摘要：随着国内信息技术的不断发展,信创（即信息技术应用创新）成为推动国家信息技术自主可控的重要战略。在这一背景下,高校作为科研与教育的重要阵地,其信息系统的国产化改造尤为重要。本文简单梳理了信创政策及相关影响,阐述了技术总体原则,提出了国产化改造技术架构,并深入探讨了国产化改造过程中的关键技术,以期为高校信息系统国产化改造提供一定的参考和借鉴。

　　关键词：信创；高校信息系统；国产化改造；技术研究

　　0引言

　　“信创”也被称为“信息技术应用创新”,指的是我国自主创新研究的信息技术应用。2016年,我国提出了信创“2+8+N”三步走战略,要在教育行业应用信创技术与产品[1]。随着信创政策的不断推进,高校逐渐认识到信息技术自主可控的重要性。信创政策为高校信息系统的国产化改造提供了战略方向和技术保障。高校开展信息系统国产化改造工作,不仅是提高系统安全和效率的必要措施,更是响应国家战略、促进社会科技进步的重要举措[2-5]。

　　1总体原则

　　1.1功能与服务分层解耦

　　基于信息系统的功能与服务,采用分层解耦的方式进行改造。将信息系统划分为硬件、操作系统、数据、中间件、业务应用等不同层次,每一层均采用独立的国产化替代方案,实现各层之间的解耦,降低系统间的依赖,提高系统的灵活性和可扩展性。某一层的国产化产品与技术需要升级或更换,不会对整个信息系统造成重大影响,降低了改造风险和成本。

　　1.2技术多栈并存

　　高校信息系统国产化改造要坚持“应用为王”的理念,聚焦智慧教学等核心业务场景,设计并制定“业务无感知”迁移方案,实现国产化与数字化转型同步实施、同步落地。结合国内信创生态,建立覆盖CPU、操作系统、数据库、中间件、应用软件的统一信创技术栈标准。

　　1.3应用持续演进

　　高校信息系统国产化改造是一项长期且复杂的工作。结合技术架构,首先从基础硬件和操作系统入手,逐步扩展至数据库、中间件、应用软件等各个层面。在改造过程中,高校要充分考虑现有系统的兼容性和稳定性,确保改造后的信息系统能够切实满足实际需求。借助低代码开发平台和微服务框架,能够持续迭代业务应用,降低技术迭代带来的风险和成本,从而可以有效地保护投入资金。

　　1.4系统灰度切换

　　高校在进行信息系统国产化改造过程中要同时运行两套系统,实现新旧系统无缝切换。通过灰度切换,将业务从旧系统迁移到新系统,实现业务“零中断”,切换过程中用户几乎无感知,以此实现平滑过渡。灰度切换“可回滚”,当新系统出现问题时,可迅速切换回旧系统,以此提升用户的体验。

　　2技术架构

　　高校信息系统国产化改造的具体技术架构可分为以下几个层次,如图1所示。

　　硬件层是信息系统的物理基础,主要包括服务器、存储设备、网络设备等组件。服务器需与国产操作系统、虚拟化平台深度适配,支持多节点集群部署；存储设备需兼容国产服务器接口,支持数据加密算法；网络设备需支持软件定义网络（SDN）功能,与云平台网络虚拟化组件相适配。

　　操作系统层是软硬件协同的纽带,主要包括服务器操作系统、桌面操作系统等组件。服务器操作系统主要运行在国产服务器中；桌面操作系统需兼容国产打印机、扫描仪等外设,支持主流国产办公软件及浏览器。

　　数据层作为信息系统的核心资产载体,能够实现数据的安全存储、高效处理与可靠流转,保障数据的一致性与安全性,满足教学科研全场景的数据需求。主要包括关系型数据库、分布式数据库等组件,关系型数据库需支持分布式事务处理,要与国产中间件、备份软件相适配；分布式数据库需适配分布式存储系统,具有跨节点数据查询与聚合计算的功能[6]。

