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摘要：目前，加快“云计算”、“大数据”、“物联网”等新技术在高校信息化建设中的融合，已经成为各个高校提高核心竞争力，深入挖掘教育资源潜力的必然趋势。对教师工作量的统计和分析是教务管理中的重要环节，是各高校教学评价与考核重要依据。由于各高校考核标准无法统一，因此，尽管高校信息化建设正在如火如荼的进行，但多数高校仍采用教务人员手工核算每位教师工作量的方式，工作效率极其低下。该文通过介绍“云计算”的基础概念和主要技术，论述了云计算在高校教师工作量统计分析系统中应用的可行性，最后为当前架构下的统计分析系统向云平台移植提出了方向。
关键词：云计算；高校教师工作量
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0041-02
1高校信息化建设中的问题
在高校信息化建设伊始，有学者指出高校信息化建设容易进入三个误区：第一，重技术，轻内容、第二，重初次建设，轻二次开发与深入整合、第三，重建设，轻应用。十几年过去了，如今高校信息化建设的问题已经发生了改变，总结下来主要有如下两点：
（1）过多强调设备仪器等硬件的购置，没有认识到软资产的重要性，造成软件应用跟不上硬件发展的速度，反过来也限制了先进硬件更好地加以利用。
（2）过多强调软件系统框架的购置，但对后续二次开发和培训基本持放弃的态度，对软件框架的深度应用不再投入资金和精力去探索和尝试。
2云计算基础和应用优势
“云计算”目前已经成为一个令各行各业都密切关注的词语，但对于云计算的定义还没有达成一致共识。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进人可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算以服务的方式提供计算资源（包括计算能力、存储能力和交互能力等），形成了一种动态可伸缩虚拟化的新型计算资源组织、分配和使用模式，这种模式使得计算资源成为向大众提供服务的社会基础设施，与传统利用桌面计算资源的模式有很大不同，将可能会对信息技术本身及其应用产生深刻影响-引。随着云计算越来越广泛的普及，越来越多的系统和应用已经开始向云平台大迁徙。下面从两个方面论述云计算在高校教师工作量统计分析系统中应用的可行性：
1）云计算的核心技术
通常认为，云计算主要由“服务”和“管理”两大体系组成。
“服务”主要包括SaaS、PaaS、IaaS三个平台。SaaS负责把各种应用软件服务通过互联网随时随地提供给用户；PaaS负责把应用开发及部署作为一种服务提供给用户；IaaS负责把最基础的计算、存储、硬件等资源作为一种服务提供给用户。云计算供应商将把所有的软、硬件设施都放置于我们说的“云”上，“云”用户可以购买“云”服务，专注事务和使用，而不必关心软件升级、数据更新以及硬件维护等繁琐的问题。
“管理”主要从三个层面描述：用户层、机制层和检测层。这三个层面的管理机制相互制约，目的是确保“云”安全、稳定地运行，用户层是面向“云”用户的功能管理层，提供优质的“云”服务；机制层是面向“云”平台的运维管理层，提供优质的“云”管理；检测层是面向“云”资源的数据管理层，提供优质的“云”数据。
在云计算的众多技术中，以虚拟化技术、数据分存技术两大技术最为关键。
（1）虚拟化技术，是一种将各种资源整合利用的技术，是实现云计算和云存储服务的基石。以最典型的计算虚拟化技术为例，在虚拟系统和底层硬件之间抽象出CPU和内存供虚拟机使用，将计算资源虚拟化后，就可以在数据中心层面形成一个统一的计算资源池，这就是云计算设计的初衷，资源池化，按需计费。当完用户申请使用计算资源的时候就可以从池中取出一部分资源供用户使用，当用户退订资源后，这部分资源又回到池中，供其他用户使用。
（2）数据分存技术，是一种冗余存储技术，不仅能够保证存储数据的可靠性，还可以增大数据访问的并发性。近几年，各个领域的数据量正在成指数倍增长，传统的数据库技术已逐渐被边缘化，本文采用较流行的Hadoop框架构建高校教师工作量统计分析系统的存储模型。
2）云计算在高校教务管理中应用的优势
