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　　摘要：IT时代正在向DT时代的迁移，高校数据中心的数据随着业务边界的扩展而迅速膨胀。混合云模式的数据中心建设已逐渐成为高校未来数据中心发展的核心目标。根据数据生命周期理论，通过将数据中心的数据按安全等级、访问频率、数据量大小等因子进行分析并统一建模，建立科学的迁移调度算法来对数据实施动态调度，从而有效的提高数据的利用率，保证数据的高可用性。

　　关键词：混合云；迁移调度算法；数据中心；动态调度

　　引言

　　伴随着云计算技术的出现和发展，高校的信息化、数字化也不断的向前发展。云计算应用模式作为一种按量付费的模式，不仅在硬件成本上对高校有着重要的意义，而且更能在硬件管理的成本上为高校减少不小的开支。

　　云计算作为大数据的支撑平台，在硬件的投入成本、学校的管理成本等方面有着不俗的表现[1]。大数据，指的是伴随互联网、社交网络、云计算等信息技术的迅猛发展，而产生的海量数字化以及非结构化或半结构化为特征的数据集[2]。大数据作为一项颠覆性的技术革命，不仅成为影响政治、经济、社会和文化的重要因素，更对教育改革与创新产生直接而深远的促进作用[3]。

　　1云计算在高校数据中心面临的问题

　　云计算与高校数据中心的整合，已经从理论探讨层面，快速的步入到实用阶段。近两年来，随着云计算的迅速崛起，云服务的价格快速的降低，而安全性、功能性则日益提高。云计算从早期的实验室应用步入到大规模的商用阶段，类似于12306等大量的政企类项目逐渐地以云服务为支撑，云计算已经毫无争议的成为未来普惠经济的基石之一。

　　据统计，中国目前80%以上的云计算是独立于现有数据中心的，这种独立主要体现在管理方式上，公有云和现有数据中心的管理是两种完全独立形式[4]。这种现状对于中国的高校尤为明显。由于公有云与现有数据中心不具有互操作性，导致数据迁移环境复杂，对迁移标准化提出很高要求。标准化问题包括技术标准和服务标准，同时也涉及到云平台的规划设计、系统建设、服务及质量控制等。另外鉴于网络安全方面的考虑，涉及服务平台自身的安全、学校及师生的数据和应用安全、资源的滥用[5]。

　　有鉴于此，综合公有云和私有云各自优势的混合云，就能以最小代价、最低成本、最佳兼容的特点，成为高校数据中心未来升级改造的最优方案。但在对高校数据中心由私有云向混合云转变、公有云与现有数据中心数据互迁的改造中，如何平衡数据安全性和效率之间的关系，是高校混合云建设能否成功的关键所在。

　　云计算有两大问题：

　　其一是数据安全问题，因为云计算能力和数据都在云里，保证数据的安全就尤为重要，特别在高校中，学校的资产数据、师生的个人数据更为重要[6]。安全主要包括两个方面：一是保证数据不会被泄漏或者不被外部人员通过黑客等手段获取；二是数据不会丢失，这一般可以通过数据备份来解决。

　　其二是网络访问的延迟或中断问题，云计算一般都是远程通过网络访问的，虽然现在网速提高很快，但是和局域网相比，速度还是有所延迟的，而如果一旦网络中断，服务也就无法访问[7]。

　　2数据的形式化定义

　　大数据和云计算的爆发对高校教育领域的发展起到了非常重要的支撑作用。在云计算的主要业务交付形式中，更适合高校的当属混合云模式，既可以保证学生隐私数据安全无误的存储和传输，也可以满足大数据分析、互联网，业务、移动应用等多种扩展性需求。但是前文中提到使用混合云面临最大的障碍是云存储安全性问题以及访问速度和延迟性问题。因此如何有效的保证数据的安全，提高访问速度将是本文需要解决的问题，而如何对数据集进行迁移调度，以及对数据集如何分层存储是提高混合云存储的关键。

　　混合云是私有云与公有云的组合，是组织提供和管理一些内部资源，以及其他组织提供外部资源的云计算环境，是一种保持平衡的方式，需要在保证本地敏感数据安全性前提下充分利用云环境的可扩展性和灵活性——对高校IT管理来说变得越来越重要[8]。分块管理计算和存储能力是混合云的优势，尽管互联网的连接速度越来越快，也不能与一个高校自建数据中心的访问速度相比，并且在高校数据中心保存高校自己产生的数据是非常重要的。因此，本文提出了混合云存储环境下针对高校大数据的迁移调度算法，在保证了敏感数据安全的同时，也最大地优化数据的访问速度，提高数据的利用效率。

　　关于数据集对象的模式定义，在高校中数据分析通常是实现教育决策的根本路径，而数据来源的可靠性是教育决策的根本，所以数据的意义与数据来源有很大关系。这里，我们针对高校大数据本文给出如下定义。

　　3迁移调度算法