打造无围墙的实验室——云计算时代高校计算机服务平台建设模式探讨

李 宁，王铁峰

（北京信息科技大学计算机学院，北京 100101）

多年来，高校计算机类实验室的评价指标与其他类型的实验室几无分别，例如，人均实验面积、生均台套数、万元以上设备数和实验室利用率等［1］。进入许多高校的计算机实验室，特别是软件类实验室，几乎是千篇一律，大多是由实验桌、台式计算机和网络设备组成的机房。在云计算时代的今天，这种计算机类实验室的建设模式已经显得落后，更严重的是这种建设模式会带来大量的资源浪费。然而，目前仍有大量的实验室在按这种模式进行规划和建设。本文将就这个问题与同行进行探讨，以期共同谋划适应时代发展的高校计算机服务平台建设模式。

1 高校计算机资源建设面临的困惑

目前很多高校在计算机资源建设方面面临诸多问题和困难。

（1）计算机资源建设不适应教学改革的要求。为应对经济全球化挑战，提高我国工程教育人才培养质量，面向工业界、面向世界、面向未来，很多高校提出了培养高素质应用型人才的战略目标。教育部也于2010年启动了“卓越工程师教育培养计划”，强调注重学生的工程能力和创新能力的培养。今天各高校的计算机工程相关专业正在向这个目标迈进，在计算机教学中更加注重实践教学环节，强调动手能力。由此带来的显著变化是，大量原来在教室授课的课程改为在实验室授课。例如程序设计课程，原来课堂教学和机房上机是两个环节，现在则改在实验室进行，学生边学边练，考试采用机考。这类课程还有很多，使得实验室利用率大幅增加。另外，随着高等教育的普及、招生人数的增加、近百人一批次的实验很常见，这使得实验室面积也需要大幅增加。这些原因常造成计算机实验室超负荷运行，实验室管理人员不堪重负，难以有时间进行实验室的维护。与此形成反差的是，一些大教室却越来越空闲，利用率减低。

（2）学生个人计算机难以管理。据调查，计算机专业约85%以上的学生有自己的计算机。虽然大多数学生也在使用自己的计算机学习，但是这些计算机并未得到充分利用，一般在上课的时候，这些计算机是闲置的。更有相当一部分自觉性差的学生不管在宿舍还是在教室都沉迷计算机游戏，影响了成绩，带坏了学风，大多数学校的管理人员或任课教师都对此头痛不已。很显然，这些学生把原本用来学习的工具当成了娱乐工具。

（3）科研用机与教学用机存在矛盾。大家很容易想到，在科研、研究生培养、本科教学中所用的计算机资源应该能够共享，但是这在现实中很难做到。对于几十名学生、数门课程的实验，必须保证所有软件经过精心的安装调试。这些软件需要有很好的兼容性，否则容易出现死机、蓝屏、无法上网等问题，而这种问题一旦发生，将成为严重的教学事故，这也是实验室管理人员最为担心的。以科研用途为主的计算机，安装、卸载或更新软件是司空见惯的事情，因此也非常容易发生上述问题。虽然一些教学实验室为计算机安装了保护卡，但计算机重启之后一切复原，也会给科研工作带来很大不便。

（4）多校区计算机资源难以共享。北京地区的很多高校存在多个校区，一个学校有四、五个相距几十公里的校区是很普遍的现象。由于地域分散的原因，校区之间无法充分共享计算机资源，导致在许多校区都要重复建设计算机实验室。

（5）教学面积紧张。很多高校校舍紧张，但是由于单个机位面积是固定的，一个计算机实验室必然要占据相当的面积。经调研，目前全国高校的计算机学院生均实验室面积为1.93 m2，这样一个1 500人左右的计算机学院就要近3 000m2的实验室面积，这在很多高校特别是北京地区的高校是很难保障的。

