高校大数据平台建设和运营整体解决方案
智慧校园信息化系统平台建设和运营整体解决方案
数据安全保障
数据加密：采用先进的加密技术， 确保数据在传输和存储过程中不被 窃取或篡改。
安全审计：对系统进行安全审计， 发现系统漏洞并加以改进，同时防 添加标题
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数据备份：定期备份数据，确保数 据在意外情况下不会丢失，同时可 以快速恢复。
防火墙：部署防火墙，阻止未经授 权的访问和网络攻击。
建设目标与规划
建设目标：构建一个集信息化、智能化、安全化于一体的智慧校园信息化系统平台
规划：以需求为导向，以应用为驱动，以技术为支撑，分阶段进行建设
系统架构与功能模块
系统架构：包括基础设施层、平台层、应用层、门户层、安全保障体 系和标准规范体系
功能模块：包括学生管理、教师管理、设备管理、安防监控等模块
网络安全保障
防火墙：部署防火墙，阻止未经授权的网络访问，确保数据安全。 数据加密：采用加密技术，确保数据在传输和存储过程中的安全性。 身份认证：实施身份认证，确保只有授权用户可以访问系统，防止非法访问。 安全审计：进行安全审计，及时发现和修复安全漏洞，提高系统的安全性。
安全管理制度与培训
建立完善的安全管理制度和流程 强化安全意识培训，提高员工的安全意识 定期进行安全漏洞检测和修复，确保系统安全稳定运行 建立应急预案，及时处理突发安全事件
运营是建设的延续：智慧校园信息化系统平台建设完成后，需要进行运营和维护，确保系统的 稳定性和安全性，同时根据用户反馈和市场需求，不断优化和完善系统。
建设与运营相互促进：建设与运营是相互促进的关系，建设可以为运营提供更好的基础和条件， 而运营则可以反馈建设中的问题和需求，为建设提供改进和优化的建议。
智能发展：智慧校园信息化系统平台将注重智能化发展，以提高运营效率和服务质量。
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案
采用丰富的可视化技术，如图表、地图、热力图等，将数据进行可视化展示。
可视化技术
数据可视化与交互
通过友好的交互方式，如拖拽、缩放、过滤等操作，方便用户进行数据分析和探索。
交互设计
支持多维度的数据分析，包括时间维度、空间维度、指标维度等，提高平台的灵活性和实用性。
多维分析
数据可视化技术实现
03
智慧校园大数据可视化分析平台建设方案可以选择ECharts、AntV、D3.js等前端可视化库，实现数据的可视化展示。
前端可视化方案
后端可视化方案则可以使用Tableau、PowerBI等商业智能工具，或者使用Python中的pandas、numpy等数据处理库，对数据进行处理和可视化。
后端可视化方案
经验分享
在项目实施过程中，我们注重团队协作和沟通，充分发挥每个人的专业特长，注重数据质量管理和流程优化，注重与校方及相关部门的沟通与协调。
项目总结与经验分享
未来工作展望
进一步完善平台功能，提高数据处理效率和可视化效果，加强平台的可维护性和可扩展性，推广智慧校园大数据可视化分析平台的应用范围。
挑战与应对
学习效果评估
通过对学生的成绩、学习时间、学习效率等数据进行挖掘和分析，评估学生的学习效果，为教师和学生提供反馈。
学生流失预警
通过分析学生流失原因和趋势，及时发现潜在问题，为学校采取措施提供依据。
学生生活和学习行为分析与应用
教师教学质量评估
通过分析教师的工作量、教学质量、学生评价等数据，对教师的教学质量进行评估，为教师晋升和奖励提供依据。
平台架构与功能设计
02
基于云计算架构
采用分布式、模块化的设计思想，利用云计算技术，实现高效的数据存储和处理。
智慧校园大数据平台建设技术方案
