云平台视角下智慧图书馆系统的设计与实现探究
2023-10-13广东石油化工学院图书馆王洪华柯木莲
◇广东石油化工学院图书馆 王洪华 柯木莲
在物联网和智慧化高速发展的时代,“智慧图书馆”应运而生。“智慧图书馆”通过大数据计算,在云平台上增强了与读者的互动,为读者提供图书馆的共享信息,实现了获取图书资源途径的更好体验。
智慧图书馆的出现,改变了人们对于图书馆的刻板印象。智慧图书馆的创造过程是在复合图书馆以及数字图书馆的发展基础上进行创新,将现代化的信息技术融入到其中,包括云计算和物联网等等,让其具备智能化的特点,改变了传统图书馆与读者与之间的联系,让两者之间的互动性更强,让阅读过程变得更加灵活。智慧图书馆的建设离不开现代科学技术,需要将云计算和大数据技术作为系统设计的基础,同时将智能信息服务平台作为智慧图书馆的平台支撑,对各类信息资源图书资源进行有效的整合,最终创建出一个的完善的在智慧图书馆体系。
1 云平台的概念和特征
在云计算的组成部分中,云平台是其中的重点组成要素,对于云服务的核心内容来说,云平台也在其中起到了关键性的作用。因此可以这么讲,没有云平台的存在,云计算和云服务也就不复存在。目前在云平台等相关行业中,主流的开源软件平台主要分为四种,分别为Eucalyptus、OpenStack、OpenNebula、CloudStack。
伴随着全球经济发展和新一轮科技革命的到来,各类新型科技被广泛地运用在各行各业中,包括大数据技术、云计算和物联网等等。如何将云平台的价值与优势发挥到最大,用其来交叉比较和汇集来自不同来源的数据,目前是智慧图书馆建设的重点研究课题。当庞大的数据资源被汇聚到云平台中,就好比在创造出一个存在于云端的虚拟图书馆,云平台内各项数据的变化、更新、跳动,则正是代表了图书馆的发展和跃动。大数据的优势在于能够非常精准地把握各类信息数据资源,使得图书馆的运行效果呈现出智能化的特点,提升了整体图书馆的运行效率。
将云平台技术融入到智慧图书馆的建立中,是把智能化、网络化、数字化等相关特点作为图书馆建设的目标,让其管理和服务特征呈现出智慧化、感知深刻以及网络资源互联,是云平台视角下智慧互联网的发展新模式,也是数字空间向物理空间延展的必然走向。基于云平台的智慧图书馆,是将多元化的数据信息作为基础,把图书馆内的相关资源、服务和管理等实现充分的有机融合,让网络化学习无处不在,创新了网络科研的表现形式,让管理工作面向社会大众,更加透明。广大读者获取信息资源的途径也变得更加丰富多元,获取方式更加便捷,让图书馆管理工作呈现出精细化管理模式,实现图书馆服务模式的创新。让图书馆的相关服务和管理能够实现全面智能化是智图书馆的终极建设目标。
智慧图书馆最大的特征就是高效、便利和互通,想要实现智慧图书馆的建设目标,就需要将云平台运用到其中,将云平台的价值和优势发挥到最大,为智慧图书馆的建设最有力的保障和支撑。云平台的使用是将汇聚整合数据以及数据的有效利用为基础跟核心内容,对相关数据的整合实现进一步的优化与改善。通过对云平台的利用,能够对我国现阶段图书馆的各项资源进行更加深度的发掘,对资源进行有机整合,让资源的利用价值和使用效率被全方位的提升和优化。云平台自身具备的整合功能,能够将碎片化的硬件资源和软件资源进行科学合理的优化,让数据处理统一标准,同时统一数据的管理维护工作,让独立存在的各个系统内的数据能够实现随时互通,同时对各类数据展开实时的动态化收集,让管理工作更加安全,应用之间实现智能化的共享。
云平台的基础特征主要分为五方面,分别为快速弹性部署、泛在化网络、按需服务、可量化服务以及资源整合,云平台的这几项特征已经得到了市场的全面认可。泛在化网络和优化资源整合是使用云平台的必要条件,举例来说,这两个特征相当于房屋建筑的基础工程,没有地基就没有房子。而快速弹性部署、按需服务以及可量化服务则是影响云平台使用效果以及管理能力的重要决定因素。伴随着我国智能化技术、大数据、物联网等相关技术的大范围运用,在全面智能化理念的支撑下,智慧图书馆的建设可以将云平台技术完善地融入其中,创建出更加智能化的图书馆管理系统,让图书馆的服务效率能够得到进一步的提升,给用户带来更好的服务质量。
2 基于云平台的智慧图书馆的优势
2.1 智慧化管理
云平台能够灵活收集实际图书馆中的各类数据信息,对资源进行重新整合,同时将这些数据信息加以利用,帮助图书馆提供更好的服务功能。图书馆管理部门可以运用云平台的数据驱动功能,深度发掘读者的阅读需求,从而为他们提供更加针对性的优质服务,让读者真正成为图书馆阅读服务的主体。帮助图书馆实现管理模式上的创新,加强对图书馆数据和资源的利用,同时让读者参与到服务模式创新中去。最终实现将读者作为创新服务模式的主体的建设目标,使得我国图书馆实现健康稳定的可持续发展。
