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首页高校数字校园数据中心建设方案建议书.doc
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起,以师、生角色为主线,提供跨部门立体式的人事、教学、学工、科研、设备
资产、财务经费等综合查询服务。查询服务以学校基表(由教育部制定的,用以
反映高等教育的各级各类学校基本情况的基层统计报表)为基础,支持面向主题
的多维查询。个人用户也可以查询自身相关基本情况(个人数字档案)。同时通
过全面的数据分析,给院系领导、校领导决策提供数据支持,可以对学校的基本
情况有一个全面的了解,通过其掌握学校发展的宏观情况。
校园网站系统
校园网站系统主要提供Web页面的浏览服务。整个网站系统提供了对外及对外
接口。对外访问接口提供了外界了解学校的途径,展示学校形象以及师资力量,
招生最新信息等。对内接口的主要适用对象为校内师生,为在校师生提供内部信
息展示,课程安排,最新活动咨询等相关信息。另外,目前Web、FTP、BBS三类
应用有极大的相关性,方便教师和学生进行课内外交流和授课内容、课外辅导资
料等的下载等。同时,可以将图书馆供公开使用的资料在Web服务器上公布,即
整合图书馆信息系统和校园网系统。
邮件系统
E-Mail服务器是一套电子邮局系统和信件发送、接收系统,主要为校园广大
的教师及学生提供方便、及时的电子通信手段。邮件系统主要使用对象为校内教
师,如果应用资源条件允许,可以考虑为学生开设独立的邮箱账户,方便师生沟
通。
办公OA系统
办公自动化服务器只为学校日常办公服务,现在的OA技术能够提供文字处理、
表格制作、公文流转、会议安排等等服务。
教务系统
主要承担教务处日常新闻发布、学生没学期课程安排和选课等应用,考虑峰
值同时选课学生在线人数。
数据库系统
数据库系统是整个系统中的核心业务系统,推荐使用两台物理服务器做RAC部
署,保证业务的连续稳定以及性能的充足。数据库主要存放师生注册信息,一卡
通消费信息记录,日常报表学生成绩等校园核心信息,是整个系统最为关键的部
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分,推荐采用Oracle RAC。
2.2.3 大数据分析需求
当前中国正面临从粗放到可持续发展方式的转变挑战。大数据技术能够将隐
藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来,为人类的社会经济活动提供依据,从而
提高各个领域的运行效率,大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国,大数
据将重点应用于以下三大领域:
商业智能
商务智能可有效提高企业运营活动的效率。如在零售行业,由于同类产品的
差异小,可替代性强的特点,零售企业销售收入的提高离不开出色的购物体验和
客户服务。零售企业需要根据销售有特色的本地化商品并增加流行款式和生命周
期短的产品,零售企业需要运用最先进的计算机和各种通信技术对变化中的消费
需求迅速做出反应。通过对大数据的挖掘,零售企业在选择上架产品时,为确保
提供式样新颖的商品,需要对消费者的消费行为以及趋势进行分析;在制定定价、
广告等策略时,需进行节假日、天气等大数据分析;在稳定收入源时,需要对消
费群体进行大数据分析,零售企业可以利用电话、Web、电子邮件等所有联络渠
道的客户的数据进行分析,并结合客户的购物习惯,提供一致的个性化购物体验,
以提高客户忠诚度。同时,从微博等社交媒体中挖掘实时数据,再将它们同实际
销售信息进行整合,能够为企业提供真正意义上的智能,了解市场发展趋势、理
解客户的消费行为并为将来制定更加有针对性的策略。
政府决策
通过对大数据的挖掘,可有效提高政府决策的科学性和时效性。如:日本大
地震发生后仅 9 分钟,美国国家海洋和大气管理局(NOAA)就发布了详细的海啸
预警。随即,NOAA 通过对海洋传感器获得的实时数据进行计算机模拟,制定了
详细的应急方案,并将制作的海啸影响模型发布在 YouTube 等网站。
公共服务
一方面,政府利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用,可以提
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供更为广深的公共服务,另一方面,政府可以通过对卫生、环保等领域的大数据
实时分析,提高危机的预判能力,为实现更好、更科学的危机响应提供了技术基
础。如在交通系统,随着汽车工业的发展,车辆保有量的不断攀升,车与路,车
与环境之间的矛盾日趋加剧,诸如交通堵塞、事故增多、能源浪费和环境污染等
问题的恶化,需要通过对历史以及现在的车辆情况、路网情况的实时大数据分析,
制定更为优化的系统方案,使车辆行驶在最佳路径上,缩小行车时间、节省燃料、
减少环境污染,提高路网通行能力和服务质量。
大数据虽然极具价值,但由于类型复杂、规模巨大,不论传统的 OLAP 数据
仓库技术还是新兴的分布式处理技术等单一方案都有特定的短板,不可能满足所
有的需求,因此,要真正释放大数据的能量,推动大数据应用并非易事,主要面
临着以下问题和挑战。
挑战一:基础设施的持续扩展问题
IDC 公司 2012 年发布的数据显示,数据总量每两年至少增长一倍,但是硬
件基础设施由于摩尔定律失效很难进行无限制扩展,即使是 MapReduce 等分布式
技术的扩展性比 OLAP 等技术有了重大的提高,但是仍存在扩展上限,如 Oracle
RAC 最大支持 100 个节点,Hadoop 集群技术理论支持 4000 个节点,并且其设计
初衷是建立在大量廉价、低端服务器上的,在充分横向扩展架构的同时也需要纵
向扩展才能进一步提升整体性能。与此同时,基础设施规模不断增大也会带来其
他的问题,首先是系统的可用性,因为大规模分布系统只要其中一个节点出现故
障,就会引起整个系统的恢复,所以分布式系统应该采取多副本、检查点等容错
技术。另外,随着系统节点规模的扩展,网络流量的增加是指数级的,网络瓶颈
也会制约系统性能的提升,限制系统的可扩展性。
挑战二:数据处理的个性化、一体化需求问题
大数据时代同时催生了多种数据类型结构,无论是结构化、半结构化还是非
结构化的数据,从采集到挖掘都需要精细划分,形成准结构化数据,并在此基础
上进行关联性分析,最后呈现挖掘后的结果。在上述过程中,每一个环节对于数
据、软件和硬件的要求是不一样的,用单一的软硬件无法满足所有类型应用。更
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