机房以多层次冗余架构为主,採用负载均衡、多节点群集与CDN加速,並透过专线与校际交换节点降低延迟。为确保网络稳定,会设置QoS优先等级、实时流量监控与告警,必要时启用流量分散或云端弹性扩容,确保教学与考试流媒体与题库存取顺畅。
採用APM与NMS工具进行端到端监控,服务器有自动故障转移(HA)与快照备份,数据库则以主从同步或分片技术提升可用性。
虚拟化平台、容器编排(Kubernetes)、后端缓存(Redis)与分布式文件系统协同运作,构成可横向扩展的服务层。
定期压力测试与演练,模擬高并发线上考试情境,调整资源池与弹性阈值。
结合线上监考(人工+AI)与考试端锁定浏览器(lockdown),进行身份验证(学号+证件+人脸辨识)与行为分析。机房提供多路影像串流接入与录影存档,並将监考影像与日志集中储存以供后续查核,提升违纪防范能力。
监考影像、键盘鼠标行为与答题时间序列均纳入日志,由专用分析服务处理异常事件并触发人工复检。
机房提供标准化教学环境映像(VM/容器),确保多科目软件在统一环境下运行,减少个人端差异造成的问题。并设立远程协助(RDP/SSH/即时支援聊天室)、线上教學資源与操作手册,提供24/7值班客服与教学实验室预约,辅导教师完成课程与考试布署。
通过先行相容性测试、沙盒环境与版本管理,避免线上考试当天出现不相容或版本冲突。
资料以数据加密(静态与传输中)保护,採用角色与权限分离、最小权限原则与多因素认证。机房执行定期漏洞扫描、入侵检测(IDS/IPS)与日志保存策略,並遵循相关法规与校内隐私政策,确保隐私保护与可追溯性。
考试成绩与影像採行分级备份,关键数据有定期离线与异地备份,並设有严格的存取审批流程与审计纪录。
採用混合云策略,平时以本地资源优先,峰值時以云端弹性扩容(auto-scaling)应对突发流量,确保弹性扩展。同时建立异地灾备中心、冷/温备份方案与灾难恢复演练,明确故障切换流程与通讯管道,缩短恢复时间,确保考试不中断。
建立指挥链与联络清单,定期进行灾备与人为操作复原演练,评估RTO与RPO指标并持续优化。