摘要：本文首先对高校IT平台的体系架构现状进行了简要分析，探讨了高校建设大数据平台的基本需求，最后深入剖析了Docker容器技术与持续集成、建设智慧校园大数据平台的持续集成，望能为此领域研究有所借鉴。
关键词：容器技术；智慧校园；大数据平台；持续集成
当前，大数据平台已经成为一种应用比较宽泛且综合效能高的软件平台设施，其在推动高校智慧校园信息化建设中，发挥着举足轻重的作用，其管理、建设与韵味与高效的行政管理、教学科研等方面的智能化、信息化水平息息相关。伴随当今大数据平台架构的日渐完善与成熟，外加许多高质量容器技术的广泛推广，IT界开始大力推动大数据平台与Docker容器之间的深层融合，真正落实持续集成理念。本文基于Docker容器技术，探讨了智慧校园大数据平台持续集成策略。
1.高效现阶段的IT平台现状
相比于政府或企业，高效的IT架构不仅有其一般性，而且还有一定的特殊性。现阶段，主流体系仍囊括3层架构，即SaaS、PaaP与IaaS。（1）SaaS层。通常情况下，高效当前已有IT设备平台不仅拥有架构弹性扩展能力，还有系统集成基础能力；另外，借助各种虚拟化技术（vSphere等）、建设数据中心，实现了服务的能力，这些都为高校提供了优质、高效且实用的基础资源支撑服务。（2）PaaS层。从基础层面来分析，此层为一中间件，即一套囊括开发、分发等应用的系统化解决方案，乃是整个系统部署与集成的核心层，其中涉及应用开发协议、数据仓库管理及集群管理等内容。（3）SaaS层。此层即现实业务应用层，借助信息门户、Web及独立应用系统等，来完成服务的设计与建立，直接面向行政管理人员、科研人员、教职工等。针对SaaS与IaaS层来讲，其有着较清晰的界定，而对于PaaP层而言，其能够统一管理、调度硬件资源。PaaS层则为IT平台架构当中有着最高技术管理难度的层级。
2.高校建设大数据平台的基本需求
（1）基于研发人力资源层面来分析，在高校内部，一般情况下，并没有组建专门用于系统研发的团队，大多采取的是外包服务的方式来进行研发。此情况所存在的最大问题就是，应用系统后期在版本升级、维护等方面，较难与业务部门的需求相适应，此外，对于第三方厂家而言，其存在着比较有限的服务能力；面对那些复杂且庞大的系统架构，因缺乏研发人员，使得集成部署、代码改进协同配置等工作较难同步开展。（2）基于平台架构层面来考量，PaaS层通常是高效数据平台建设比较容易被忽略的地方，因高校并非专门的研发机构，因此在理解PaaS层上，存在一定局限性，且缺乏实践指导。因此，需要借助大数据平台来更好的开展相关工作。
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3.Docker容器技术与持续集成
针对智慧校园大数据平台来讲，其乃是不仅是今后高校的信息门户，而且还是各种应用系统服务的内在根基；其能够根据实际需要，将那些实用且可靠的数据存储起来，此外，还能将数据分析挖掘、抽取等服务编程接口提供给应用层。在构建大数据平台时，一般情况下，主要包含Storm、Spark及Hadoop等软件平台，系统有着比较复杂的配置，维护、管理的成本比较高昂，怎样实现生产、测试与开发的深层融合，减少升级时间与成本，降低系统组件部署，乃是建设大数据平台的重难点所在。针对高校而言，PaaS层建设的主要目的就是使系统拥有良好的持续集成能力。Docker容器技术实为一种虚拟化技术，具有轻量级特点，有着较快的运行速度，资源占用少，能够以一种进程隔离的方式，进行了运行环境的构建，能够在一台物理机上，实现多个容器的运行；这样的设计方式，能够为集群管理的高质量推进提供助力，有助于更加高效、合理的配置与管理大数据平台，还能为大数据平台的建设提供方便与助力。
4.建设智慧校园大数据平台的持续集成分析
（1）对大数据平台组件的容器化。把诸如Spark、Hadoop等大数据平台组间，借助Dockerfile进行定制，形成镜像，所有组件运行均以镜像生产的容器为基础，而各种组间容器相组合，便构成了容器集群；此外，借助Mesos、Swarm等容器集群管理工具，开展有针对性的编排管理。（2）应用层系统的容器化。在整个高校内部，诸多在大数据平台上运行的Web应用、业务系统等，同样需要实施容器化部署。借助Docker将相关依赖项、应用系统进行打包，使之成为处于独立状态，且能够移植的镜像，以此来设计应用系统，这样也能完成以Docker为基础的容器集成部署。（3）积极构建满足本地需要的私有镜像仓库。因需要容器化改造整个大数据平台、应用系统，因此，在集成环节中，或者是测试系统过程中，势必会形成诸多镜像；针对此情况，可根据实际需要，积极构建本地私有镜像仓库，借此来对此些镜像进行管理与维护。还需要指出的是，需要对镜像仓库进行备份，避免出现丢失或损坏的情况。
5.结语
综上，在建设高校智慧校园大数据平台时，可以将IT产业界当中的一些先进技术与理念引入其中，学习开发、运维、管理新方式，并与Gitlab代码仓库、Jenkins自动化管理系统等工具相结合，实现端与端之间的持续集成，最大程度提升大数据平台的运作质量与自动化管理水平。
参考文献
[1]丁建英,张钰涵. 基于大数据的智慧校园支撑平台建设探讨[J]. 中国教育技术装备, 2017(22):38-39.
[2]陈克明.大数据时代高校智慧校园服务平台建设研究[J]. 数字技术与应用, 2015(12):95-95
论文作者:李增辉
论文发表刊物:《信息技术时代》2018年5期
论文发表时间:2019/3/5
标签：平台论文; 数据论文; 容器论文; 系统论文; 镜像论文; 高校论文; 高效论文; 《信息技术时代》2018年5期论文;