2.2 提供丰富的图书馆舍服务
建设以云平台技术作为基础的智慧图书馆系统,能够让智慧服务更加丰富,让智慧图书馆服务变得更加高效和便捷,更能够满足读者的多项服务需求。在智慧图书馆系统中,管理人员能够随时随地的观察馆内各个区域的实际情况,馆内出现问题时能够及时发现,同时快速、精准的对该问题进行处理。另外,在云平台技术的保障与支撑下,智慧图书馆能够对图书进行数字定位,根据读者提出的需求展开针对性的服务,优化整体的服务效果和服务效率。
2.3 构建图书馆量化服务体系
很多读者对于图书馆提供的服务都是一无所知的,主要是因为很多图书馆服务看起来是“无形”的。因此,想要评估图书馆的服务质量也具备较大的难度。但是创建出智慧图书馆就能为图书馆的服务评价体系提供基础的保障与依据。将大数据、云计算等相关技术的运用到其中,系统可以明确服务质量、服务效率与服务范围的具体标准,将原先“无形”的图书馆服务转化为可量化的指标,将各种服务功能展现在用户与读者的面前,让读者能够通过智慧图书馆服务系统根据自身的需求来选择相应的服务。
2.4 构建信息孤岛桥梁
目前云平台已成为主流,但绝大多数的高校图书馆中,还有相当多的在线业务没有经过云平台化,或有些业务不适合云平台化,这些没有云化的应用,其资源价值却非常可观,因此通过云平台构建接口接入,或者有价值资源迁移到云平台等方式来接入这些业务,打破信息孤岛,使得部分有价值资源也可以充分利用起来。
2.5 提升信息处理效率
由于离线任务在云平台的大数据任务占到了极高比例,并且离线大数据任务处理是云平台的强项,接入云平台不仅是打破信息孤岛的手段,更是提升图书馆信息处理效率的一种手段,如减少了图书馆各个业务部门离线任务(如采编数据查重、导入OPAC等)处理受时间、地点等条件限制,对于这些离线任务,云平台完全可以支撑各业务部门的各种大数据任务,使得相关管理人员在任何时间、任何有网络的地方即可执行,极大提升信息处理效率。
3 基于云平台的智慧图书馆系统的设计
3.1 数据采集
智慧图书馆数据采集的内容除了包括读者身份信息、图书信息和馆内的设备信息等,还需要对第三方的数据库等进行采集。整个智慧图书馆面对的是多样化、非结构化以及结构化的数据,具备数据源管理模式,可以实现数据的格式转换,对原始数据也能实现临时性的储存。
3.2 数据管理
智慧图书馆系统内能够将各类信息数据进行内容上的管理,包括书目信息、环境信息、馆藏信息等。不同结构的系统需要参照统一标准来进行审查,只有通过的审查的数据信息才能显示在读者和用户眼前。数据管理功能除了能够对各类数据信息进行整理和储存,还能够让日常的数据操作库系统变得更加丰富多元化,同时将各种不同的历史数据与目前数据进行集中整合。
3.3 数据处理与服务
业务系统的复杂性导致数据源形式的多样性,云平台的数据处理能力既要满足传统的结构化数据处理需求,又要满足日志、音频、视频等半结构化、非结构化的数据处理需求。因此,平台应具有丰富的大数据处理能力,如非结构化数据转换为结构化数据、流数据处理能力、海量数据存储能力等。
可以汇聚来自不同业务系统,不同数据结构、数据格式的平台;其次,还需要把这些业务数据进行统一化,即统一采集、建模、管理与安全防护,通过加工与提纯,形成高校的数据资产。最后,加工后要对数据进行服务化,即业务数据化、数据服务化。
云平台的数据处理能力需要实现数据的分层,并具有沉淀公共数据的能力。云平台的数据处理过程可分为3层,即数据模型、数据服务与数据开发,通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀,通过数据服务实现对数据的封装和开放,快速、灵活地满足上层应用的要求,通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。总而言之,云平台的数据处理应该具备以下几项能力。
(1)数据整合能力。云平台上从事的各种业务活动时,每时每刻都在产生海量的数据,数据采集作为平台数据体系的第一环,尤为重要。因此,需要有一套标准的数据采集体系方案,致力于全面、高性能、规范地完成海量数据的采集,并将其传输到大数据平台。从数据来源来看,需要支持日志采集、文件采集、业务数据库的增量、全量数据传输等。
