Plateforme Big Data spatio - temporelle

I. Aperçu de la plateforme

La plate - forme est caractérisée par la technologie de base de données séquentielle et de données distribuées, en utilisant des technologies telles que le calcul parallèle, le calcul en mémoire, la mise en cache à plusieurs niveaux, la planification dynamique et d'autres, permettant la gestion des mégadonnées spatio - temporelles, la transformation parallèle des algorithmes d'Analyse et la satisfaction des besoins de publication, de navigation, de requête et d'analyse en nuage à entrée rapide des mégadonnées spatio - temporelles à très grande échelle dans un environnement en nuage.

II. Caractéristiques de la plateforme

Comprend un grand nombre de données spatiales produites selon les spécifications des normes de géomatique cartographique, telles que DLG, Dom, dem, DRG, mais aussi des données spontanées de plus grand volume, telles que des mots, des images, des voix, des vidéos, etc., à la fois dans l'espace physique et virtuel. Le big data spatio - temporel, en tant que Big Data le plus important, a ses propres particularités en plus de posséder les caractéristiques générales du Big Data. La plateforme présente principalement les caractéristiques suivantes:

1. Le big data spatio - temporel contient des relations d'association entre les objets, les processus, les événements dans l'espace, le temps, la sémantique, etc.

2. Spatio - temporel Big Data a les caractéristiques de l'évolution variable dans le temps, variable dans l'espace, dynamique, multidimensionnelle, ces changements spatio - temporels basés sur des objets, des processus, des événements sont mesurables, leurs processus de changement peuvent être décrits comme des événements, par l'intermédiaire de l'Association des objets, des processus et des événements, vous pouvez établir un modèle d'association dynamique des grandes données spatio - temporelles.

3. Les mégadonnées spatio - temporelles ont des caractéristiques d'échelle, les caractéristiques d'évolution spatio - temporelle des mégadonnées spatio - temporelles à différentes échelles peuvent permettre la transformation et la reconstruction à l'échelle des relations d'association d'objets, de processus et d'événements, permettant ainsi une analyse d'association Multi - échelle des mégadonnées spatio - temporelles.

4. Spatio - temporel Big Data spatio - temporel changement a Multi - type, multi - échelle, multi - dimensionnel, dynamique caractéristiques de l'Association, les contraintes d'association peuvent être classés en fonction de la tâche axée sur la classification, l'établissement de la tâche axée sur la sélection des contraintes d'association, la reconstruction et La mise à jour des mécanismes, en fonction de la corrélation entre les contraintes d'association, peut construire une méthode heuristique de génération de contraintes d'association à la tâche.

Les mégadonnées spatio - temporelles sont caractérisées par des dimensions temporelles et spatiales, la caractérisation du comportement par étapes en temps réel et la création de modèles situationnels en référence aux contraintes de corrélation spatio - temporelle pour détecter, comprendre et prédire en temps réel la situation qui conduit à un comportement par étapes. La modélisation ontologique et la construction de bases de règles pour étudier le comportement des événements de Big Data dans l'espace - temps peuvent être étudiées pour les problèmes de compréhension et de prévision des événements de Big Data dans l'espace - temps, fournissant une garantie de connaissances pour l'exploration de modèles et l'alerte précoce proactive des événements anormaux.

Iii. Fonctions de la plateforme

• Traitement dynamique des données en temps réel

Système de traitement dynamique des données en temps réel, principalement pour l'acquisition, le traitement et la gestion de toutes sortes de données dynamiques. Le contenu du système comprend la gestion des nœuds IOT, la gestion des données dynamiques en temps réel, la gestion de la classification dynamique des données en temps réel, la gestion des indicateurs de surveillance dynamique des données en temps réel, etc.

2. Fonction de gestion des nœuds IOT, prend en charge l'ajout, la modification, la suppression et d'autres opérations sur les nœuds IOT, chaque catégorie de nœuds IOT correspond à une couche, la couche prend en charge la sélection des ensembles de données existants ou la création de nouveaux ensembles de données.

3. Fonction de gestion des données dynamiques en temps réel, prend en charge les données dynamiques en temps réel telles que les données IOT, les données d'exploitation et de surveillance des villes telles que l'eau et l'électricité, effectue des requêtes, affiche les résultats, statistiques de données et autres opérations.

4. Fonction de classification dynamique des données en temps réel, qui prend en charge les opérations de base telles que l'ajout, la modification, la suppression, l'interrogation de la classification des données, une ou plusieurs couches telles que les nœuds IOT peuvent être définies dans chaque classification.

La fonction d'indicateur de surveillance dynamique des données en temps réel prend en charge la définition d'indicateurs de surveillance sous chaque type de nœud IOT, y compris l'ajout, la suppression ou la modification d'indicateurs de surveillance et la définition d'informations telles que l'adresse de service pour l'acquisition de données d'indicateurs de surveillance, le cycle de mise à jour des données, le cycle d'acquisition des données, la valeur critique des données, les règles de surveillance des données, après l'établissement des règles de surveillance des données, pour les données hors surveillance, le système effectuera un traitement d'alarme.

• Traitement des entités géographiques et construction de bibliothèques

Système de traitement et de construction de données d'entités géographiques, principalement pour le traitement, le contrôle de la qualité, la construction de bibliothèques, la mise à jour et la publication de données d'entités géographiques sous - jacentes. Le contenu du système comprend le traitement des données d'entité, le contrôle de la qualité, l'administration, les mises à jour d'entrée et la publication des services d'entité, entre autres.

• Gestion des données spatio - temporelles

Système de gestion de données volumineuses spatio - temporelles, fournissant un guichet unique pour la mise à jour des données spatio - temporelles dans la bibliothèque, l'illustration, la publication et les outils de gestion tout - en - un, permettant une gestion et une application unifiées des informations spatio - temporelles, adaptées aux besoins de production et de Gestion de données volumineuses, multi - types et de mise à jour fréquente des données. Le système comprend principalement des fonctionnalités telles que la gestion des catalogues et des données spatio - temporelles, la gestion des cartes, la gestion des services, les entrées - sorties, les statistiques de requête, la visualisation des données, la gestion des métadonnées, la gestion du système et de la sécurité.

• Big Data Mining spatio - temporel

Les systèmes spatio - temporels d'exploration et d'analyse de données volumineuses rassemblent principalement les ressources de données existantes et analysent les liens intrinsèques entre les données pour obtenir des informations de données plus approfondies. Le système comprend des fonctionnalités telles que GEO - ETL, la gestion de la Bibliothèque d'indicateurs, l'exploration de données et plus encore.