CN112380002B - 在线教育学习实现方法及平台 - Google Patents

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CN112380002B CN202011202070.7A CN202011202070A CN112380002B CN 112380002 B CN112380002 B CN 112380002B CN 202011202070 A CN202011202070 A CN 202011202070A CN 112380002 B CN112380002 B CN 112380002B
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Abstract

本公开提供一种在线教育学习实现方法及平台,其中所述方法包括:当用户通过在线教育学习应用程序发起在线学习请求时,所在地区的用户边缘节点接收所述在线学习请求;用户边缘节点判断所述在线学习请求的类型;若为交互业务请求,则对其直接进行处理;若为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是否存储有所述学习资源,若有,则直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送给用户;若没有,则从供应商数据中心下载所述学习资源,将所述学习资源存储在边缘服务器,再发送给用户。本公开实施例在远程端构建云服务本地副本,以作为中心化服务的补充,能够有效提升用户访问量,还能为用户提供更快捷、更高效的在线学习体验。

Description

在线教育学习实现方法及平台
技术领域
本公开涉及通信技术领域,尤其涉及一种在线教育学习实现方法, 以及一种在线教育学习平台。
背景技术
在线教育(e-Learning)也称为远程教育,是以网络为介质的教学 方式,通过网络,学员与教师即使相隔万里也可以开展教学活动;此外, 借助网络课件,学员还可以随时随地进行学习,真正打破了时间和空间 的限制,是非常方便的学习方式。
目前,很多在线教育企业都采用中心化的数据中心,当在线学习人 数过多时,会导致中心服务器访问人数暴增,进而导致服务器崩溃等情 况出现,用户体验较差。因此,提出一种既可以有效提升用户访问量的 线教育学习平台是目前亟待解决的问题。
发明内容
为了至少部分解决现有技术中存在的技术问题而完成了本公开。
根据本公开实施例的一方面,提供一种在线教育学习实现方法,所 述方法包括:
当用户通过在线教育学习应用程序发起在线学习请求时,所在地区 的用户边缘节点接收所述在线学习请求,所述在线学习请求分为交互业 务请求和学习资源获取请求;
用户边缘节点判断所述在线学习请求的类型;
若所述在线学习请求为交互业务请求,则对其直接进行处理;
若所述在线学习请求为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是 否存储有所述学习资源,若有,则直接从边缘服务器下载所述学习资源 并发送给用户;若没有,则从供应商数据中心下载所述学习资源,将所 述学习资源存储在边缘服务器,再发送给用户。
可选地,在用户边缘节点对交互业务请求直接进行处理后,还包括:
用户边缘节点将处理结果临时存储在边缘服务器;以及,
用户边缘节点获取其与供应商数据中心之间的带宽占用率,并在所 述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述处理结果上传至供应商数据 中心,以及释放边缘服务器中用以临时存储所述处理结果的存储空间。
可选地,边缘服务器存储的数据包括动态数据;
所述方法还包括:
用户边缘节点获取边缘服务器的可用存储空间和总容量;以及,
若边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预设占比, 则用户边缘节点计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率,并按照使 用频率从高到低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后的第三预 设占比的动态数据。
可选地,边缘服务器存储的数据包括静态数据;
所述方法还包括:
用户边缘节点将边缘服务器中的静态数据上传至供应商数据中心; 以及,释放边缘服务器中用以存储所述静态数据的存储空间。
可选地,所述方法还包括:
用户边缘节点将在线教育服务商保密性数据上传至通过私有云方 式部署的在线教育服务商数据中心;以及,释放边缘服务器中用以临时 存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
