上云开创在线教育新纪元

  在线教育因新冠肺炎疫情迎来了大考，同时普及度和认知度也随之向前迈出了一大步。一方面，潜在用户呈现井喷的局面，高效便利的教学优势，让全国各地、各学段的大量师生通过在线教学做到“停课不停学”；一方面，在线教育的爆发式增长，也给在线教育企业的产品和服务模式，以及如何通过信息化和数字化技术的投入来确保使用者真实的体验，提出了更高要求。

  北京四中网校成立于2001年，由龙之门教育和北京四中合作成立，是国内最早开展在线教育的品牌之一。北京四中网校集传统公立名校和互联网基因于一身深耕在线教育市场，一直在升级优化教育云平台与课程服务，提供了一套“全过程智慧教育”解决方案。

  “我们已经在在线年，现在业务主要是有两大块，一是针对学生的在线教学服务，一是针对公立学校做智慧教学。目前服务的学校已超越5000多所，超过500万人使用教育云平台学习”，龙之门教育董事长&北京四中网校校长黄向伟说。

  在逐步将教育云平台向AWS过渡之前，北京四中网校的所有基础设施都在IDC机房。线上，北京四中网校沉淀的名校名师课程有超过20000节，同时教育云平台已成为满足老师课前、课中、课后的所有教学场景的基石。这些资源和教学场景，都需要更好的平台能力来释放，为在线教育提供保障。

  所以在龙之门教育董事&副总裁李斌的时间表中，如果没有突发的疫情，北京四中网校会按照既定的云战略，按部就班的在2020年中，将文件服务器、数据库等战略资源迁移到云中，与之前已经上云的大数据平台一起，在云端形成集大数据、数据分析、AI引擎、文件处理等为一体的综合教育云平台。

  “在线教育用户增长的门槛很高，增长不会那么迅猛。而平台落实到技术和运维上，也是缓步增长的过程”，李斌说。

  突发的流量增长让他始料未及，目前日活量是之前的十几倍。集中的直播课使带宽承压；上传的教学视频来不及压缩转码、加密，照片、试卷等数据访问的激增，使存储资源和计算资源严重不足，数据库效能下降；技术运维平衡被打破，这都给平台和技术团队带来了前所未有的压力。

  “疫情期间，受限于很多的突发情况，我们的研发技术和运维团队都在透支，计算和存储资源的扩展，数据库压力，运维上的捉襟见肘，甚至尝试过压缩课程来缓解用户激增所带来的压力，每天都有不同的新挑战让我们往前跑”，李斌坦言。

  一边在业务端做平衡，一边快速向云迁移。“现在，平台已经能够稳稳的支撑七八十万的并发量”，李斌强调，“目前北京四中网校80%的服务都已经迁移到AWS上。”

  扩带宽、扩容量、扩资源，北京四中网校在AWS上快速扩充了网络资源所需的带宽，文件服务器所需的存储资源，计算所需的CPU和内存等资源的弹性扩展，以及承接数据库负载的能力。

  “我们将所有文件存储全部指向了Amazon S3，很好的解决了数据存储的问题。在资源调度上，通过Amazon EKS实现容器资源效能的最大发挥，而在IDC很难将不相同的型号设备的资源进行平均的分配和调度”，李斌说，“在将数据库迁移到云之后，AWS让我们提前做好了云上的监测，让我们也可以对业务负载压力做准确定位，将重要负载进行分流，来缓解数据库的压力。”

  “在AWS上，我们平台的弹性扩展能力得到了逐渐增强，对我们的成本控制和资源效能的发挥都有极大的帮助”，李斌强调。

  多年来，北京四中网校不断将云，大数据应用，人工智能等领先技术融入到智慧教学的全流程中，也逐渐领悟到技术架构对教育云平台的凸出作用。“通过教育云平台支撑教学资源和应用场景的核心就在于，我们有非常强的信息技术和教学深层次地融合、创新应用的教研能力”，黄向伟说。