智慧校园大数据平台建设技术方案xx年xx月xx日•引言•大数据平台架构设计•数据采集与预处理技术•数据存储与查询技术•数据分析与挖掘技术•大数据安全与隐私保护•智慧校园大数据平台建设实施方案•结论与展望目录01引言信息化建设的不断深入，促进了智慧校园建设的发展国家对智慧校园建设的政策支持与引导提高校园管理效率、提升教学质量的需要背景与意义建设目标与任务建设任务开发数据分析与可视化工具，辅助决策与教学优化整合校园安防、资产等管理系统，提高管理效率建设目标：实现智慧化、信息化、高效化的校园管理搭建大数据平台，整合校园内各部门数据资源建设智慧课堂、智能实验室等设施，提升教学质量010203040506大数据平台建设方案通过数据接口对接、数据填报等方式，采集校园内各部门数据数据采集数据存储数据处理数据应用采用分布式存储技术，实现海量数据的存储与备份利用数据挖掘、机器学习等技术，对数据进行处理与清洗开发数据可视化、报表生成等应用，辅助决策与优化02大数据平台架构设计以数据仓库为核心，通过ETL（数据提取、转换、加载）等技术手段将数据从各个业务系统整合到数据仓库中，再通过报表、OLAP等手段将数据展现给用户。
分布式架构采用分布式存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对海量数据进行处理和分析，提高数据处理效率和可靠性。
星型架构总体架构设计VS数据整合通过ETL等手段将分散在各个业务系统中的数据进行整合，建立统一的数据中心。
数据清洗对数据进行清洗、去重、格式转换等操作，保证数据质量和准确性。
数据分类按照数据属性、特征等对数据进行分类、分主题等操作，方便数据管理和使用。
数据层设计采用分布式存储技术，如HDFS、Cassandra等，对海量数据进行存储和管理。
数据存储采用分布式计算技术，如MapReduce、Spark 等，对海量数据进行计算和处理。
数据计算通过数据加密、权限控制等手段保障数据的安全性和隐私性。
高校大数据平台建设与实践
高校大数据平台建设与实践在当前信息爆炸的时代，各行各业都在积极探索和利用大数据技术，以提高效率、降低成本、优化决策和服务质量。
作为教育领域的重要组成部分，高校也在不断打造自己的大数据平台，以促进教学、科研、管理等方面的发展。
一、大数据平台的概念和作用所谓大数据平台，是指通过收集、存储、管理、分析和应用大量数据，为用户提供基于数据的决策支持、业务管理、分析应用等一站式服务的综合性系统。
这种平台可以整合各种数据来源，包括人工采集、传感器监测、社交媒体、公共数据库等，以便各种用户即时、准确、完整地使用数据来支持事务和决策。
在高校中，大数据平台的作用主要有以下几个方面：1. 教学管理。
通过大数据的智能化分析、应用和挖掘，可以帮助高校实现对学生、教师、课程、教学设施等资源的精准管理和优化，以提高教学效果和质量。
2. 科学研究。
通过对数据资源的整合和分析，可以加速科学研究的进程和成果，并为研究人员的科研工作提供更多的参考信息、理论支持和数据支持。
3. 校园管理。
通过对学生、教师、校友等人群的数据分析和管理，可以帮助高校更加有效地规划、管理和改进校园的建设、运营和服务，提高校园管理的智能化水平。
二、高校大数据平台的建设和运营高校大数据平台的建设和运营，需要从多个方面进行考虑和策划。
具体来说，可以分为以下几个环节：1. 数据采集和整合。
高校大数据平台涉及的数据来源广泛多样，如何把这些数据整合起来，统一管理和规范化，是平台建设的首要任务。
2. 数据清洗和处理。
收集到的大数据往往存在错误、不完整、重复等问题，需要进行清洗和处理，从而确保数据的质量和准确性。
3. 数据存储和分析。
对清洗和处理后的数据，需要选用合适的数据存储方案(如 Hadoop、HBase、MongoDB、Redis、MySQL 等)，以及相应的分析工具和技术(如 R、Python、Hive、Spark 等)，进行数据分析和挖掘。
4. 数据可视化和应用。
智慧校园大数据云平台建设和运营方案
03
平台可满足校园内各个部门、学院和师生的需求，提供更加便捷、高效和智能化的服务。
平台概述
01
智慧校园大数据云平台是一个基于云计算、大数据、人工智能等技术的综合性服务平台。
02
平台可提供基础设施云服务、数据存储与处理、应用软件开发与维护、信息安全等服务。
解决难点痛点
数据安全与隐私保护：制定严格的数据管理制度，采用加密、脱敏等技术手段。
大数据云平台运营方案
03
采用ETL（Extract-Transform-Load）技术，从校园各类业务系统中抽取数据，并清洗、整合为统一格式。
数据采集