可选地,供应商数据中心通过公有云的方式部署,包括分布于不同 物理位置的多个公有云数据中心;用户边缘节点与其最近的公有云数据 中心进行数据交互。
根据本公开实施例的另一方面,提供一种在线教育学习平台,所述 平台包括:用户边缘节点和供应商数据中心;
用户边缘节点设置为,当用户通过在线教育学习应用程序发起在线 学习请求时,所在地区的用户边缘节点接收所述在线学习请求,所述在 线学习请求分为交互业务请求和学习资源获取请求;
用户边缘节点还设置为,判断所述在线学习请求的类型;若所述在 线学习请求为交互业务请求,则对其直接进行处理;若所述在线学习请 求为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是否存储有所述学习资源, 若有,则直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送给用户;若没有, 则从供应商数据中心下载所述学习资源,将所述学习资源存储在边缘服 务器,再发送给用户。
可选地,用户边缘节点还设置为,在对交互业务请求直接进行处理 后将处理结果临时存储在边缘服务器;以及,获取其与供应商数据中心 之间的带宽占用率,并在所述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述 处理结果上传至供应商数据中心,以及释放边缘服务器中用以临时存储 所述处理结果的存储空间。
可选地,边缘服务器存储的数据包括动态数据;
用户边缘节点还设置为,获取边缘服务器的可用存储空间和总容量; 以及,若边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预设占比, 则计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率,并按照使用频率从高到 低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后的第三预设占比的动态 数据。
可选地,边缘服务器存储的数据包括静态数据;
用户边缘节点还设置为,将边缘服务器中的静态数据上传至供应商 数据中心;以及,释放边缘服务器中用以存储所述静态数据的存储空间。
可选地,所述平台还包括:在线教育服务商数据中心;
用户边缘节点还设置为,将在线教育服务商保密性数据上传至通过 私有云方式部署的在线教育服务商数据中心;以及,释放边缘服务器中 用以临时存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
可选地,供应商数据中心通过公有云的方式部署,包括分布于不同 物理位置的多个公有云数据中心;用户边缘节点还设置为与其最近的公 有云数据中心进行数据交互。
本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果:
本公开实施例提供的在线教育学习实现方法及平台,当部署在边缘 云的用户边缘节点接收到用户发送的在线学习请求后,先判断所述在线 学习请求的类型,若所述在线学习请求为交互业务请求,则不需要与供 应商数据中心交互而直接进行处理,若所述在线学习请求为学习资源获取请求,那么先去边缘服务器中查找所述学习资源,若查找到则直接发 送给用户,若没有查找再去供应商数据中心下载并存储于边缘服务器, 再发送给用户,从而在远程端构建云服务本地副本,以作为中心化服务 的补充,能够有效提升用户访问量,还能为用户提供更快捷、更高效的 在线学习体验。
本公开的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地 从说明书中变得显而易见,或者通过实施本公开而了解。本公开的目的 和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构 来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本公开技术方案的进一步理解,并且构成说明书的 一部分,与本公开的实施例一起用于解释本公开的技术方案,并不构成 对本公开技术方案的限制。
图1为本公开实施例提供的一种在线教育学习实现方法的流程示 意图;
图2为本公开实施例提供的另一种在线教育学习实现方法的流程 示意图;
图3为本公开实施例提供的在线教育学习平台的架构图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,以下结合附 图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述 的具体实施方式仅用于说明和解释本公开,并不用于限制本公开。
图1为本公开实施例提供的一种在线教育学习实现方法的流程示 意图。如图1所示,所述方法包括如下步骤S101至S106。
