Plataforma de Big data espacio - temporal

I. Resumen de la plataforma

La Plataforma se caracteriza por bases de datos temporales y datos distribuidos, utilizando computación paralela, computación de memoria, caché multinivel, programación dinámica y otras tecnologías, realiza la transformación paralela de algoritmos de gestión y análisis de Big data espacio - temporales, y satisface las necesidades de publicación, navegación, consulta y análisis rápidos de datos espacio - temporales a gran escala en la nube en El entorno de la nube.

II. características de la plataforma

Incluye una gran cantidad de datos espaciales producidos de acuerdo con las normas de información geográfica de topografía y cartografía, como dlg, dom, dem, drg, así como datos espontáneos de mayor volumen, como texto, imágenes, voz, video, etc., tanto datos en el espacio físico como datos en el espacio virtual. Como el Big data más importante, el Big data espacio - temporal, además de tener las características generales del Big data, también tiene sus propias particularidades. La plataforma tiene principalmente las siguientes características:

1. el Big data espacio - temporal incluye la Asociación de objetos, procesos y eventos en términos de espacio, tiempo y semántica.

2. el Big data espacio - temporal tiene las características de evolución temporal, espacial, dinámica y multidimensional. estos cambios espacio - temporales basados es es en objetos, procesos y eventos son medibles. su proceso de cambio se puede describir como eventos. a través de la insinuación de asociación entre objetos, procesos y eventos, se puede establecer un modelo de asociación dinámica de Big data espacio - temporal.

3. el Big data espacio - temporal tiene características de escala. de acuerdo con las características de evolución espacio - temporal del Big data espacio - temporal de diferentes escalas, se puede realizar la transformación y reconstrucción a escala de las relaciones de asociación de objetos, procesos y eventos, y luego realizar el análisis de asociación a múltiples escalas del Big data espacio - temporal.

4. los cambios espacio - temporales de los grandes datos espacio - temporales tienen las características de múltiples tipos, múltiples escalas, múltiples dimensiones y correlación dinámica. las restricciones de asociación se pueden clasificar y clasificar orientadas a tareas, y se puede establecer un mecanismo de selección, reconstrucción y actualización de restricciones de asociación orientadas a tareas. de acuerdo con la correlación entre restricciones de asociación, se puede construir un método de generación heurística de restricciones de asociación para tareas verticales.

5. el Big data espacio - temporal tiene las características de la dimensión temporal y espacial, extrae las características de comportamiento por etapas en tiempo real y establece un modelo de situación con referencia a las restricciones de asociación espacio - temporal para detectar, comprender y predecir la situación que conduce al comportamiento de una etapa específica en tiempo real. En vista de los problemas de comprensión y predicción de eventos de Big data espacio - temporales, se puede estudiar el modelado ontológico y la construcción de bases de reglas del comportamiento de eventos de Big data espaciales, proporcionando garantía de conocimiento para la minería de patrones y la alerta temprana activa de eventos anormales.

III. funciones de la plataforma

• Procesamiento dinámico de datos en tiempo real

1. el sistema de procesamiento de datos dinámicos en tiempo real se utiliza principalmente para la adquisición, procesamiento y gestión de todo tipo de datos dinámicos. El contenido del sistema incluye la gestión de nodos de Internet de las cosas, la gestión de datos dinámicos en tiempo real, la gestión de clasificación de datos dinámicos en tiempo real, la gestión de indicadores de monitoreo de datos dinámicos en tiempo real, etc.

2. la función de gestión de nodos de Internet de las cosas admite operaciones como agregar, modificar y eliminar nodos de Internet de las cosas. cada tipo de nodo de Internet de las cosas corresponde a una capa, que admite la selección de conjuntos de datos existentes o la creación de nuevos conjuntos de datos.

3. función de gestión de datos dinámicos en tiempo real, que admite datos dinámicos en tiempo real, como datos de Internet de las cosas, datos de operación y monitoreo urbano, como agua, electricidad, etc., para consultas, exhibición de resultados, estadísticas de datos y otras operaciones.

4. función de clasificación dinámica de datos en tiempo real, que admite operaciones básicas como agregar, modificar, eliminar y consultar la clasificación de datos, y puede definir una o más capas como nodos de Internet de las cosas en cada clasificación.

5. función de indicador de monitoreo de datos dinámicos en tiempo real, que admite la definición de indicador de monitoreo bajo cada tipo de nodo de Internet de las cosas, incluyendo agregar, eliminar o modificar el indicador de monitoreo, y definir la dirección de servicio, el ciclo de actualización de datos, el ciclo de adquisición de datos, el valor crítico de datos, las reglas de monitoreo de datos y otra información obtenida por los datos del indicador de monitoreo. después de la configuración de las reglas de monitoreo de datos, el sistema realizará un procesamiento de alarma para los datos que excedan el alcance del monitoreo.

• Procesamiento y construcción de bancos de entidades geográficas

El sistema de procesamiento y construcción de bases de datos de entidades geográficas se utiliza principalmente para el procesamiento, inspección de calidad, construcción de bases de datos, actualización y publicación de datos de entidades geográficas básicas. El contenido del sistema incluye el procesamiento de datos físicos, la inspección de calidad, la gestión, la actualización del almacenamiento y la publicación de servicios físicos.

• Gestión de datos espacio - temporales

El sistema de gestión de Big data espacio - temporal proporciona una herramienta de actualización integral de almacenamiento, mapeo, publicación y gestión integrada de datos espacio - temporales, realiza la gestión y aplicación unificadas de la información espacio - temporal y se adapta a las necesidades de producción y gestión de datos masivos y de varios tipos y actualizaciones frecuentes de datos. El sistema incluye principalmente funciones de gestión de datos de catálogo y espacio - temporal, gestión de mapas, gestión de servicios, entrada y salida, estadísticas de consulta, visualización de datos, gestión de metadatos, gestión de sistemas y seguridad.

• Minería de Big data espacio - temporal

El sistema de minería y análisis de Big data espacio - temporal consiste principalmente en ordenar los recursos de datos existentes y analizar las relaciones internas entre los datos para obtener información de datos más profunda. El sistema incluye funciones como GEO - etl, gestión de bases de datos de indicadores y minería de datos.