Plataforma de Big Data Espaço-Tempo

I. Visão geral da plataforma

A plataforma é caracterizada por bancos de dados de sequência temporal e dados distribuídos como características técnicas, usando computação paralela, computação de memória, cache de vários níveis, agendamento dinâmico e outras tecnologias, para implementar o gerenciamento de grandes dados espaciotemporais e a transformação paralela de algoritmos de análise, para atender às necessidades de distribuição, navegação, consulta e análise rápida de dados espaciotemporais em grande escala no ambiente de nuvem.

Características da plataforma

Inclui grandes quantidades de dados espaciais produzidos de acordo com as especificações padrão de mapeamento de informações geográficas, como DLG, DOM, DEM, DRG, e também grandes volumes de dados espontâneos, como texto, imagens, voz, vídeo, etc., tanto no espaço físico como no espaço virtual. Big Data como o Big Data mais importante, além de ter características gerais de Big Data, tem suas próprias especificidades. A plataforma tem as seguintes características:

Os grandes dados espaciotemporais contêm as relações entre objetos, processos e eventos em termos de espaço, tempo, semântica, etc.

Os grandes dados espaciotemporais têm características de evolução multidimensional, dinâmica e multidimensional, essas mudanças espaciotemporais baseadas em objetos, processos e eventos são mensuráveis, o processo de mudança pode ser descrito como um evento, através da implicação de associação de objetos, processos e eventos, um modelo de associação dinâmica de grandes dados espaciotemporais pode ser construído.

Os grandes dados do espaço-tempo têm características de escala, para as características de evolução do espaço-tempo dos grandes dados do espaço-tempo em diferentes escalas, podem realizar a transformação e reconstrução de escala das relações de associação de objetos, processos e eventos, e, por sua vez, realizar a análise de associação multiescala dos grandes dados do espaço-tempo.

A mudança de espaço-tempo de grandes dados tem características de associação dinâmica de vários tipos, escalas múltiplas, multidimensionais, as restrições de associação podem ser classificadas e classificadas com orientação para tarefas, estabelecer mecanismos de seleção, reconstrução e atualização de restrições de associação orientadas para tarefas, de acordo com a relevância entre as restrições de associação, pode ser estabelecido um método de geração inspiradora de restrições de associação orientadas para tarefas.

O Big Data tem características em dimensões temporal e espacial, extraindo características de comportamento estágio em tempo real e estabelecendo modelos de situação com referência às restrições de associação espacial-temporal para perceber, entender e prever em tempo real as situações que levam ao comportamento em uma determinada fase. Problemas de compreensão e previsão de eventos de Big Data no espaço-tempo, modelagem ontológica e construção de bibliotecas de regras para estudar o comportamento de eventos de Big Data no espaço, fornecendo garantia de conhecimento para mineração de padrões e alerta antecipado proativo de eventos anormais.

Funções da plataforma

• Processamento dinâmico de dados em tempo real

O sistema de processamento de dados dinâmicos em tempo real é usado principalmente para a aquisição, processamento e gerenciamento de vários tipos de dados dinâmicos. O conteúdo do sistema inclui gerenciamento de nós da IoT, gerenciamento de dados dinâmicos em tempo real, gerenciamento de classificação de dados dinâmicos em tempo real, gerenciamento de indicadores de monitoramento de dados dinâmicos em tempo real e muito mais.

Função de gerenciamento de nós da IoT, suporte para a adição, modificação, exclusão de nós da IoT e outras operações, cada tipo de nós da IoT corresponde a uma camada, a camada suporta a seleção de conjuntos de dados existentes ou a criação de novos conjuntos de dados.

Função de gerenciamento de dados dinâmicos em tempo real, suporte a dados dinâmicos em tempo real, como dados da Internet das Coisas, operações urbanas e dados de monitoramento, como energia elétrica e água, para realizar consultas, exibição de resultados, estatísticas de dados e outras operações.

A função de classificação dinâmica de dados em tempo real suporta a classificação de dados para adicionar, modificar, excluir, consultar e outras operações básicas, cada classificação pode definir uma ou mais camadas como nós da IoT.

A função de indicadores de monitoramento de dados dinâmicos em tempo real, suporta a definição de indicadores de monitoramento sob cada tipo de nó da IoT, incluindo adição, exclusão ou modificação de indicadores de monitoramento e definição de endereços de serviço, ciclos de atualização de dados, ciclos de coleta de dados, valores críticos de dados, regras de monitoramento de dados e outras informações.

• Processamento e armazenamento de entidades geográficas

O sistema de processamento e construção de bancos de dados de entidades geográficas é usado principalmente para o processamento, inspeção de qualidade, construção de bancos, atualização e publicação de dados de entidades geográficas básicas. O conteúdo do sistema inclui processamento de dados físicos, inspeção de qualidade, gerenciamento, atualizações de repositório e lançamento de serviços físicos.

• Gestão de dados espacial-temporais

O sistema de gerenciamento de dados espaciotemporais oferece ferramentas de armazenamento, mapeamento, publicação e gerenciamento integrado de dados espaciotemporais em uma única parada, para implementar gerenciamento e aplicação unificados de informações espaciotemporais, adaptando-se às necessidades de produção e gerenciamento de dados em massa e de vários tipos e atualizações frequentes de dados. O sistema inclui principalmente gerenciamento de dados de catálogo e espaço-tempo, gerenciamento de mapas, gerenciamento de serviços, entrada e saída, estatísticas de consultas, visualização de dados, gerenciamento de metadados, gerenciamento de sistemas e segurança.

• Mineração de Big Data no espaço-tempo

O sistema de mineração e análise de dados espaço-tempo é principalmente organizar os recursos de dados existentes e analisar as ligações internas entre os dados individuais para obter informações de dados mais profundas. O sistema inclui funções como GEO-ETL, gerenciamento de bibliotecas de indicadores e mineração de dados.