我国高校已经投入了一定规模的基础设施建设，并且多数也拥有千兆甚至万兆主干带宽校园网络，在此基础上与云计算接轨更加容易，云计算在高校教务管理中应用的优势主要表现在两个方面：
（1）能够大大减少高校在教务管理方面的持续投人负担，包括硬件（计算机和服务器）投入和更新、硬件设备用房的建造和装修以及硬件维护等费用，只需购买相应的云服务，就可以达到用相对较少的人力、物力和空间，满足教务管理各个环节的绝大多数功能。
（2）能够大大提高教务工作人员的工作效率，促进教务工作信息化和远程化，高校可以为教务管理人员提供多种形式的、全天候的管理手段，避免教务管理各个环节各自为政，种类和数量繁多的数据报表重复收集，改变针对每一次分析工作，人工统计和核对总是占用大量的时间和精力的现状，只需购买相应的云存储，就可以在云平台上二次开发或移植软件应用，根据字段和条件访问“云”中的海量数据，定制生成期望的報表。
高校教务管理工作的核心是对每一位教师每一阶段教学工作的评价与考核，针对工作量的统计和分析能够帮助教务管理人员和学校领导制定更适合学校发展的战略和计划，只有调动所有教师的教学积极性和热情，才能更好地完成各项目标，培养出适合社会发展的人才，为高校的可持续发展奠定基础。3高校教师工作量统计分析系统中的云计算
高校教师工作量统计历经两个阶段，人工阶段和半智能化阶段。在人工阶段中，完全依靠人工，填写、汇总和核对多个Excel表格，流程如图1所示。 在半智能化阶段中，减少了绝大多数人工汇总和核对的工作量，大幅提高了统计效率，但仍然有很多环节有待改进和完善，流程如图2所示。
1）基于云计算的高校教师工作量统计分析系统软件架构三层分层结构是经典的软件设计架构，任何一个系统都可以被抽象细分为三层，即表示层、业务逻辑层、数据服务层。其中，表示层用于系统跟用户之间的交互，也可以理解为软件界面以及界面中的数据接收和展示；业务逻辑层负责从表示层获取数据，并进行判断；数据服务层用来操作数据库，对数据进行增、删、改、查等操作。
与其他中小型软件一样，高校教师工作量统计分析系统的数据访问层和数据持久层都是放在同一服务器之上，数据的存储通常都是采用数据库或XML文档两种方式，而当遭遇自然灾害或者服务器硬盘发生不可修复的错误后，必然会导致数据不完整性甚至数据丢失。随着云计算技术的快速发展和广泛应用，软件设计和开发模式也将受到影响，传统的三层架构模式可以完全迁移到云计算服务中，这就是云计算中的SaaS服务模式。
SaaS软件的开发有两种方式：传统的B/S结构和虚拟化结构。传统的B/S结构开发技术比较成熟，主流开发工具有Java和.net等，数据本身和数据处理存放在云端的服务器上，客户端用浏览器或者智能设备进行访问，SaaS软件开发中的数据必须加密，确保数据不能被非法更改，而且可以由用户指定两个或两个以上的存储地址，确保数据不会丢失。虚拟化结构是将软件所有部分都放在云端的服务器上，访问软件时看到的只是服务器上传回的屏幕影像，这样，客户端即便使用一个普通配置的终端，但仍能体会到服务器级的运算速度。
本文在第一种开发方式的基础上，结合高校自身特点，设计了一个安全有效的云计算软件架构，如图3所示。
2）基于Hadoop技术框架与高校信息平台融合
如何在信息量剧增的数据中快速检索、高效存储和管理已日益成为高校信息用户关注的重要问题。Hadoop是在Internet上用于对搜索的关键词进行内容分类的最佳工具，存储结构属于分布式，在提高读写速度的同时，将存储容量也有了明显的提升，通过将数据进行冗余存储的方式确保数据安全性，另外，MapReduce编程模型也保证了海量数据高效的分析和处理。
由于，Hadoop技术能在大量低配置计算机上构建集群，充分发挥集群的计算和存储能力，因此，可以利用高校的服务器构建一个计算和存储集群，为高校各种管理系统向统一信息平台融合创造条件。
Hadoop技术中的HDFS具有高容错和超强的数据管理能力，对高校中的服務器统一控制和管理，通过主/从形式的体系结构为高校信息平台中的用户管理、数据管理以及安全管理等功能提供保障。
而MapReduce则完成了将计算分布到各个节点中的任务，结合多维度、高性能数据库HBase，成就了在高校信息平台上享受资源共享、查找、统计和分析等服务。
4总结
