一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，该方法为：在前端进行系统封装，在后端实现接口，并进行数据采集存储和匹配模型建立；系统工作时首先在前端根据接口要求传入各种参数信息，后端根据输入的参数信息进行数据转化，返回给前端进行输出，前端再进行多重匹配，并根据后端数据匹配模型和用户通道的优化计算，在后端自动建立通道，再把通道地址传回给前端，用户获得通道地址后直接进入。该方法还包含与应用软件系统的集成、对上课过程的监控和延迟监测。本发明专利技术提供的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，可以使用户无感知的自动匹配最优化的上课通道，顺利完成上课过程，并满足快速可集成性和监控性。

An optimized extension method for user channel automatic matching in online education system

The invention discloses an optimized expansion method for automatic matching of user channels in online education system. The method comprises: system encapsulation at the front end, interface implementation at the back end, data acquisition, storage and matching model establishment; system operation begins with the input of various parameter information at the front end according to the interface requirements, and back end. According to the input parameter information, the data is transformed and returned to the front-end for output. The front-end performs multiple matching. According to the back-end data matching model and user channel optimization calculation, the channel is automatically established at the back-end, and then the channel address is transmitted back to the front-end. After the user obtains the channel address, he enters directly. The method also includes the integration with the application software system, the monitoring and delay monitoring of the course. The invention provides an optimized expansion method for automatic matching of user channels in online education system, which can automatically match an optimized class channel without user perception, successfully complete the class process, and meet the requirements of fast integration and monitoring.

【技术实现步骤摘要】
一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法
本专利技术涉及一种用于在线教育系统的让用户拥有更好体验和流畅度的音视频互动直播技术多通道方案的自动匹配切换和灵活的扩展方法，具体地，涉及一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法。
技术介绍
近些年来，随着移动互联网和各种智能设备的普及和高速发展，在线教育的授课方式已经变的越来越方便。当前国家提倡国人加强素质教育，人们也越来越习惯接受各种在线的素质教育方式，尤其在线的钢琴教育是最具市场和最具典型的代表。根据中国音乐家协会的数据统计，中国目前有3000万的学琴孩子，学习方式主要分为线下主课和线上陪练的方式进行，其中线下学习最大的问题就是学习频次低，无法及时有效的进行错音纠错，乐感提升和指法改正的指导，而且孩子的学习周期很长，练琴枯燥，容易失去持续练习的动力和兴趣。在线陪练可以有效的补充解决上诉错音、指法指导、练琴时间不足等一系列难题，但是在线教育解决方案普遍都会碰到网络不稳定，音视频延迟厉害等不可控情况，尤其在在线钢琴陪练领域，对上课过程的信息同步近乎实时的要求，给整个技术方案选择和实现带来了巨大的挑战，主要总结有以下几个技术难点：1、当学生和老师分布在全球各地时，单单采用一家音视频互动直播的解决方案有很大的限制，因为网络技术原因导致的上课取消率很高，并且有可能部分用户永远无法正常上课；2、由于上课断续或者连接不上的问题，导致用户体验很差；3、音视频传输的实时性，延迟性太高会严重影响老师的对指法和音准节奏的判断；4、随着国家网络带宽的提升和音视频技术方案的更新迭代，当有更好的方案时候，如何才能做到快速集成和无缝的通道切换。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种用于在线教育系统的优化扩展方法，能够解决现有的问题，使老师和学生在上线上课程的时候，可以无感知的自动匹配最优化的上课通道，让用户顺利完成上课过程，同时满足新技术方案的快速可集成性和监控性。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其中，所述的方法为：在前端进行系统封装，在后端实现接口，并进行数据采集存储和匹配模型建立；数据流流转过程为：系统工作时首先在前端根据接口要求传入各种参数信息，后端根据输入的参数信息进行数据转化，返回给前端进行输出，前端再进行多重匹配，并根据后端数据匹配模型和用户通道的优化计算，在后端自动建立通道，再把通道地址传回给前端，用户获得通道地址后直接进入。上述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其中，所述的方法还包含与应用软件系统的集成，所述的在线教育系统支持和主流APP系统进行集成，支持iPhone、iPad、Android、AndroidPad，以及一些定制版的android学习机；所述的集成是主要根据封装的规则和流程，采用直接http接口调用的方式进行集成。这样可以更加友好并且和通用标准统一起来，大大降低开发集成的复杂度，也更加便于系统的扩展集成性。上述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其中，所述的方法还包含对上课过程的监控；所述的监控根据事先定义好的数据采样点，采用标准的http接口和异步队列的方式进行数据输出，并存储到ES的集群中，同时为了更友好的用户使用，提供可视化输出的统一接口，让前端可以很方便的进行展现和任务处理。整个上课过程的监控是非常重要的，并且越早监控越有利于问题的及时处理和解决。上述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其中，所述的数据采集存储采用标准的http接口，同时配合RabbitMQ的异步队列方式模式，让整个方案拥有更好的容错性和吞吐量，并采用ES的集群进行Json化存储，以及对外提供统一的http查询接口；MQ全称为MessageQueue，消息队列(MQ)是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息(针对应用程序的数据)来通信，而无需专用连接来链接它们，RabbitMQ是一个在AMQP基础上完成的，可复用的企业消息系统，遵循MozillaPublicLicense开源协议；ES(ElasticSearch)是一个基于Lucene的搜索服务器，是目前主流的开源搜索引擎之一；ElasticSearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。Json(JavaScriptObjectNotation，JS对象标记)是一种轻量级的数据交换格式，基于ECMAScript(欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。所述的数据采集存储提供统一接口，将上课过程数据进行收集，将包含用户信息、上课网络状态、上课乐谱情况、镜头使用情况、上课迟到早退情况的上课过程的参数信息数据进行统一管理监控，提供到前端给予技术的跟进和管理；即，数据的收集主要用作上课过程监控、问题的分析以及未来的一些改进点的挖掘。主要采集点是用户的ID、网络情况、乐谱使用、迟到早退等数据点；数据采集是通过自埋点加上ELK技术，自埋点是通过不同终端的自由的技术，调用后端的统一API接口，将数据存入到MQ队列中，后端通过Logstash组建将数据存入数据库中。自埋点(自动化埋点)是将界面的打开、关闭以及控件点击的log记录放到统一的地方去处理，而不用在许多业务逻辑中加入log代码。ELKStack是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源软件的组合，在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于Elastic.co公司名下，故有此简称；ElasticStack(旧称ELKStack)，是一种能够从任意数据源抽取数据，并实时对数据进行搜索、分析和可视化展现的数据分析框架；Kibana也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为Logstash和ElasticSearch提供的日志分析友好的Web界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。API(ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口)是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节。Logstash是开源的服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到存储库中；Logstash主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。数据使用标准的数据格式，如下所示：{“type”:dataTyoe,“appID”:appid,“c_time”:createTime,“body”:{……}}。数据显示主要有两种方式：标准化的一些日志查询主要采用Kibana的快速查询系统进行显示，一些监控类的数据查询主要采用自己开发的方式实现。上述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其中，所述的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的方法为：在前端进行系统封装，在后端实现接口，并进行数据采集存储和匹配模型建立；系统工作时首先在前端根据接口要求传入各种参数信息，后端根据输入的参数信息进行数据转化，返回给前端进行输出，前端再进行多重匹配，并根据后端数据匹配模型和用户通道的优化计算，在后端自动建立通道，再把通道地址传回给前端，用户获得通道地址后直接进入。