S101.当用户通过在线教育学习应用程序(APP,Application的缩 写)发起在线学习请求时,所在地区的用户边缘节点接收所述在线学习 请求,所述在线学习请求分为交互业务请求和学习资源获取请求;
S102.用户边缘节点判断所述在线学习请求的类型,若所述在线学 习请求为交互业务请求,则执行步骤S103;若所述在线学习请求为学习 资源获取请求,则执行步骤S104;
S103.用户边缘节点对所述交互业务请求直接进行处理;
S104.用户边缘节点判断边缘服务器是否存储有所述学习资源,若 有,则执行步骤S105;若没有,则执行步骤S106;
S105.用户边缘节点直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送 给用户;
S106.用户边缘节点从供应商数据中心下载所述学习资源,将所述 学习资源存储在边缘服务器,再发送给用户。
其中,交互业务请求为作业提交及评判等需要快速交互响应的业务 请求;学习资源获取请求为获取课件、课程视频等学习资源的请求。在 线学习请求还可包括用户登录请求。
用户边缘节点部署在边缘云;边缘云还部署有存储节点,即边缘服 务器,以提供远程端存储空间,可实现在远程端构建云服务本地副本。
本实施例中,部署在边缘云的用户边缘节点在接收到用户发送的在 线学习请求后,先判断所述在线学习请求的类型,若所述在线学习请求 为交互业务请求,则不需要与供应商数据中心交互而直接进行处理,若 所述在线学习请求为学习资源获取请求,那么先去边缘服务器中查找所 述学习资源,若查找到则直接发送给用户,若没有查找再去供应商数据中心下载并存储于边缘服务器,再发送给用户,从而在远程端构建云服 务本地副本,以作为中心化服务的补充,能够有效提升用户访问量,还 能为用户提供更快捷、更高效的在线学习体验。
在一种具体实施方式中,供应商数据中心通过公有云的方式部署, 包括分布于不同物理位置的多个公有云数据中心。
本实施例中,供应商数据中心不同于现有技术的中心化数据中心, 而是采用分布式云技术,将公有云服务分布到不同物理位置,例如分布 到地区A、地区B和地区C,让公有云更靠近用户侧,从而将数据分别存储在分布于不同物理位置的多个公有云数据中心中,在保证服务器不 崩溃的同时,能够极大地提升用户访问量,用户体验较好。
本实施例中,供应商数据中心主要用于非保密性的数据存储和计算, 还用于部署在线教育学习平台门户、运维管理支撑系统、课程产品销售 与交易系统等。
相应地,用户边缘节点与其最近的公有云数据中心进行数据交互, 那么在下文中,将供应商的与用户边缘节点最近、并与用户边缘节点交 互的公有云数据中心简称为用户边缘节点对应的公有云数据中心。
在一种具体实施方式中,在步骤S103之后,还包括如下步骤S107 至S110。
S107.用户边缘节点将处理结果临时存储在边缘服务器;
S108.用户边缘节点获取其与对应的公有云数据中心之间的带宽 占用率;
S109.用户边缘节点判断所述带宽占用率是否低于第一预设占比, 若是,则执行步骤S110;若否,则返回步骤S108;
S110.用户边缘节点将所述处理结果上传至对应的公有云数据中 心,以及释放边缘服务器中用以临时存储所述处理结果的存储空间。
其中,第一预设占比的具体数值可由本领域技术人员根据实际情况 进行设定。对于交互业务请求,用户边缘节点直接进行处理后,先将处 理结果临时存储在边缘服务器,待带宽占用率较低时再上传,可以减少 用户边缘节点与公有云数据中心的交互次数,减轻带宽压力。
本实施例中,将内容与计算能力下沉到用户侧(用户边缘节点), 将课件及课程视频学习、作业提交及评判等业务在本地分流处理、本地 缓存,使得部分区域性业务能够在本地终结,提升用户的在线教育学习 体验,也减少了对骨干传输网以及上层核心网的资源占用。
鉴于边缘服务器存储空间有限,可将边缘服务中存储的数据划分为 动态数据和静态数据,并分别制定相应的存储空间释放机制。下面将进 行具体描述。
在一种具体实施方式中,边缘服务器存储的数据包括动态数据。动 态数据可包括视频、音频、课件等流动性数据。
相应地,所述方法还包括如下步骤S111至S113。
S111.用户边缘节点获取边缘服务器的可用存储空间和总容量;
S112.用户边缘节点判断边缘服务器的可用存储空间与总容量的 比值是否低于第二预设占比,若是,则执行步骤S113;若否,则返回步 骤S111;
S113.用户边缘节点计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率, 并按照使用频率从高到低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后 的第三预设占比的动态数据,以删除使用频率较低的动态数据。
其中,第二预设占比和第三预设占比可由本领域技术人员根据实际 情况进行设定,例如将第二预设占比设定为20%,将第三预设占比设定 为10%。