制定数据标准，明确数据定义、格式和来源，建立数据质量监控和治理机制，提高数据可靠性。
预期成果包括：建设完成智慧校园大数据云平台，实现数据共享与交换、数据分析与挖掘、可视化展示等功能；制定完善的数据标准和管理制度，保障数据质量和安全；提高学校信息化水平和管理效率，优化教育教学资源配置等。
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实现数据驱动科学决策
通过大数据分析和挖掘技术，为学校管理层提供科学决策支持，优化资源配置，提高管理效能。
要点三
技术成熟可靠
01
目前，云计算、大数据、人工智能等技术已经成熟，并在多个领域得到广泛应用，技术可靠且具有可持续发展潜力。
项目可行性和优势
符合国家政策导向
02
国家对于智慧城市建设、数字化转型等方面有大力支持，智慧校园大数据云平台项目符合国家政策导向，能够获得相关政策的支持和引导。
拥有丰富的人力和资源
03
学校拥有丰富的人力资源和技术资源，可以为项目的实施提供有力的保障。
智慧高校大数据决策平台建设方案
可以采用问卷调查、用户访谈和在线反馈等方式，收集用户对系统的评价和意见，并对反馈信息进行分析和处理。
项目用户满意度评估
针对评估结果进行优化
根据项目成本效益评估和用户满意度评估的结果，对项目进行优化改进，包括改进系统性能、完善功能、提高用户体验等。
完善运营管理
建立完善的运营管理体系，包括定期巡检、备份恢复、权限管理等，确保系统的高可用性和稳定性。
为学校领导和各部门提供数据分析和预测，帮助其做出科学决策。
建立用户管理和权限控制机制，保证数据安全和隐私保护。
提高管理效率
高校大数据决策平台建设意义
提升教学质量
促进科研发展
强化智慧校园建设
02
智慧高校大数据决策平台设计
架构模式
采用微服务架构，实现高内聚、低耦合的分层设计，有利于系统扩展和维护。
同态加密
同态加密是一种允许在不知道明文数据或密文数据的情况下进行计算的方法，从而保护数据隐私。
定期对重要数据进行备份是保障数据安全的重要措施，包括全备份、增量备份和差异备份等方式。
在数据丢失或损坏时，可以通过备份进行数据恢复，保证业务的正常运行。
数据备份
数据恢复
数据备份与恢复
差分隐私
01
差分隐私是一种隐私保护方法，通过添加噪声来保护敏感数据。
隐私保护方案
数据脱敏
02
数据脱敏是通过替换、模糊化或匿名化等方式，将敏感数据转换为非敏感形式的技术。
可信计算
03
可信计算是一种基于硬件的安全计算方式，可以保护数据的隐私性和完整性。
05
系统集成与接口对接
跨部门系统集成
实现教务、学工、财务、人事等部门间的数据共享与交换，整合多系统数据资源。
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案
智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案智慧林业大数据分析应用平台建设和运营整体解决方案的目标是通过整合、分析和利用林业领域的大数据资源，促进林业领域的数字化转型和智能化发展。
该平台将为林业管理者、林业科研人员和决策者提供全面、准确和实时的数据支持，以帮助他们更好地进行决策和管理工作。
一、平台建设1.数据集成：通过数据采集、整合和归档等手段，将各类林业相关数据集成到一起。
包括遥感数据、气象数据、土壤数据、生物学数据等。
同时，还需要制定相应的数据标准和格式，以确保数据的准确性和可比性。
2.数据存储和处理：构建高效的大数据存储和处理系统，以应对大量的数据输入和复杂的数据处理需求。
采用分布式存储和计算技术，实现数据的高速存取和并行处理。
3.数据质量和安全管理：建立数据质量评估和监控机制，保证数据的准确性和完整性。
同时，加强数据安全管理，采取措施确保数据的安全存储和传输，防止数据泄漏和被篡改。
4.数据分析算法和模型：根据林业领域的特点和需求，开发和应用适用的数据分析算法和模型。
包括遥感图像处理算法、林地资源评估模型、森林火灾预警模型等。
通过数据分析，提取有价值的信息和知识，为决策和管理提供科学依据。
二、平台运营1.用户服务：建立用户服务机制，提供用户培训和技术支持，解答用户疑问和需求。