　　中间件层位于数据层与业务应用层之间,需提供服务调度、消息传递与系统集成能力,支撑业务系统的微服务化转型与弹性扩展。主要包括应用服务器中间件、消息中间件、API网关中间件、数据集成中间件等组件。应用服务器中间件能够支持服务的弹性伸缩；消息中间件需与业务系统解耦,支持事务消息功能,从而保证关键业务的最终一致性；API网关中间件需支持国密证书认证服务和业务系统单点登录集成；数据集成中间件需适配各类国产数据库,支持复杂数据转换规则配置,满足跨系统数据共享的需求。

　　业务应用层位于最上层,主要包括统一门户与身份认证服务、微服务、低代码快速构建服务等组件。统一门户与身份认证服务需支持多种认证协议,实现统一登录与权限管理功能；微服务需支持服务治理等功能,快速构建和迭代业务系统；低代码快速构建服务需提供可视化开发环境,帮助高校快速搭建和迭代应用。

　　3关键技术

　　3.1分布式处理技术

　　我国信创事业起步较晚,当前国产技术及产品的单体性能与国外存在差距,可依托分布式计算与微服务架构、分布式存储及调度处理技术弥补。一方面借水平扩展、多节点并行化解高并发,补足单机性能；另一方面,可通过技术解耦,让应用无缝适配国产基础设施。还能按需扩展存储避免瓶颈,以数据多副本或分片存储保障安全不丢失。此外,依托国产硬件搭建存储池可降本增效,还能高效处理数据,支撑学校决策、释放数据价值。基于开源或国产平台能摆脱国外工具依赖,最终实现技术自主。

　　3.1.1分布式计算与微服务架构

　　在高校高并发业务场景中,分布式计算与微服务架构可应用于选课系统、直播/点播在线教学平台及迎新/离校系统。其技术实现核心是将原有单体应用拆分为学生服务、课程服务、选课服务、支付服务等松耦合、细粒度的微服务,各微服务支持独立部署、扩展与升级；同时借助Spring Cloud Alibaba、Apache ServiceComb等国产微服务框架及分布式服务网格开展治理,并部署在由多台国产服务器构成的Kubernetes容器化平台上,实现资源动态调度与弹性伸缩。

　　3.1.2分布式存储

　　在教育领域非结构化数据存储场景中,分布式存储可用于数字教学资源、校园监控视频及档案数字化影像的安全管理。技术上采用Ceph、华为OceanStor、曙光ParaStor等国产软件定义存储或分布式对象存储/文件存储,将多台国产服务器的本地硬盘整合为统一、高可用的存储资源池,并通过EC码等冗余编码或副本技术保障数据可靠性。

　　3.1.3分布式调度与数据处理

　　为挖掘教育数据价值、支撑智能决策,分布式调度与数据处理可应用于学生行为分析、教学质量评估、科研数据挖掘及校园能耗管理等场景。技术实现上,构建基于Hadoop/Spark等开源技术的国产化大数据平台,或采用国产一体化大数据产品,利用其分布式计算引擎将ETL数据清洗、机器学习模型训练等大规模数据处理任务拆解为多个小任务,分发至集群各节点进行并行计算。

　　3.2数据库技术

　　高校信息系统国产化改造的难点在数据迁移与承载。数据库作为“承载数据、处理业务”的核心,其选型与架构设计直接决定改造成败。国产化改造中,数据库应用非简单“替换”,而是架构升级与能力重塑,旨在构建自主可控、安全可靠的数据基石,且需按业务场景特性,采用差异化数据库策略。

　　3.2.1分布式数据库

　　分布式数据库主要用于应对高校高并发核心业务与海量数据需求,应用场景广泛覆盖教务管理、一卡通、在线教学平台及大数据中心基础库等。技术选型可分为两类,一类是TiDB、OceanBase、GaussDB等原生分布式数据库,它们从设计之初就采用共享nothing架构,天然具备分布式事务支持与横向扩展能力；另一类是通过ShardingSphere等分布式数据库中间件对达梦、人大金仓等国产单机数据库进行分片处理。分布式数据具有水平扩展特性,可通过增加节点线性提升系统处理能力与存储容量,完美化解“选课高峰”等脉冲式压力；内置的多副本机制实现数据跨节点自动同步,即便单点故障也能无感切换且数据零丢失,保障高可用；支持分布式事务,确保跨节点数据操作的ACID特性,对一卡通等核心业务的强一致性需求至关重要。