在一种具体实施方式中,边缘服务器存储的数据包括静态数据。静 态数据可包括用户学习行为记录,如登录次数、学习资源路径、观看视 频次数等。
相应地,所述方法还包括如下步骤S114。
S114.用户边缘节点将边缘服务器中的静态数据上传至对应的公 有云数据中心,以及释放边缘服务器中用以存储所述静态数据的存储空 间。
本实施例中,在将静态数据上传至对应的公有云数据中心之前,还 可包括如下步骤:用户边缘节点获取其与对应的公有云数据中心之间的 带宽占用率,并在所述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述静态数 据上传至对应的公有云数据中心。
在一种具体实施方式中,所述方法还包括如下步骤S115。
S115.用户边缘节点将在线教育服务商保密性数据上传至通过私 有云方式部署的在线教育服务商数据中心,以及释放边缘服务器中用以 临时存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
其中,在线教育服务商保密性数据可包括用户账户信息、充值交易 等数据。
本实施例中,在将在线教育服务商保密性数据上传至在线教育服务 商数据中心之前,还可包括如下步骤:
用户边缘节点获取其与对应的公有云数据中心之间的带宽占用率, 以及公有云数据中心与在线教育服务商数据中心之间的带宽占用率,并 在两条线路的带宽占用率均低于第一预设占比时,将在线教育服务商保 密性数据经由公有云数据中心上传至在线教育服务商数据中心。
本实施例中,在线教育服务商数据中心通过私有云的方式部署,用 于在线教育服务商保密性数据的存储及计算,如内部开发平台、用于营 销决策及个性化产品推荐的用户行为大数据分析等。而且,用户边缘节 点、供应商数据中心和在线教育服务商数据中心可构成在线教育学习平 台。
需要说明的是,上述步骤的顺序只是为了说明本公开实施例而提出 的具体实例,本公开对上述步骤的顺序不做限定,本领域技术人员在实 际应用中可按需对其进行调整。
图2为本公开实施例提供的另一种在线教育学习实现方法的流程 示意图。如图2所示,所述方法包括如下步骤S201至S204。
S201.用户通过在线教育学习APP向边缘节点发送在线学习请求, 所述在线学习请求包括登录请求、交互业务请求和学习资源获取请求。
S202.部署在用户所在地区边缘云的边缘节点响应该地区的用户 在线学习请求并进行处理。
S2021.对于作业提交及评判等需要快速交互响应的业务请求,由 用户的边缘节点直接进行处理,并将处理结果临时存储在边缘服务器, 待带宽占用率较低时,再上传至对应的公有云数据中心进行存储并释放 边缘服务器的存储空间;
S2022.对于课件、课程视频等学习资源的请求,首先判断边缘服 务器是否存储该学习资源,若有,则直接从边缘服务器下载,若没有, 则从对应的公有云数据中心下载保存至边缘服务器,再提供给用户。
S2023.当边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预 设占比时,计算动态数据资源的使用频率,自动删除其中使用频率排序 靠后的第三预设占比的动态数据;对于静态的用户数据,及时上传至对 应的公有云数据中心进行存储后释放边缘服务器的存储空间;对于在线教育服务商保密性数据,上传至在线教育服务商数据中心进行存储后释 放边缘服务器的存储空间。
S203.供应商的公有云数据中心进行请求监听,不断获取并处理用 户边缘节点和在线教育服务商数据中心的请求。
S204.在线教育服务商数据中心进行保密性数据的存储,同时也对 存储的数据以及读取供应商的公有云数据中心的数据进行大数据分析, 以便获取数据的价值,服务于营销决策、用户的个性化推荐。
本公开实施例提供的在线教育学习实现方法,供应商数据中心采用 分布式云技术,将数据分别存储在分布于不同物理位置的多个公有云数 据中心中,在保证服务器不崩溃的同时,能够极大地提升用户访问量, 用户体验较好;通过在远程端构建云服务本地副本,以作为中心化服务 的补充,从而为用户提供更快捷、更高效的在线学习体验。同时,提供了边缘节点存储空间释放机制:对于动态数据,当边缘服务器的可用存 储空间较低时,计算动态数据的使用频率并删除其中使用频率较低的动 态数据;对于静态数据,待带宽占用率较低时上传至对应的公有云数据 中心,提升用户的在线教育学习体验,也减少了对骨干传输网以及上层 核心网的资源占用。
图3为本公开实施例提供的在线教育学习平台的架构图。如图3所 示,平台3包括:用户边缘节点31和供应商数据中心32。
