結果進行迅速檢驗，構成高效的優化反饋循環。

資源調度算法可以分析工作負載模式，在保證服務質量的前提下選擇最具成本效益的資源分配方案。基于云服務的典型競價模型可以有效地減少系統運行開銷，并適用于可間斷的后臺處理任務。自動縮放策略要求對擴展門限和大小進行微調，以防止因擴展次數過多而造成資源消耗。多云架構能夠充分發揮各云計算服務提供商的優點，以達到最佳的性價比，長期保持績效優化的成果。

（四）安全合規與風險管理框架

教育資源共享平臺的安全合規建設需要遵循系統化方法，建立完整的治理體系。合規框架的設計應當基于行業標準和法律法規（如等保2.0、GDPR等）要求，同時考慮教育行業的特殊性質。控制措施的選擇需要平衡安全效果與運營成本，優先實施高風險領域的必要防護。文檔體系包括安全政策、程序文件和操作指南等，為各項安全實踐提供明確依據。合規證明材料的準備和更新是應對監管檢查的重要工作，需要建立專門的維護機制[10]

風險識別需要全面考慮技術、管理和人員各方面的潛在威脅，包括云計算特有的共享技術漏洞等風險。風險評估方法應當量化風險的可能性和影響，確定風險接受準則和處理優先級。風險處置策略包括規避、轉移、減輕和接受等多種選擇，需要根據具體情況制定最佳方案。風險監控建立指標跟蹤剩余風險的變化，確保控制措施持續有效。這種閉環的風險管理過程使安全決策更加科學和透明。動態風險評估值公式見式（2）。

DRV為動態風險評估值（用于優先級排序），P為風險發生概率，I為影響程度（1～10級），C為控制措施覆蓋率（0～1，如 80% 控制效果對應0.8），R為殘余風險。

五、結語

基于云計算的教育資源共享平臺為教育信息化發展提供了強大支持，但其優化和安全保障面臨諸多挑戰。本文探討平臺優化策略和安全機制設計的關鍵方面，包括架構優化、性能提升、安全防護和數據保護等措施。研究表明，通過系統化的設計和持續改進，可以構建既高效又安全的教育資源共享環境。未來研究可以進一步探索人工智能技術在平臺優化和安全防護中的應用，以及區塊鏈技術在資源版權保護方面的潛力，為教育資源共享平臺的創新發展提供新思路。

參考文獻

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[10]張金華，廖桃玲.基于云計算與物聯網技術對高校體育教育資源區域性整合與共享研究[J].文體用品與科技，2024（01）：178-180.

作者單位：烏魯木齊職業大學

責任編輯：王穎振 鄭凱津