(2)数据开发计算能力。数据只有被整合和计算,才能被用于挖掘潜在有价值的信息,从而实现大数据价值,达到赋能于教学、科研和创新等价值的目的。从采集层中获取到的大量原始数据,将进入数据计算与开发中被进一步整合与计算。对数据计算来说,需要提供离线计算与实时计算的能力,提供支撑个性化推荐、智能检索、用户行为预测、精准服务等数据应用的算法模型能力,此外,还需要进行数据整合及管理体系。
(3)数据服务能力。将数据模型按照应用要求进行服务封装,就构成了数据服务,实际上,它跟业务业务系统中的服务概念是完全相同的,只是数据封装比一般的功能封装要难一点,因为数据分析受用户个性化的多样性、数据处理时间的及时性等因素的影响很大,变化更快,从而导致服务封装的难度变大。但是,随着高校各部门大数据的探索深入,各类大数据应用层出不穷,对于数据服务的需求非常迫切,因此,云平台要具备规模化的数据服务能力。
3.4 业务分析
智慧图书馆能够将不同来源的数据进行分类,同时根据数据特征来将数据进行关联和整合。数据的整合包括文献收藏、咨询数据以及会议展览等不同功能的应用系统。业务分析功能还能够将图书馆的各种业务根据自身的特征进行梳理,帮助图书馆提升自身的资源配置水平,强化业务能力,为读者提供更好的服务,对于图书馆未来的战略发展目标的制定以及重大决策等也能够提供有力的数据信息支撑。
3.5 技术与建模分析
技术方面,主要包括基础设施层、技术PaaS层和业务中台的基础组件层。基础设施层主要是云化的基础实施资源,包括共享的云存储、共享的计算资源等。技术PaaS主要是指互联网技术中间件,如常见的分布式应用服务、容器服务、消息服务、服务注册发现、容器管理服务、日志服务等,为我们的应用软件提供运行环境。基础组件是指从业务中台抽象出来的通用技术功能模块,既包括认证、消息发送、规则引擎等,也包括为了隔离技术PaaS的复杂和异构而设计的适配器,比如消息队列的适配器、缓存的适配器等。
建模方面,从业务到平台,必须经历抽象建模的过程。这个过程其实就是找出每一个功能需求所对应的业务对象或实体。这一步需要剥离功能的差异性,抽象功能的共同点,才能保证定义合理。实体分为两类:业务实体(叫“静态实体”更容易理解)和过程实体。实体性质相同或者实体结构相似度较高,都可归纳为同一实体。在实体基础上,为了满足当前功能需求,我们需要定义出系统需要提供的能力。下面是云平台其中一个“实时事态感知”能力的抽象模型,如图1所示。
图1 实时事态感知模型
4 基于云平台的智慧图书馆系统的实现
4.1 跨区域数据采集
智慧图书馆中的各类数据信息来源为图书馆中的设备存储的数据,如图书馆中的借书还书系统、入口处的门禁系统等等,也包括很多纸质文件和各类结构数据。以上这些不同类型的数据信息都可以通过支护图书馆系统,将各类文献建立成为能够跨越部门、地区、库网等的深度服务管理模式,从而实现跨部门、地区、库网等的数据采集,将各类信息资源展开更加高效的集成化管理。
4.2 智慧服务整合
在智慧图书馆的服务模式中,图书馆服务内容不会局限在本馆内,而是能够将众多不同类型的图书馆和读者用户进行整合,给读者带来更加密集和全面的网状服务,缩短了图书馆和读者之间的距离,服务模式具备更强的人性化特点。依托与物联网中的RFID技术和接口技术,让图书与图书之间、书库与书库之间实现更加紧密地联系,让图书馆的管理模式转变为集群化管理。
4.3 实时事态感知
在智能图书馆系统中,具备可视化和实时监控系统,能够随时进行定位感知以及远程督导,帮助智慧图书馆的智能水平得到进一步的提升。在智慧图书馆系统中,读者可以享受到全天24小时的线上服务,不管读者何时所处在何地,只要通过vpn等网络通信,对智慧图书馆中的电子图书进行线上的书籍借还预约。图书馆也可以随时在首页发布公告,读者可以第一时间了解到图书馆的最新动态信息、图书资源等。除此之外,智慧图图书馆还具备非常良好的兼容效果,能够在各种不同类型的终端上的适配,包括手机、ipad等,读者可以根据自己的喜好跟智慧图书馆系统展开互动和沟通,在线上享受图书馆的智慧化资源服务。
5 结束语
党的十九大报告中明确指出智慧化是未来我国社会发展的必然趋势,未来大数据、物联网和云计算等技术发展越来越完善,智慧图书馆的智慧化建设将迎来全新的发展机遇。智慧图书馆的建设,需要从多重维度出发,包括数据资源、人员以及技术服务等,搭建出符合新时期发展的智慧管理平台。目前智慧图书馆的建设还在探索阶段,需要相关学者共同努力,创新技术手段,实现功能上的创新性突破。