随着大屏智能机的普遍使用,在智能设备上通过网络进行学习的方式越来越受到大众的青睐。但是移动学习者的感知会因智能终端电量、屏幕及计算资源等方面的限制而大打折扣,传统移动学习系统存在系统稳定性差、吞吐量低、并发用户少及缺乏安全性等方面的问题。针对上述问题,本论文开展基于云平台的移动学习系统研究与设计。本文针对移动学习系统的特点,对移动学习客户端及云端平台进行了研究与设计。为降低学习过程中对用户终端资源的占用,论文采用SQLite数据库技术提升存数效率,利用移动学习云平台提供统一服务。为满足电信级服务标准,提出了基于冗余存储的双机热备部署方案,消除了传统双击热备方案中存在的单点存储故障隐患。在此基础上,采用了基于传统负载均衡技术的加权负载均衡算法,可较为精确的计算节点负载,提升云平台整体负载均衡效果,解决了不同类型的学习请求负载均衡问题。同时在分析传统安全技术弊端的基础上,采用了 IPD2R云平台安全模型,形成了对移动学习云平台全面的安全保障体系。最后,通过对比实验验证了本课题设计的正确性及加权负载均衡算法相对于传统算法的优越性能。综上,本文设计的移动学习云平台系统,能够满足电信级服务标准,满足海量用户通过智能手机进行移动学习的愿望,为学习者学习提供了极大的便利。