  落到应用场景中，教育云平台的核心在于支持学校、学生和老师、家长之间的学习互动交流，而这摆脱不了多端、多平台、数据处理等技术能力的突破。如果文件存储的效率，和分布式数据存储的效率不解决，就必须面对如数据库吞吐瓶颈，硬件物理服务器读写所带来的问题，使得平台的核心能力没办法发挥出来。

  而这正是在云上锤炼技术架构的原因所在。“未来的在线教育平台，架构很重要，如果要追求好的架构，追求效率，上云是最明智、最好的方式”，李斌如是说，“应用云的架构支撑能力，首先可提升平台的效率；其次，可利用云上的数据分析、知识库、机器学习等服务为用户画像，提升个性化服务能力；此外，这些基础上增加基于AI的智能学习，只有云平台能提供所有这些技术”。

  李斌进一步举例道，“在线上做英语试卷分析、英语听力测试等，假如没有语音识别、语音分析、语音合成这些智能服务，根本不可能做到非常好的应用。”

  在AWS云上构建技术架构，大大增强了北京四中网校在线教育平台的平台效率，大数据和AI能力。

  第一，Amazon S3让平台的数据存储和查询变得更高速，得以向大数据平台平滑过渡；通过云上的分布式数据库架构，让数据的查询和分析更加高效；

  第二，AWS满足了平台对数据流动性需求，为移动、IoT等大数据计算打下了基础；

  第三，Amazon SageMaker集成的框架、库和算法，让机器学习非常易用，为平台构建AI引擎提供了便利。

  “AWS为我们的架构在云上打开了一扇窗，不仅提供丰富的工具，并将更广阔的视野带给我们，让我们也可以在云上轻松构建不同的应用”，李斌说。

  在线教育还处于从传统教育向在线过渡的阶段，黄向伟始终没间断过对在线教育模式创新的思考。“我们大家都认为如何启发、培育学生的自主学习能力至关重要。在教学的过程中，不强调老师的教，而是强调以学生为中心的学。我们在‘先学后教’模式上做了非常多的创新思考。”

  从根据学生的学情分析描绘出的画像，教师可以有效的进行有明确的目的性的课程设计；到自动阅卷，将教师从判作业、阅卷的重复性劳动中解放出来，从而为教学水平的提升赋能。

  AI正慢慢的变多的融入到在线教育的方方面面，成为在线教育进行个性化教学的重要推手。“平时，自动阅卷更多是学校结合自己业务来操作的辅助功能。在疫情期间，这项功能与我们的作业平台一起，成为了学校进行小测验、考试的重要工具”，李斌说。

  一方面，通过大数据处理和分析，北京四中网校盘活了过往积累的教材、文字和音视频等存量数据，从而有力的夯实了平台的数据内涵；一方面，通过语义分析与识别、公式识别等AI能力，为在线教育模式的创新提供了更多可能性。

  比如，将历年的考试题全部扫描进平台，自动通过语义分析打上数字标签，然后对试卷做分析、出试题，进而帮助学校进行针对性的模拟考试。目前，教育云平台对汉字、英文和数字公式的识别率能做到80%。

  “要让用户对在线教育平台产生更高的依赖性，就要对用户有精准的分析，才能赢得先机，这是我们醉心于技术的原因，AI能为教育云平台加分。”

  黄向伟预测，“未来，通过AI去改变整个在线教育流程，学习状态会慢慢的重要。如何在碎片化时间，最短时间让学生在线上掌握学习的关键点，AI会发挥很重要的作用。”

  疫情给了在线教育非常难得的历史机遇。黄向伟认为，这次机遇有可能开创在线教育的新纪元。而机遇与挑战并存，对那些市场嗅觉敏锐，技术实力强，教研能力和师资队伍底蕴扎实的企业而言，将可以通过修炼数字化“内功”进一步深耕市场，获得可持续发展。