对高校信息平台资源的整合，即是对高校内部各职能部门信息资源的整合，包括教务管理系统、招生管理系统、学生管理系统、财务管理系统、资产管理系统以及科研管理系统等等，由于各职能部门既是一个独立运作的整体，又在学校整个运作中相互联系和影响，因此整合工作有一定的难度。本文首先分析了高校信息化建设中存在的问题，通过介绍“云计算”的基础概念和主要技术，论述了云计算在高校教师工作量统计分析系统中应用的可行性，最后为当前架构下的统计分析系统向云平台移植提出了方向。
关键词：云计算；高校教师工作量
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）22-0041-02
1高校信息化建设中的问题
在高校信息化建设伊始，有学者指出高校信息化建设容易进入三个误区：第一，重技术，轻内容、第二，重初次建设，轻二次开发与深入整合、第三，重建设，轻应用。十几年过去了，如今高校信息化建设的问题已经发生了改变，总结下来主要有如下两点：
（1）过多强调设备仪器等硬件的购置，没有认识到软资产的重要性，造成软件应用跟不上硬件发展的速度，反过来也限制了先进硬件更好地加以利用。
（2）过多强调软件系统框架的购置，但对后续二次开发和培训基本持放弃的态度，对软件框架的深度应用不再投入资金和精力去探索和尝试。
2云计算基础和应用优势
“云计算”目前已经成为一个令各行各业都密切关注的词语，但对于云计算的定义还没有达成一致共识。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进人可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云计算以服务的方式提供计算资源（包括计算能力、存储能力和交互能力等），形成了一种动态可伸缩虚拟化的新型计算资源组织、分配和使用模式，这种模式使得计算资源成为向大众提供服务的社会基础设施，与传统利用桌面计算资源的模式有很大不同，将可能会对信息技术本身及其应用产生深刻影响-引。随着云计算越来越广泛的普及，越来越多的系统和应用已经开始向云平台大迁徙。下面从两个方面论述云计算在高校教师工作量统计分析系统中应用的可行性：
1）云计算的核心技术
通常认为，云计算主要由“服务”和“管理”两大体系组成。
“服务”主要包括SaaS、PaaS、IaaS三个平台。SaaS负责把各种应用软件服务通过互联网随时随地提供给用户；PaaS负责把应用开发及部署作为一种服务提供给用户；IaaS负责把最基础的计算、存储、硬件等资源作为一种服务提供给用户。云计算供应商将把所有的软、硬件设施都放置于我们说的“云”上，“云”用户可以购买“云”服务，专注事务和使用，而不必关心软件升级、数据更新以及硬件维护等繁琐的问题。
“管理”主要从三个层面描述：用户层、机制层和检测层。这三个层面的管理机制相互制约，目的是确保“云”安全、稳定地运行，用户层是面向“云”用户的功能管理层，提供优质的“云”服务；机制层是面向“云”平台的运维管理层，提供优质的“云”管理；检测层是面向“云”资源的数据管理层，提供优质的“云”数据。
在云计算的众多技术中，以虚拟化技术、数据分存技术两大技术最为关键。
（1）虚拟化技术，是一种将各种资源整合利用的技术，是实现云计算和云存储服务的基石。以最典型的计算虚拟化技术为例，在虚拟系统和底层硬件之间抽象出CPU和内存供虚拟机使用，将计算资源虚拟化后，就可以在数据中心层面形成一个统一的计算资源池，这就是云计算设计的初衷，资源池化，按需计费。当完用户申请使用计算资源的时候就可以从池中取出一部分资源供用户使用，当用户退订资源后，这部分资源又回到池中，供其他用户使用。
（2）数据分存技术，是一种冗余存储技术，不仅能够保证存储数据的可靠性，还可以增大数据访问的并发性。近几年，各个领域的数据量正在成指数倍增长，传统的数据库技术已逐渐被边缘化，本文采用较流行的Hadoop框架构建高校教师工作量统计分析系统的存储模型。
2）云计算在高校教务管理中应用的优势
我国高校已经投入了一定规模的基础设施建设，并且多数也拥有千兆甚至万兆主干带宽校园网络，在此基础上与云计算接轨更加容易，云计算在高校教务管理中应用的优势主要表现在两个方面：
（1）能够大大减少高校在教务管理方面的持续投人负担，包括硬件（计算机和服务器）投入和更新、硬件设备用房的建造和装修以及硬件维护等费用，只需购买相应的云服务，就可以达到用相对较少的人力、物力和空间，满足教务管理各个环节的绝大多数功能。