用户边缘节点31设置为,当用户通过在线教育学习应用程序发起 在线学习请求时,所在地区的用户边缘节点31接收所述在线学习请求, 所述在线学习请求分为交互业务请求和学习资源获取请求;用户边缘节点31还设置为,判断所述在线学习请求的类型;若所述在线学习请求 为交互业务请求,则对其直接进行处理;若所述在线学习请求为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是否存储有所述学习资源,若有,则 直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送给用户;若没有,则从供应 商数据中心32下载所述学习资源,将所述学习资源存储在边缘服务器, 再发送给用户。
其中,交互业务请求为作业提交及评判等需要快速交互响应的业务 请求;学习资源获取请求为获取课件、课程视频等学习资源的请求。在 线学习请求还可包括用户登录请求。
用户边缘节点部署在边缘云;边缘云还部署有存储节点,即边缘服 务器,以提供远程端存储空间,可实现在远程端构建云服务本地副本。
本实施例中,部署在边缘云的用户边缘节点在接收到用户发送的在 线学习请求后,先判断所述在线学习请求的类型,若所述在线学习请求 为交互业务请求,则不需要与供应商数据中心交互而直接进行处理,若 所述在线学习请求为学习资源获取请求,那么先去边缘服务器中查找所 述学习资源,若查找到则直接发送给用户,若没有查找再去供应商数据中心下载并存储于边缘服务器,再发送给用户,从而在远程端构建云服 务本地副本,以作为中心化服务的补充,能够有效提升用户访问量,还 能为用户提供更快捷、更高效的在线学习体验。
在一种具体实施方式中,供应商数据中心32通过公有云的方式部 署,包括分布于不同物理位置的多个公有云数据中心。
本实施例中,供应商数据中心不同于现有技术的中心化数据中心, 而是采用分布式云技术,将公有云服务分布到不同物理位置,例如分布 到地区A、地区B和地区C(如图3所示),让公有云更靠近用户侧,从而将数据分别存储在分布于不同物理位置的多个公有云数据中心中, 在保证服务器不崩溃的同时,能够极大地提升用户访问量,用户体验较 好。
本实施例中,供应商数据中心主要用于非保密性的数据存储和计算, 还用于部署在线教育学习平台门户、运维管理支撑系统、课程产品销售 与交易系统等。
相应地,用户边缘节点31还设置为与其最近的公有云数据中心进 行数据交互,那么在下文中,将供应商的与用户边缘节点最近、并与用 户边缘节点交互的公有云数据中心简称为用户边缘节点对应的公有云 数据中心。
在一种具体实施方式中,用户边缘节点31还设置为,在对交互业 务请求直接进行处理后将处理结果临时存储在边缘服务器;以及,获取 其与对应的公有云数据中心之间的带宽占用率,并在所述带宽占用率低 于第一预设占比时,将所述处理结果上传至对应的公有云数据中心,以及释放边缘服务器中用以临时存储所述处理结果的存储空间。
其中,第一预设占比的具体数值可由本领域技术人员根据实际情况 进行设定。对于交互业务请求,用户边缘节点直接进行处理后,先将处 理结果临时存储在边缘服务器,待带宽占用率较低时再上传,可以减少 用户边缘节点与公有云数据中心的交互次数,减轻带宽压力。
本实施例中,将内容与计算能力下沉到用户侧(用户边缘节点), 将课件及课程视频学习、作业提交及评判等业务在本地分流处理、本地 缓存,使得部分区域性业务能够在本地终结,提升用户的在线教育学习 体验,也减少了对骨干传输网以及上层核心网的资源占用。
鉴于边缘服务器存储空间有限,可将边缘服务中存储的数据划分为 动态数据和静态数据,并分别制定相应的存储空间释放机制。下面将进 行具体描述。
在一种具体实施方式中,边缘服务器存储的数据包括动态数据。动 态数据可包括视频、音频、课件等流动性数据。
用户边缘节点31还设置为,获取边缘服务器的可用存储空间和总 容量;以及,若边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预 设占比,则计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率,并按照使用频 率从高到低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后的第三预设占比的动态数据,以删除使用频率较低的动态数据。
其中,第二预设占比和第三预设占比可由本领域技术人员根据实际 情况进行设定,例如将第二预设占比设定为20%,将第三预设占比设定 为10%。
在一种具体实施方式中,边缘服务器存储的数据包括静态数据。静 态数据可包括用户学习行为记录,如登录次数、学习资源路径、观看视 频次数等。
用户边缘节点31还设置为,将边缘服务器中的静态数据上传至对 应的公有云数据中心;以及,释放边缘服务器中用以存储所述静态数据 的存储空间。
本实施例中,在将静态数据上传至对应的公有云数据中心之前,用 户边缘节点还设置为,获取其与对应的公有云数据中心之间的带宽占用 率,并在所述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述静态数据上传至 对应的公有云数据中心。
在一种具体实施方式中,平台3还包括:在线教育服务商数据中心 33。