同时，建立用户反馈渠道，及时了解用户的意见和建议，以不断优化和完善平台功能。
2.数据共享和开放：将平台上的数据和分析结果进行共享和开放，为其他科研机构和企业提供数据资源，促进行业合作和创新。
可以通过数据共享协议和开放API等方式，实现数据的灵活使用和流动。
3.商业模式：通过平台的运营，探索和建立适用的商业模式。
可以将数据分析服务和产品进行商业化，为用户提供定制化的解决方案。
同时，可以通过与其他相关行业进行合作，推动产学研用之间的互动和交流。
4.平台监管和评估：建立平台的监管和评估机制，对平台的运营情况进行监控和评估。
智慧高校大数据分析平台建设方案
智慧高校大数据分析平台建设方案目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (5)二、平台建设需求分析 (5)2.1 数据整合需求 (7)2.2 数据处理需求 (8)2.3 数据分析需求 (9)2.4 数据可视化需求 (10)三、平台架构设计 (11)3.1 总体架构 (13)3.2 分层架构 (14)3.3 硬件资源需求 (15)3.4 软件资源需求 (16)四、平台功能规划 (17)4.1 数据采集与清洗 (19)4.2 数据存储与管理 (20)4.3 数据分析与挖掘 (21)4.4 数据可视化与报表生成 (22)4.5 用户管理与权限控制 (24)五、平台实施计划 (24)5.1 项目启动阶段 (25)5.2 项目规划阶段 (26)5.3 项目开发阶段 (27)5.4 项目测试阶段 (29)5.5 项目上线与运维阶段 (30)六、平台预算与成本分析 (31)6.1 项目预算 (33)6.2 成本分析 (34)6.3 资金筹措计划 (35)七、风险评估与应对措施 (36)7.1 技术风险与应对 (37)7.2 运营风险与应对 (38)7.3 法律风险与应对 (39)八、项目效益评估 (40)8.1 社会效益评估 (42)8.2 经济效益评估 (43)8.3 环境效益评估 (44)九、项目可持续性与未来发展 (46)9.1 项目可持续发展策略 (47)9.2 未来发展规划 (48)十、项目总结与展望 (50)10.1 项目成果总结 (50)10.2 项目亮点与创新点 (52)10.3 未来展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的飞速发展，高等教育领域正面临着前所未有的挑战与机遇。
智慧高校建设已成为教育领域数字化转型的重要方向，为了响应这一趋势，本项目致力于构建智慧高校大数据分析平台，以应对高校管理、教学科研、学生服务等方面的数据需求与挑战。
数字化趋势：信息技术的普及与深化应用要求高等教育领域实现数字化转型，以应对教育现代化、信息化的挑战。
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高校大数据云平台建设方案目录第1章建设思路和建设目标 (20)1.1、总体建设内容概述 (20)1.2、总体建设理念 (21)1.2.1、搭平台 (21)1.2.2、定标准 (21)1.2.3、上应用 (23)1.2.4、成体系 (23)1.2.5、集中管 (26)1.2.6、特色建 (26)1.3、总体目标 (27)1.3.1、培养人才目标 (27)1.3.2、推动教育治理体系和治理能力现代化目标 (27)1.3.3、平台建设目标 (28)1.3.3.1、高校平台建设标准化 (28)1.3.3.2、平台云化 (28)1.3.3.3、业务能力云化 (29)1.3.3.4、服务集中化 (29)1.3.3.5、应用移动化 (29)1.3.3.6、应用扩展化 (29)1.3.3.7、资源可持续化 (29)1.3.3.8、管理可视化 (30)1.4、总体架构设计 (30)1.4.1、总体架构 (30)1.4.2、云平台整体架构 (32)1.4.3、系统技术路线设计 (32)第2章高校大数据总体规划 (34)2.1、高校大数据建设背景 (34)2.1.1、战略机遇 (34)2.1.2、大数据产业政策支持 (36)2.2、高校大数据的来源 (37)2.2.1、个体高校大数据 (38)2.2.2、课程高校大数据 (38)2.2.3、班级高校大数据 (39)2.2.4、学校高校大数据 (39)2.2.5、区域高校大数据 (39)2.2.6、国家高校大数据 (40)2.3、高校大数据采集技术图谱 (40)2.4、高校大数据建设面临问题 (41)2.4.1、产品同质化严重 (41)2.4.2、分析端是整体短板 (42)2.4.3、缺乏统一的行业标准 (42)2.4.4、大数据价值尚未体现 (42)2.4.5、数据模型的科学性不足 (42)2.4.6、数据的权利制度未明确 (43)2.4.7、数据规模日益庞大 (43)2.4.8、缺乏稳定高效的大数据环境 (43)2.4.9、数据利用不充分 (44)2.4.10、数据驱动带来的科研新挑战 (44)2.5、高校大数据云平台建设原则 (44)2.5.1、要提前规划设计 (45)2.5.2、要有清晰的边界 (46)2.5.3、要保持连续性和规范性 (46)2.5.4、采集粒度要尽可能小 (47)2.5.5、高校大数据数据源分析 (48)2.5.5.1、数据涉及面窄 (48)2.5.5.2、有效数据量少 (48)2.5.6、高校大数据服务用户分析 (49)2.5.7、高校大数据建设责任制问题 (50)2.5.7.1、校领导 (51)2.5.7.2、教师 (51)2.5.7.3、学生 (51)2.5.7.4、家长 (51)2.5.7.5、校园环境 (51)2.5.7.6、教学管理与服务 (51)2.5.7.7、社会 (52)2.6、建设目标 (52)2.6.1、实现数据的共享和交换 (52)2.6.2、大数据的采集和存储 (52)2.6.3、大数据分析与决策 (52)2.7、高校大数据平台建设意义 (53)2.7.1、实现个性化学习 (53)2.7.2、实现教育评价体系重构 (53)2.7.3、实现科学研究范式转型 (54)2.7.4、开启“大数据创客”新模式 (54)2.7.5、实现教学模式改革 (54)2.7.6、实现科学化教育管理 (54)2.8、高校大数据需求分析 (55)2.8.1、政府部门 (55)2.8.1.1、资源分配 (55)2.8.1.2、教育管理 (56)2.8.2、教师 (56)2.8.2.1、教学资源精准投放 (56)2.8.2.2、教师教学评价 (57)2.8.2.3、云题库建设 (57)2.8.2.4、教师综合评估 (57)2.8.3、学生 (57)2.8.4、教学管理 (58)2.8.5、教育技术服务商 (59)2.8.5.1、平台技术服务商 (59)2.8.5.2、语音识别技术服务商 (60)2.8.5.3、物联网技术服务商 (60)2.8.6、教育平台服务商 (61)2.8.6.1、教育资源平台 (61)2.8.6.2、教育管理平台 (61)2.8.6.3、O2O平台 (61)2.8.6.4、学习交流平台 (62)2.8.7、用户 (62)2.8.8、采集过程要符合伦理道德 (63)2.9、高校大数据应用场景分析 (64)2.9.1、政府部门 (64)2.9.1.1、生师比场景举例 (64)2.9.1.2、农村学生寄宿生比例场景举例 (65)2.9.1.3、教室、实验室的空置率/利用率场景举例 (65)2.9.1.4、学生体质健康达标率场景举例 (66)2.9.1.5、改革教学标准场景举例 (66)2.9.2、教育机构 (67)2.9.2.1、教师场景举例 (67)2.9.2.2、学生场景举例 (68)2.9.2.3、教学管理场景举例 (69)2.9.3、教育服务商 (70)2.9.3.1、技术服务商场景举例 (70)1、平台技术服务商 (70)2、语音识别技术服务商 (71)2.9.3.2、平台服务商场景举例 (71)3、教育资源平台 (71)5、学习交流平台 (72)2.9.4、用户 (73)2.10、高校大数据架构 (75)2.10.1、基础硬件层 (75)2.10.2、数据集成 (76)2.10.3、数据计算与分析挖掘 (76)2.10.4、数据安全 (76)2.10.5、服务器集群 (77)2.10.6、大数据技术标准 (77)2.10.7、大数据数据中心 (77)2.10.8、大数据业务开发平台 (78)2.10.9、大数据业务可视化分析 (78)2.11、高校大数据平台标准体系 (78)2.11.1、基础标准 (80)2.11.2、数据表示标准 (80)2.11.3、数据处理标准 (81)2.11.4、数据存储标准 (81)2.11.5、大数据服务标准 (81)2.11.6、大数据安全和隐私标准 (81)2.11.7、行业大数据应用标准 (82)2.11.8、大数据产品测试标准 (82)2.12、高校大数据业务开发平台 (82)2.12.1、高校大数据业务开发平台架构图 (83)2.12.2、大数据数据中心 (84)2.12.3、大数据业务平台层 (85)2.12.3.1、组件 (85)2.12.3.2、大数据处理引擎 (85)2.12.3.3、APP (86)2.12.3.4、BI引擎 (86)2.13、高校大数据平台建设关键技术 (86)2.13.2、HDFS技术 (87)2.13.3、MapReduce技术 (88)2.14、高校大数据平台建设效果 (89)2.14.1、开展大数据顶层设计，以大数据应用全面推进学校发展 (89)2.14.2、快速推进教学和管理工作的信息化，建立丰富的数据来源 (90)2.14.3、基于个性化服务需求，建立大数据分析模型 (91)2.14.4、综合应用大数据成果，推动学校全面创新 (91)2.15、高校大数据常见业务系统 (93)2.16、高校大数据服务用户类型 (96)2.16.1、校领导 (96)2.16.2、院领导 (96)2.16.3、校工会 (96)2.16.4、设备处 (97)2.16.5、图书馆 (97)2.16.6、校医院 (97)2.16.7、老师 (98)2.16.8、学生 (98)2.16.9、企业 (98)2.17、大数据教学创新应用 (100)2.17.1、教学质量评估 (100)2.17.2、上网行为 (101)2.17.3、学生成绩分析 (101)2.18、大数据科研创新应用 (102)2.18.1、科研成果 (102)2.18.2、科研项目 (103)2.18.3、科研经费 (104)2.19、大数据管理创新应用 (104)2.19.1、招生分析 (104)2.19.2、就业分析 (105)2.19.4、资产数据统计分析 (106)2.20、大数据创新应用 (107)2.20.1、学生轨迹分析 (107)2.20.2、学生画像 (108)2.21、高校大数据建设模块 (109)2.22、学校概况模块 (109)2.22.1、全校一卡通消费情况 (110)2.22.2、学生生源分布地图 (111)2.22.3、教师职称统计图 (111)2.22.4、各学院学历分布图 (112)2.22.5、全校学历分布情况 (112)2.22.6、全校成绩统计图 (113)2.22.7、全校/各院学生综合分析 (113)2.22.8、各院逃课率占比 (113)2.22.9、全校上网信息 (114)2.22.10、学校舆情情况 (114)2.22.11、各省成绩分布图 (114)2.22.12、综合预警平台 (115)2.23、我的大学模块 (115)2.23.1、学生成绩详情分析 (116)2.23.2、学生图书借阅分析 (116)2.23.3、学生详细当前借阅信息 (117)2.23.4、学生课程表 (117)2.23.5、我的消费 (117)2.23.6、我的网络 (118)2.24、行为画像模块 (119)2.25、综合预警模块 (121)2.26、舆情分析模块 (123)2.27、招生就业模块 (124)第3章高校大数据云平台及应用系统技术 (128)3.1、云平台技术介绍 (128)3.1.1、公共云技术 (132)3.1.2、区域教育云技术 (134)3.1.3、虚拟化技术 (134)3.1.3.1、虚拟化的优势 (135)2.