摘要：本文设计面向云计算架构的高职计算机教学资源共享平台,深入剖析系统性能瓶颈问题,提出资源动态调整、缓存优化与数据压缩等系统性优化策略,并对负载均衡算法进行创新改进,引入融合服务器多维度性能参数的改进型加权最小连接算法,构建精确的负载计算模型与公式。搭建模拟实验环境进行对比测试,结果表明改进后的平台在负载均衡度、响应时间和吞吐量等指标上显著提升,为高职计算机教学资源高效共享提供了坚实的技术支撑与实践参考。

　　关键词：云计算架构；高职计算机教学；资源共享平台；负载均衡算法；系统优化

　　0引言

　　随着云计算技术的不断发展与成熟,其在教育领域的应用日益广泛。作为新一代信息技术的典型代表,云计算凭借虚拟化、弹性扩展、按需服务等特性,为教育资源的整合与共享提供了全新解决方案[1]。高职计算机教学资源共享平台基于云计算架构构建,通过分布式存储与计算技术,能够将分散在各院系、实训室的课件、视频教程、实训项目等教学资源进行统一管理,为师生提供7×24小时在线资源获取、在线编程实验、协作备课等交互服务[2]。

　　近年来,职业教育数字化转型加速推进,该类平台用户规模呈指数级增长。某高职院校的分析数据显示,单校日均访问量已突破5万人次,高峰时段并发请求数达3000+[3]。在此背景下,系统性能问题逐渐凸显,传统负载均衡算法难以动态适应教学场景的潮汐式访问特征,导致服务器资源分配失衡。统计表明,在实训课程集中时段,承担编程实践任务的服务器CPU利用率长期超过90%,出现响应延迟甚至服务中断。而存储理论课程资料的服务器资源利用率不足30%,形成显著的冷热不均现象[4]。这种负载不均衡不仅造成了硬件资源浪费,更严重影响了平台的运行效率和用户体验,导致课程视频加载卡顿率提升,同时严重影响了在线考试等重要系统业务的开展。因此,对平台系统进行性能优化,尤其是改进负载均衡算法,成为突破服务质量瓶颈、支撑职业教育数字化转型的关键技术路径。

　　1系统优化策略

　　在云计算架构下,教学资源的使用具有明显的时间和空间特征。在课程教学时段,与课程相关的教学视频、课件等资源访问量会大幅增加,而在课后作业提交时段,作业提交服务器的负载会显著上升。为应对这种动态变化,本文采用资源动态调配策略。实时监控平台各资源的使用情况,如CPU使用率、内存占用率、网络带宽利用率等指标,当检测到某类资源使用量超过阈值时,自动从资源池调配空闲资源进行补充。设资源池初始资源量为Rtotal,已分配资源量为Rallocated,则空闲资源量Rfree计算公式如式（1）所示：

       教学资源中视频、图像等文件占用较大的存储空间和网络带宽,为提高资源传输效率,本文采用数据压缩与传输优化策略,对上传的视频、图像等资源进行高效压缩处理,在保证资源质量的前提下,降低文件大小。在资源传输过程中,根据网络状况动态调整传输协议和数据传输速率。视频压缩过程中,本文采用率失真优化模型平衡码率和失真度,其目标函数如式（5）所示：

　　2系统架构设计

　　本文所设计的基于云计算架构的职高计算机教学资源共享平台的架构如图1所示,该系统涵盖接入层、生产环境层、代码管理与测试层、管理与监控层以及备份层,各层协同保障平台安全、高效、稳定运行,实现教学资源的共享与管理。

　　接入层通过PC、App等多元终端为师生提供便捷入口,借助DNS解析与SSL加密保障安全访问,基于CLB负载均衡、WAF防火墙等组件合理分配请求、抵御攻击、加速资源分发,智能调配资源确保前端访问流畅。生产环境层中,VPC与ECS依据资源访问量动态调整,结合资源动态调配策略维持系统稳定；Rocket MQ实现异步通信提升用户体验,Redis与RDS通过缓存优化策略,分别缓存常用资源、存储结构化数据,提高系统性能。代码管理与测试层助力前端功能迭代升级,管理与监控层通过监测性能指标、记录操作日志保障系统稳定并提供优化依据,备份层则为数据安全与业务连续兜底,在故障时快速恢复数据。

　　传统的加权最小连接算法在分配任务时,仅考虑服务器的当前连接数和权重,未充分考虑服务器的性能差异和任务处理能力。针对上述缺陷,本文提出改进型加权最小连接算法。该算法在计算服务器负载时,不仅考虑当前连接数,还引入服务器的性能参数,包括CPU处理能力、内存大小、网络带宽等,通过综合计算得到服务器的负载值,从而更准确地反映服务器的实际负载情况,实现更合理的任务分配。

　　3实验分析

　　为了验证本文所提系统的有效性与准确性,设计并实现了系列实验。采用OpenStack搭建云计算实验环境,部署基于Spring Cloud的高职计算机教学资源共享平台模拟系统。在负载均衡层,分别部署传统加权最小连接算法和改进型加权最小连接算法。使用JMeter作为压力测试工具,模拟不同规模的用户请求,包括资源下载、在线编程、视频观看等教学场景操作。通过计算服务器负载标准差评估负载均衡度,计算公式如式（9）所示：

　　式中,Li为服务器i的负载值；L为服务器平均负载值；n为服务器数量。实验结果显示,在模拟1000个并发用户请求时,传统加权最小连接算法的负载标准差为0.32,而改进型算法仅为0.15,表明改进型算法能够更均匀地分配任务,有效降低服务器负载不均衡程度。

　　4结语

　　本文围绕基于云计算架构的高职计算机教学资源共享平台,提出了全面的系统性能优化策略,并成功改进负载均衡算法。通过资源动态调配、缓存优化、数据压缩传输等策略,有效提升了平台资源管理与传输效率。改进型加权最小连接算法通过引入服务器多维度性能参数,构建了精准的负载计算模型,实现了更合理的任务分配。实验结果充分验证了优化策略和改进算法的有效性,显著提高了平台的负载均衡度。

参考文献

　　[1]孟勐.网络通信技术推动广播电视工程发展实践策略[J].中国宽带,2025,21(5):88-90.

　　[2]王怡.数字孪生:数实融合新未来[J].科技创新与品牌,2024(10):38-40.

　　[3]田锐,喻婧.分布式数据库技术及应用分析[J].长江信息通信,2023,36(5):165-167.

　　[4]周紫琪.大数据时代高校学生管理工作创新策略[J].山西青年,2024(24):53-55.