　　3.2.2集中式关系型数据库

　　集中式关系型数据库专注于承载高校稳态与事务性业务,尤其适配教务管理、人事管理、财务管理等业务逻辑复杂、数据关系紧密且一致性要求极高的系统。技术上多选用达梦DM、人大金仓KingbaseES、神舟通用OSCAR等传统国产关系型数据库,这些数据库对Oracle、SQL Server有较高语法兼容性,能大幅降低应用代码的改造工作量；在事务处理与数据一致性维护方面表现稳健,适配响应延迟敏感的核心业务需求；安全方面则提供全面的国产化适配、身份认证、访问控制及数据加密能力,可充分满足等级保护要求。

　　3.2.3分析与实时处理数据库

　　分析与实时处理数据库致力于为高校提供智能决策支持,应用场景涵盖学生行为分析、教学质量监控、科研数据挖掘、校园态势感知等数据驱动型需求。技术选型包括两类核心方向,一类是Apache Doris、ClickHouse、GaussDB DWS等MPP分析型数据库,另一类是基于Hudi、Iceberg等构建于HDFS之上的实时数仓与数据湖方案。其性能上借助列式存储、向量化执行引擎等技术,实现对海量数据的极速多维分析与即席查询；时效上能够对接Kafka等消息队列完成流批一体处理,推动分析模式从“T+1”离线分析升级为“秒级”实时监控,为决策提供即时数据支撑[7]。

　　3.2.4云原生与多模数据库

　　云原生与多模数据库主要用于支撑高校新型智慧应用,适配微服务应用状态存储、地理信息系统、知识图谱、物联网数据管理等多元化场景。技术选型上,云原生数据库可选用PolarDB等国产云厂商产品,其计算与存储分离的架构天然契合微服务与云化部署需求；多模数据库则凭借可同时支持文档、键值、图、时空等多种数据模型的特性,满足新型应用的复杂数据操作需求。这类数据库一方面具备弹性与敏捷优势,能实现资源按需分配,完美匹配微服务架构的敏捷开发与部署模式；另一方面能实现“一库多用”,可大幅简化技术栈,以单一数据库满足对多种数据类型的操作需求,显著提升开发效率。

　　随着国内信创工作持续深化,高校信息系统国产化改造不仅是高校信息化建设的关键内容,更逐步成为推动高校教育现代化、提升教科研管理水平的核心驱动力。它能增强技术自主可控水平,保障信息安全,助力教育质量与管理效能的提升。随着AI等高新技术与信创技术深度融合,高校信息系统将更有效地助力高校数字化、智能化与创新性转型,进一步提升高校的核心竞争优势。

　　参考文献

　　[1]姜红德.“信创”政策聚力[J].中国信息化,2020(9):32-35.

　　[2]倪光南.坚持信创科技自立自强建设网络强国和数字中国[J].信息安全研究,2021,7(1):2-3.

　　[3]王小铭.高校信创教育及教育信创化的建设探究[J].中国信息化,2023(11):56-58.

　　[4]韩扬眉.“信创”不只是国产替代,更是新技术突破[N].中国科学报,2023-04-26(003).

　　[5]熊璋.未来教育新生态建构的趋势与关键[J].人民论坛·学术前沿,2024(17):58-65.

　　[6][陈娟,李炜.非关系型数据库与关系型数据库技术综述[J].电子技术与软件工程,2020(18):147-148.

　　[7]李国良,周煊赫,孙佶,等.基于机器学习的数据库技术综述[J].计算机学报,2020,43(11):2019-2049.