降低成本，节能减排，构建绿色 IT (135)3.1.3.2、虚拟化实现 (136)3.1.4、超融合设计 (139)3.1.4.1、超融合概述 (139)3.1.4.2、存储虚拟化 (140)6、存储整合 (140)7、持续数据保护 (142)8、同城/同机房应用高可用 (144)3.1.5、云存储 (147)3.1.5.1、基于NCS分布式海量存储系统 (147)3.1.5.2、聚合存储 (149)3.1.5.3、线性可扩展性 (150)3.1.5.4、具有弹性的存储 (150)3.1.5.5、通过I/O并行提升性能 (151)3.1.5.6、数据保护和恢复能力 (152)3.1.5.7、磁盘IO加速 (152)3.1.6、云灾备 (153)3.1.6.1、云灾备概述 (153)3.1.6.2、云灾备方案 (156)3.1.6.3、数据实时云备份 (157)1)源端服务器异常 (157)5)数据恢复完成后，工作机继续提供服务 (158)3.1.7、软件定义网络设计 (159)3.1.7.1、规划预期效果 (159)3.1.7.2、软件定义网络规划 (160)3.1.8、软件定义存储设计 (162)3.1.8.1、预期规划效果 (162)3.1.8.2、软件定义存储规划 (163)3.2、应用系统技术介绍 (170)3.2.1、虚拟仿真实验室 (170)3.2.2、网络直播课堂 (170)3.2.3、智慧课堂 (173)第4章高校大数据云平台及系统设计规划 (175)4.1、设计原则与思路 (175)4.1.1、设计原则 (175)4.1.1.1、标准性原则 (175)4.1.1.2、安全性原则 (176)4.1.1.3、先进性原则 (176)4.1.1.4、系统性和可实施性 (176)4.1.1.5、可用性原则 (176)4.1.1.6、可扩展原则 (177)4.1.1.7、可升级原则 (177)4.1.1.8、全开放性原则 (177)4.1.1.9、可管理性原则 (177)4.1.1.10、灵活性和兼容性原则 (178)4.1.2、设计思路 (178)4.1.2.1、教育信息化的建设思想 (178)4.1.2.2、教育信息化的设计方法论 (179)4.1.2.3、从办教育要回答的根本问题看教育信息化内容 (179)4.1.2.4、从课程和学习理论看教育信息化的着力点 (180)2、教育信息化的着力点 (180)4.1.2.5、教育信息化要求教育流程再造 (181)2）微观层面的教育流程再造 (182)4.2、建设目标与规模 (183)4.2.1、设计目标 (183)4.2.1.1、总体目标 (183)4.2.1.2、阶段目标计划 (184)4.3、教育云平台基础设施建设 (185)4.3.1、教育城域网建设 (185)4.3.1.1、教育城域网建设 (185)1、概述 (185)2、规划方案 (190)5.3.1.1.1.3.1.2 各县区学校接入 (192)5.3.1.1.1.3.1.3 使用动态路由 OSPF实现电路热备 (192)5.3.1.1.1.3.2 线路建设方案 (192)3、组网优点 (193)4.3.2、技术详解 (194)4.3.2.1、OTN技术 (194)(1)多种客户信号封装和透明传输 (195)(2)大颗粒的带宽复用、交叉和配置 (196)(3)强大的开销和维护管理能力 (196)(4)增强了组网和保护能力 (196)4.3.2.2、OSPF协议 (197)（3）开销控制将协议自身的开销控制到最小 (198)4.3.2.3、校园无线网建设 (199)1、总体规划思路 (199)2、无线网规划总体目标 (199)3、设计原则 (200)4、开放学习环境 (201)5、师生个性服务 (201)6、集中云管控 (203)7、全市教育无线城域网建设规划 (203)4.3.2.4、统一监管平台建设规划 (204)4.3.2.5、统一认证平台建设规划 (205)4.3.2.6、城域网有线网络建设规划 (205)4.3.2.7、城域网无线网络建设规划 (206)4.3.2.8、整体网络扩展及兼容 (206)4.3.2.9、全市教育无线城域网建设标准 (207)4.3.2.10、统一监管平台建设标准 (207)4.3.2.11、统一认证平台建设标准 (210)4.4、高校系统总体技术方案 (211)4.4.1、高校平台系统功能框架 (212)4.4.2、系统开发设计模式 (215)（1）具有成熟的设计开发方法和工具。