（6）设备快速淘汰带来高昂的开支。相比之下，单台的计算机设备并不昂贵，但是由于数量太大，加上4～6年的淘汰周期，拥有一个先进的计算机实验室代价不菲。据调研，目前全国高校的计算机学院生均计算机台数为0.72台，这样一个1 500人左右的计算机学院就要1 000多台计算机。按3 000元／台计算，每年需投入设备更新经费约60万元。我们能否尽量延长这些设备的使用年限，并将许许多多空闲的计算机资源利用起来呢？这也许是建设节约型社会必须解决的问题。

上述这些问题具有相当的普遍性。我们欣喜地看到云计算为解决这些问题带来一片曙光。

2 移动学习呼唤无围墙的实验室

改变计算机服务平台建设的模式不仅是为了解决上述问题，更是现代教学理念和教学手段的内在需要。

今天，移动学习因其移动性、普适性和泛在性等特点，成为高校教育信息化未来发展的主要方向，在高校的信息化建设中受到关注［2－4］。移动学习是继数字化学习后出现的又一新学习模式。它是指一种在移动计算设备帮助下，能够在任何时间、任何地点进行的学习。移动学习所使用的移动计算设备能够有效地呈现学习内容并且提供教师与学习者之间的双向交流。移动学习在数字化学习的基础上，通过有效结合移动计算技术带给学习者随时随地学习的全新感受。如何充分有效地使用无线技术和移动计算设备来辅助教学和学习是移动学习的关键。

移动学习被认为是一种未来的学习模式，或者说是未来学习不可缺少的一种学习模式。它有以下内涵：

（1）移动学习是在数字化学习的基础上发展起来的，是数字化学习的扩展。移动学习并不是什么新鲜事物，因为在传统学习中，印刷课本很早就是一种移动学习的工具了。但是当代的教育把很多学习工具固定在实验室，并不适应人们的学习习惯。移动学习正是人性化学习方式的回归。我们希望将来学习者不再被限制在计算机桌前，而是可以自由自在、随时随地进行不同目的、不同方式的学习。学习环境是移动的，教师和学生都是可以移动的。

（2）移动学习有强烈的数字化学习的特征。移动学习实现的技术基础是移动计算技术和互联网技术，即移动互联技术；实现的工具是小型化的移动计算设备，例如平板计算机或智能手机等。文献［3］对移动学习的特点作了很好的概括：①以无线网络为环境支持；②以移动通信设备为工具支持；③以数字化学习资源为内容支持；④跨越场合、跨越情境、随时随地的学习方式。

本文提出的无围墙的实验室正是移动学习的延伸，也相当于一种“移动实验”。显然，无围墙的实验室可以有效地利用学习资源，延长学生的学习时间，提高学生的学习兴趣。通过移动设备进行实验、完成作业或者开展科技实践活动将不再受场地和时间的限制，可以充分利用课余时间，在潜移默化中提高学生的动手能力和学习兴趣。应该看到，在学生使用他们手中的计算机用于学习的同时，也相应地减少了他们用计算机玩游戏的时间，有助于学风的改善。

值得庆幸的是这样无围墙的实验室在今天的云计算时代已经呼之欲出，云计算恰好满足了移动学习的需要［5－6］。

3 云计算与虚拟化对移动学习的支撑作用

云计算与虚拟化为移动学习提供了很好的技术支撑，可以解决困扰我们的许多问题。

早在上世纪60 年代，麦卡锡就提出了这样的理念，即把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户，这便是云计算思想的端倪。80年代计算技术从主机模式演变为客户端－服务器的模式，带来了软件业的一次重要变革。随着互联网的发展，90年代客户端－服务器模式进一步演变为浏览器－服务器的n层模式，使人们深刻地接受了软件即服务的思想，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知，它是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

3.1 云计算具有以下几个主要特征

（1）网络化［7］。计算资源是分布式的，但用户不需关心计算资源到底在哪里。

（2）可以动态配置资源。能够根据消费者需求的变化动态增加或释放不同的物理和虚拟资源，而且这些资源的分配是自助方式的，用户无需同提供商打交道就可自动获得计算资源。

（3）资源统一使用。云计算采用的资源池，可以将不同类型的计算机和网络设备进行统一配置和管理，用户无需关心设备的细节，而方便地得到他们所需的各种性能的虚拟化设备。这些资源池中的物理设备可以随时不断地调整和更换。