（2）能够大大提高教务工作人员的工作效率，促进教务工作信息化和远程化，高校可以为教务管理人员提供多种形式的、全天候的管理手段，避免教务管理各个环节各自为政，种类和数量繁多的数据报表重复收集，改变针对每一次分析工作，人工统计和核对总是占用大量的时间和精力的现状，只需购买相应的云存储，就可以在云平台上二次开发或移植软件应用，根据字段和条件访问“云”中的海量数据，定制生成期望的報表。
高校教务管理工作的核心是对每一位教师每一阶段教学工作的评价与考核，针对工作量的统计和分析能够帮助教务管理人员和学校领导制定更适合学校发展的战略和计划，只有调动所有教师的教学积极性和热情，才能更好地完成各项目标，培养出适合社会发展的人才，为高校的可持续发展奠定基础。3高校教师工作量统计分析系统中的云计算
高校教师工作量统计历经两个阶段，人工阶段和半智能化阶段。在人工阶段中，完全依靠人工，填写、汇总和核对多个Excel表格，流程如图1所示。 在半智能化阶段中，减少了绝大多数人工汇总和核对的工作量，大幅提高了统计效率，但仍然有很多环节有待改进和完善，流程如图2所示。
1）基于云计算的高校教师工作量统计分析系统软件架构三层分层结构是经典的软件设计架构，任何一个系统都可以被抽象细分为三层，即表示层、业务逻辑层、数据服务层。其中，表示层用于系统跟用户之间的交互，也可以理解为软件界面以及界面中的数据接收和展示；业务逻辑层负责从表示层获取数据，并进行判断；数据服务层用来操作数据库，对数据进行增、删、改、查等操作。
与其他中小型软件一样，高校教师工作量统计分析系统的数据访问层和数据持久层都是放在同一服务器之上，数据的存储通常都是采用数据库或XML文档两种方式，而当遭遇自然灾害或者服务器硬盘发生不可修复的错误后，必然会导致数据不完整性甚至数据丢失。随着云计算技术的快速发展和广泛应用，软件设计和开发模式也将受到影响，传统的三层架构模式可以完全迁移到云计算服务中，这就是云计算中的SaaS服务模式。
SaaS软件的开发有两种方式：传统的B/S结构和虚拟化结构。传统的B/S结构开发技术比较成熟，主流开发工具有Java和.net等，数据本身和数据处理存放在云端的服务器上，客户端用浏览器或者智能设备进行访问，SaaS软件开发中的数据必须加密，确保数据不能被非法更改，而且可以由用户指定两个或两个以上的存储地址，确保数据不会丢失。虚拟化结构是将软件所有部分都放在云端的服务器上，访问软件时看到的只是服务器上传回的屏幕影像，这样，客户端即便使用一个普通配置的终端，但仍能体会到服务器级的运算速度。
本文在第一种开发方式的基础上，结合高校自身特点，设计了一个安全有效的云计算软件架构，如图3所示。
2）基于Hadoop技术框架与高校信息平台融合
如何在信息量剧增的数据中快速检索、高效存储和管理已日益成为高校信息用户关注的重要问题。Hadoop是在Internet上用于对搜索的关键词进行内容分类的最佳工具，存储结构属于分布式，在提高读写速度的同时，将存储容量也有了明显的提升，通过将数据进行冗余存储的方式确保数据安全性，另外，MapReduce编程模型也保证了海量数据高效的分析和处理。
由于，Hadoop技术能在大量低配置计算机上构建集群，充分发挥集群的计算和存储能力，因此，可以利用高校的服务器构建一个计算和存储集群，为高校各种管理系统向统一信息平台融合创造条件。
Hadoop技术中的HDFS具有高容错和超强的数据管理能力，对高校中的服務器统一控制和管理，通过主/从形式的体系结构为高校信息平台中的用户管理、数据管理以及安全管理等功能提供保障。
而MapReduce则完成了将计算分布到各个节点中的任务，结合多维度、高性能数据库HBase，成就了在高校信息平台上享受资源共享、查找、统计和分析等服务。
4总结
对高校信息平台资源的整合，即是对高校内部各职能部门信息资源的整合，包括教务管理系统、招生管理系统、学生管理系统、财务管理系统、资产管理系统以及科研管理系统等等，由于各职能部门既是一个独立运作的整体，又在学校整个运作中相互联系和影响，因此整合工作有一定的难度。本文首先分析了高校信息化建设中存在的问题，通过介绍“云计算”的基础概念和主要技术，论述了云计算在高校教师工作量统计分析系统中应用的可行性，最后为当前架构下的统计分析系统向云平台移植提出了方向。