【技术特征摘要】
1.一种用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的方法为：在前端进行系统封装，在后端实现接口，并进行数据采集存储和匹配模型建立；系统工作时首先在前端根据接口要求传入各种参数信息，后端根据输入的参数信息进行数据转化，返回给前端进行输出，前端再进行多重匹配，并根据后端数据匹配模型和用户通道的优化计算，在后端自动建立通道，再把通道地址传回给前端，用户获得通道地址后直接进入。2.如权利要求1所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的方法还包含与应用软件系统的集成，所述的在线教育系统支持和主流APP系统进行集成，支持iPhone、iPad、Android、AndroidPad，以及android学习机；所述的集成是采用直接http接口调用的方式进行集成。3.如权利要求1所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的方法还包含对上课过程的监控；所述的监控采用标准的http接口和异步队列的方式进行数据输出，并存储到ES的集群中，同时提供可视化输出的统一接口，让前端可以进行展现和任务处理。4.如权利要求1所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的数据采集存储采用标准的http接口，同时配合RabbitMQ的异步队列方式模式，并采用ES的集群进行Json化存储，以及对外提供统一的http查询接口；所述的数据采集存储提供统一接口，将上课过程数据进行收集，将包含用户信息、上课网络状态、上课乐谱情况、镜头使用情况、上课迟到早退情况的上课过程的参数信息数据进行统一管理监控，提供到前端给予技术的跟进和管理；数据采集是通过自埋点加上ELK技术，自埋点是通过不同终端的自由的技术，调用后端的统一API接口，将数据存入到MQ队列中，后端通过Logstash组建将数据存入数据库中；数据使用标准的数据格式。5.如权利要求1所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的数据匹配模型是通过加权平均的方式，根据历史数据，获得拥有相似用户和老师情况的最优通道，并根据此通道规则，自动建立通道房间，返回给前端用户。6.如权利要求1所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的多重匹配是根据用户的网络侦测模型、用户当前所在区域，用户和所安排的老师的地理位置检测的信息通过统一的http接口，再利用大数据分析出多路通道方案的历史上课过程中链路优化的最优通道匹配模型进行多重匹配，找到符合该用户和老师之间上课的延迟可能最低的通道链路进行自动匹配。7.如权利要求6所述的用于在线教育系统用户通道自动匹配的优化扩展方法，其特征在于，所述的网络侦测模型的计...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛佳麒，
申请(专利权)人：上海妙克信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31