（4）高可用性。可以在各种物理平台上虚拟出不同配置的操作系统和应用软件，虚拟设备之间不会相互干扰，可以很容易地在不同的硬件设备间迁移。通过各种冗余和备份机制保证服务的可持续性、安全性、高效性和灵活性。

（5）服务可计量。在向用户提供服务的过程中，通过计量的方法来自动控制和优化资源配置。资源的使用可被监测和控制，可以观察到性能的瓶颈，有针对性地逐步增加物理资源。

3.2 虚拟化是实现云计算的一种方式，与云计算技术密不可分

虚拟化是指计算机软件在虚拟的平台上而不是真实的平台上运行。虚拟化技术可以扩大硬件的容量，简化软件的重新配置过程。CPU 的虚拟化技术可以单CPU 模拟多CPU 并行，允许一个平台同时运行多个操作系统，并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互不影响，从而显著提高计算机的使用效率。此外，按照瘦客户端方式，用户可以通过各种便携式设备（如笔记本计算机、平板计算机甚至智能手机）来访问虚拟机，客户端不需要具备很强的计算能力，因此不需要频繁更新设备。

虚拟化有很多分类［8］。从高校计算机资源使用的角度，我们可以采用以下的虚拟化类型：

（1）平台虚拟化。即针对服务器和操作系统的虚拟化，主要包括服务器虚拟化和桌面虚拟化。虚拟化的操作系统可以是32 位或64 位的Windows、Linux或Android操作系统。这一类虚拟化很适合各种软件实验。学生可以任意启动一种安装有所需实验环境的虚拟机进行实验。实验员可以按不同的软件类别或实验类别配置不同的虚拟机，并避免软件的冲突。

（2）资源虚拟化。指虚拟机所使用的资源（如存储设备和网络设备）的虚拟化。这一类虚拟化适合教学服务资源的建设，例如建设存放教学视频或课件的服务器，以及学生作业上传和自动考试系统等。

（3）应用软件（表示层）虚拟化。指将应用软件从操作系统中分离出来，使应用程序的运行不依赖于特定的操作系统。这一类虚拟化适合建立高校的信息基础设施，例如网站、办公自动化系统、邮件服务和即时通信系统等。

3.3 云计算和虚拟化技术的优势

云计算和虚拟化技术对于解决我们面临的问题有非常好的针对性，其优势可以概括如下：

（1）增加资源。可以充分利用学生手中的笔记本计算机来学习。学校只需要为没有计算机的少数学生配发计算机，就可做到人人随时有计算机可用。

（2）提高空间利用率。可以使用大教室和自习教室作为实验室，有效解决实验室场地不足的问题。

（3）提高资源利用率。服务器的计算资源可以多人共享，按需分配，不再有闲置的设备。此外，不同性能的服务器可以组成不同计算能力的资源池，延长使用寿命。

（4）减少软件的购买成本。可以采用租用的形式获得一些软件的授权，节省购买软件的开支。

（5）减少实验室管理的负担。云计算可以降低软件的安装和维护成本，不再需要为各种实验更换每台计算机的操作系统和应用软件。

（6）提高安全性。用户不必管理和维护基础设施的硬件资源。软件运行在云中，文档数据也存储在云中。通过专业化的管理和灾备保护措施，可以大幅降低病毒入侵，甚至不可抗拒的自然灾害造成的破坏和数据丢失，确保信息安全。

4 面向未来的实践与规划

今天云计算已经在国内外教育行业得到应用。笔者于2012年考察了英国的安格利亚鲁斯金大学（Anglia Ruskin University，UK）。该大学也有多个校区，两个主要的校区分布在剑桥（Cambridge）和切尔姆斯福特（Chelmsford）。计算机相关的专业两个校区都有，通过校园网和虚拟化可以共享两个校区的计算资源。在网络原理实验室中，通过虚拟机与网络设备相接，学生可以在虚拟机上改变网络的配置，而不需要实际去插拔网线，这种实验不但实验室中可以做，在任何有网络的地方都可以做。国内清华大学和北京工业大学等高校在科研和教学中采用云计算平台，取得了很好的效果［9］。以北京工业大学为例，通过建设云计算平台将原来属于各个院系和专业的计算资源进行集中化和智能化管理，同时创新教学模式，例如采用虚拟化技术开设并行计算课程，开展学科竞赛，还借助云计算平台进行科技成果转化，提供对外服务等。

