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宁夏在线 > 财经 > 公司 > 玩转空间大数据,Esri五招致胜

玩转空间大数据,Esri五招致胜

来源:未知 发布时间 2018-04-25 17:42 编辑:商业电讯   我要投搞

 当前,适逢空间大数据爆发性增长。不仅传统国土、测绘、规划领域的业务正在向空间大数据分析转型,一些热点领域中与空间位置相关的数据,其背后隐藏的价值和规律也正在被逐渐挖掘。 


    比如,我们智能手机会根据提供服务的基站,产生位置信令数据,记录每个手机信号的移动轨迹信息,数据量每天会达TB级别。这些数据几乎覆盖了80%的人群活动规律甚至更高。通过对这些带有空间位置的数据进行快速分析,可以对整个城市的人员流动情况进行发掘,帮助寻找城市的热点,从而可以辅助规划、交通、测绘、国土、旅游、公安等多个行业进行更细粒度的价值挖掘。正因如此,如何从海量丰富的空间数据中去获取和发现更深的价值,就变成了相关技术发展的当务之急。


    然而,在海量空间数据处理中,数据本身的复杂程度、数据之间的关联性使得传统的分析工具已经不能满足分析要求。相关负责人往往需要综合考虑平台性能的卓越性、应用的便捷性、界面的炫酷性、系统的稳定性等一系列问题。毕竟,如果一项分析请求需要几天才能完成,或者系统动不动就崩溃,就失去了大数据的应用精髓。

    Esri作为全球空间分析领域的领导者,对于大数据的这一风口有着敏锐的嗅觉和迅速的战略部署。去年1月,Esri发布了全新的GeoAnalytics Server 10.5,这是ArcGIS利用快速的分布式计算和存储,专门用来处理带有时间和空间属性的矢量或者表格数据的新产品,可实现多种终端的快速调用及可视化,并支持多种数据源。经过一年的发展,Esri又推出了ArcGIS GeoAnalytics Server 10.6。这是一款与多种业务需求深入融合的完备的空间大数据解决方案,可以帮助用户在海量数据中找到未知的、可能有用的、隐藏的规则,实现数据挖掘,获取信息价值。


    目前,ArcGIS空间大数据解决方案主要包括五大步骤:数据接入存储、空间分析挖掘、时空大数据存储、可视化展现、业务系统集成:

    1、空间数据接入存储:这里包含了数据清洗、数据质检、转换加载的全过程,通过ArcGIS平台提供的工具、模型和方法,结合实际业务需求,进行数据预处理,目的是抽取出适用于接入到ArcGIS大数据平台分析计算的文件型数据源。也就是说,实现了现有的业务数据库与大数据分析计算库相分离。ArcGIS大数据分析数据源接入类型支持:文件型数据、HDFS分布式文件系统、Hive数据源以及云存储(亚马逊S3存储、微软Azure数据湖);

    2、空间分析挖掘:这一步也就是大数据分析场景设计,需要结合数据结构、业务需求,进行分析工具的选择,可以是多种分析工具流程化应用,通过GeoAnalytics Server集群的分布式计算,能够充分利用硬件资源,使传统几小时甚至几天的计算量,在秒级和分钟级完成;

    3、时空大数据存储:空间大数据的两个关键能力是分布式计算和分布式存储,在高效计算的能力下,需要配备分布式、高性能的时空大数据存储,ArcGIS Spatiotemporal DataStore通过数据分片存储机制,提供了高效的数据写入和查询检索能力。同时,可以动态增加和减少集群节点,不存在单点故障,保障了业务连续性;

    4、可视化展现能力:大数据分析结果可以通过多种方式进行展现和查看,如Portal MapViewer、ArcGIS Pro、Insights等丰富的可视化展现;

    5、业务系统集成能力:大数据平台建设是一个系统性工程,解决具体需求难点很重要,突破以往技术瓶颈很重要,但是整个平台的完整性、流程化也同样重要。ArcGIS空间大数据分析结果均以服务形式提供,可以通过Rest API、Python API,高效地实现大数据平台的能力展示。


    5月9-10日,“2018 Esri空间信息技术开发者大会”将在北京的中国科技会堂举行。届时,Esri中国大数据首席架构师将深度呈现ArcGIS 10.6的大数据能力。在“时空大数据管理与挖掘”专场论坛中,还将探讨如下话题:ArcGIS GeoAnalytics Server时空一体化大数据平台,ArcGIS GeoEvent Server时空物联网大数据平台,ArcGIS Image Server时空栅格大数据平台,Insights for ArcGIS新一代时空大数据挖掘与分析等内容。

    了解更多详情,可访问:http://developer.esrichina.com.cn/,或扫描下方二维码: 

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