用户边缘节点31还设置为,将在线教育服务商保密性数据上传至 通过私有云方式部署的在线教育服务商数据中心33;以及,释放边缘服 务器中用以临时存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
其中,在线教育服务商保密性数据可包括用户账户信息、充值交易 等数据。
本实施例中,在将在线教育服务商保密性数据上传至在线教育服务 商数据中心之前,用户边缘节点还设置为,获取其与对应的公有云数据 中心之间的带宽占用率,以及公有云数据中心与在线教育服务商数据中 心之间的带宽占用率,并在两条线路的带宽占用率均低于第一预设占比 时,将在线教育服务商保密性数据经由公有云数据中心上传至在线教育服务商数据中心。
本实施例中,在线教育服务商数据中心通过私有云的方式部署,用 于在线教育服务商保密性数据的存储及计算,如内部开发平台、用于营 销决策及个性化产品推荐的用户行为大数据分析等。而且,用户边缘节 点、供应商数据中心和在线教育服务商数据中心可构成在线教育学习平 台。
本公开实施例提供的在线教育学习平台,供应商数据中心采用分布 式云技术,将数据分别存储在分布于不同物理位置的多个公有云数据中 心中,在保证服务器不崩溃的同时,能够极大地提升用户访问量,用户 体验较好;通过在远程端构建云服务本地副本,以作为中心化服务的补 充,从而为用户提供更快捷、更高效的在线学习体验。同时,提供了边缘节点存储空间释放机制:对于动态数据,当边缘服务器的可用存储空 间较低时,计算动态数据的使用频率并删除其中使用频率较低的动态数 据;对于静态数据,待带宽占用率较低时上传至对应的公有云数据中心, 提升用户的在线教育学习体验,也减少了对骨干传输网以及上层核心网 的资源占用。
本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些 步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及 其适当的组合。在硬件实施方式中,在以上描述中提及的功能模块/单元 之间的划分不一定对应于物理组件的划分;例如,一个物理组件可以具 有多个功能,或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些 物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器,如中央处理器、数字 信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为 集成电路,如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介 质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块 或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和 不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、 闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期 望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是,通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程 序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数 据,并且可包括任何信息递送介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本公开的技术方案,而 非对其限制;尽管参照前述各实施例对本公开进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术 方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这 些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本公开各实施例技术 方案的范围。

Claims (8)

1.一种在线教育学习实现方法,其特征在于,包括:
当用户通过在线教育学习应用程序发起在线学习请求时,所在地区的用户边缘节点接收所述在线学习请求,所述在线学习请求分为交互业务请求和学习资源获取请求;
用户边缘节点判断所述在线学习请求的类型;
若所述在线学习请求为交互业务请求,则对其直接进行处理;