将云计算技术运用于高校计算机实践平台建设，需要建设相应的配套设施，例如建设高速的无线网络，培训实验员让他们掌握先进的技术等。但是更重要的是需要改变人们的观念。这方面仍然存在诸多的问题，例如，需要改变以实验面积、生均台套数、万元以上设备数等落后的实验室评价指标体系，代之以新的更为客观的评价体系。各类计算机类的实践平台建设经费（特别是专项经费）应该向云计算倾斜，鼓励购置云计算平台适用的服务器和网络存储设备，根据需求分步扩容。减少软件类实验室的台式机保有量，逐步扩大移动设备的规模。改变机房形式的软件类实验室的功能，将其建设成为学生互动交流的空间。

一个面向未来的高校计算机资源建设方案，应该以虚拟化为核心的云计算平台为基础，将已有的计算资源整合起来，按照不同阶段的需要，分步购置云服务器和云存储设备，满足三类主要的云服务，即：实践教学服务、科研服务和信息化服务。参见图1。

在实践教学服务方面，首先需要选择适合的课程开展平台虚拟化的应用试点，从语言类课程入手逐步向操作系统、数据库等计算机核心主干课程的实践教学环节延伸，进而辐射到所有的课程，同时通过资源虚拟化共享各类教学资源。为配合移动学习，应将移动设备普及到每个计算机专业的学生，实现无围墙的实验室的目标。在科研服务方面，也应提倡集中购置各类平台、工具软件和应用资源，通过平台虚拟化和资源虚拟化使全体教师共享。在信息化服务方面，通过应用软件虚拟化改造网站等信息化设施，用少量的硬件资源建立起覆盖学院、系部中心、课题组、课程团队乃至个人的立体化信息发布和利用的网络。

图1 计算机服务平台规划图

作为北京市重点发展的、以信息技术为主要特色的北京信息科技大学，在北京市教委和学校各部门的支持下，经过努力，计算机实验教学中心在2008年被批准为北京市计算机实验教学示范中心。在新的发展阶段，我们确立了以云计算技术为支撑的全新的计算机服务平台建设规划，将用最短的时间使云计算平台为全体师生的教学和科研提供最优质的服务。

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［1］教育部高教司.普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）［EB／OL］. （2004－08）. http：／／wenku.baidu.com／view／1756dacb05087632311212e3.html.

［2］C.O’Malley，G.Vavoula.Guidelines for learning／teaching／tutoring in a mobile environment.MOBIlearn［EB／OL］.（2003－10）.http：／／www.mobilearn.org／download／results／guidelines.pdf.

［3］郑凯，许骏.高校移动学习体系的构建与发展研究［J］.中国电化教育，2011（9）：20－24.

［4］叶成林，徐福荫，许骏.移动学习研究综述［J］.电化教育研究，2004（3）：12－19.

［5］孙剑华.未来计算在“云端”：浅谈云计算和移动学习［J］.现代教育技术，2009，19（8）：60－63.

［6］黄成云，左明章，荣先海.基于云计算的移动学习系统设计［J］.现代教育技术，2010，20（8）：102－105.

［7］P.Mell，T.Grance.The NIST Definition of Cloud Computing［EB／OL］.（2011－09）.http：／／csrc.nist.gov／publications／nistpubs／800－145／SP800－145.pdf.

［8］马博峰.VMware，Citrix和Microsoft虚拟化技术详解与应用实践［M］.北京：机械工业出版社，2012.

［9］杜近之.智慧的云计算［M］.北京：电子工业出版社，2010.