若所述在线学习请求为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是否存储有所述学习资源,若有,则直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送给用户;若没有,则从供应商数据中心下载所述学习资源,将所述学习资源存储在边缘服务器,再发送给用户;
将边缘服务器存储的数据划分为动态数据和静态数据,并分别制定相应的存储空间释放机制;
其中,针对动态数据制定的存储空间释放机制包括:
用户边缘节点获取边缘服务器的可用存储空间和总容量;以及,
若边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预设占比,则用户边缘节点计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率,并按照使用频率从高到低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后的第三预设占比的动态数据;
针对静态数据制定的存储空间释放机制包括:
用户边缘节点将边缘服务器中的静态数据上传至供应商数据中心;以及,释放边缘服务器中用以存储所述静态数据的存储空间。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在用户边缘节点对交互业务请求直接进行处理后,还包括:
用户边缘节点将处理结果临时存储在边缘服务器;以及,
用户边缘节点获取其与供应商数据中心之间的带宽占用率,并在所述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述处理结果上传至供应商数据中心,以及释放边缘服务器中用以临时存储所述处理结果的存储空间。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
用户边缘节点将在线教育服务商保密性数据上传至通过私有云方式部署的在线教育服务商数据中心;以及,释放边缘服务器中用以临时存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,供应商数据中心通过公有云的方式部署,包括分布于不同物理位置的多个公有云数据中心;用户边缘节点与其最近的公有云数据中心进行数据交互。
5.一种在线教育学习平台,其特征在于,包括:用户边缘节点和供应商数据中心;
用户边缘节点设置为,当用户通过在线教育学习应用程序发起在线学习请求时,所在地区的用户边缘节点接收所述在线学习请求,所述在线学习请求分为交互业务请求和学习资源获取请求;
用户边缘节点还设置为,判断所述在线学习请求的类型;若所述在线学习请求为交互业务请求,则对其直接进行处理;若所述在线学习请求为学习资源获取请求,则先判断边缘服务器是否存储有所述学习资源,若有,则直接从边缘服务器下载所述学习资源并发送给用户;若没有,则从供应商数据中心下载所述学习资源,将所述学习资源存储在边缘服务器,再发送给用户;
用户边缘节点还设置为,将边缘服务器存储的数据划分为动态数据和静态数据,并分别制定相应的存储空间释放机制,
针对动态数据,获取边缘服务器的可用存储空间和总容量;以及,若边缘服务器的可用存储空间与总容量的比值低于第二预设占比,则用户边缘节点计算边缘服务器中所有动态数据的使用频率,并按照使用频率从高到低对动态数据进行排序,然后删除其中排序靠后的第三预设占比的动态数据;
针对静态数据,将边缘服务器中的静态数据上传至供应商数据中心;以及,释放边缘服务器中用以存储所述静态数据的存储空间。
6.根据权利要求5所述的平台,其特征在于,用户边缘节点还设置为,在对交互业务请求直接进行处理后将处理结果临时存储在边缘服务器;以及,获取其与供应商数据中心之间的带宽占用率,并在所述带宽占用率低于第一预设占比时,将所述处理结果上传至供应商数据中心,以及释放边缘服务器中用以临时存储所述处理结果的存储空间。
7.根据权利要求5所述的平台,其特征在于,还包括:在线教育服务商数据中心;
用户边缘节点还设置为,将在线教育服务商保密性数据上传至通过私有云方式部署的在线教育服务商数据中心;以及,释放边缘服务器中用以临时存储所述在线教育服务商保密性数据的存储空间。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的平台,其特征在于,供应商数据中心通过公有云的方式部署,包括分布于不同物理位置的多个公有云数据中心;用户边缘节点还设置为与其最近的公有云数据中心进行数据交互。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112700356B (zh) * 2021-03-23 2021-06-22 深圳市华师兄弟教育科技有限公司 一种实时网络在线教育培训人员管理信息方法及系统
CN113992715B (zh) * 2021-10-26 2023-09-26 广东卓维网络有限公司 一种在线状态云监测及边缘计算装置及方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106790532A (zh) * 2016-12-21 2017-05-31 清华大学深圳研究生院 一种基于边缘网络聚合的在线直播上传方法及系统
US10049051B1 (en) * 2015-12-11 2018-08-14 Amazon Technologies, Inc. Reserved cache space in content delivery networks
WO2018223528A1 (zh) * 2017-06-08 2018-12-13 深圳市鹰硕技术有限公司 一种用于互联网学习平台的教学资源数据管理系统
US10257307B1 (en) * 2015-12-11 2019-04-09 Amazon Technologies, Inc. Reserved cache space in content delivery networks
WO2019075822A1 (zh) * 2017-10-20 2019-04-25 深圳市鹰硕技术有限公司 一种远程教学培训系统及访问控制方法
CN110138808A (zh) * 2019-06-27 2019-08-16 苏宁消费金融有限公司 基于cdn的反劫持下载方法和系统
CN110995418A (zh) * 2019-11-27 2020-04-10 中国联合网络通信集团有限公司 云存储认证方法及系统、边缘计算服务器、用户路由器

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102035839B (zh) * 2010-12-14 2014-11-05 中兴通讯股份有限公司 一种提供流媒体服务的方法及系统、设备
JP6792365B2 (ja) * 2016-07-22 2020-11-25 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカPanasonic Intellectual Property Corporation of America コンテンツ配信システム及び方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10049051B1 (en) * 2015-12-11 2018-08-14 Amazon Technologies, Inc. Reserved cache space in content delivery networks
US10257307B1 (en) * 2015-12-11 2019-04-09 Amazon Technologies, Inc. Reserved cache space in content delivery networks
CN106790532A (zh) * 2016-12-21 2017-05-31 清华大学深圳研究生院 一种基于边缘网络聚合的在线直播上传方法及系统
WO2018223528A1 (zh) * 2017-06-08 2018-12-13 深圳市鹰硕技术有限公司 一种用于互联网学习平台的教学资源数据管理系统
WO2019075822A1 (zh) * 2017-10-20 2019-04-25 深圳市鹰硕技术有限公司 一种远程教学培训系统及访问控制方法
CN110138808A (zh) * 2019-06-27 2019-08-16 苏宁消费金融有限公司 基于cdn的反劫持下载方法和系统
CN110995418A (zh) * 2019-11-27 2020-04-10 中国联合网络通信集团有限公司 云存储认证方法及系统、边缘计算服务器、用户路由器

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Secure cloud data storage approach in e-learning systems;G. Sahaya Stalin Jose等;《Cluster Computing》;第12857-12862页 *
内容分布网络的技术特征与教学应用分析;姜浩;胡卫星;;中国信息技术教育(第Z3期);第176-180页 *
基于CDN的云化教育平台流媒体播放子系统的设计与实现;王立雄;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》(第3期);I138-736 *
基于边缘计算的高校多媒体教学平台设计;佟宁;段丽妮;;信息与电脑(理论版)(第23期);第69-70页 *

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