1.1.3云GlS的关键技术
海量空间数据的分布式存储、处理、任务划分、查询检索、互操作和虚拟化等是云GIS需要解决的关键性问题。弹性云平台架构、池化的GIS服务实例、完善的监控机制、开放的后台管理接口、高效的资源组织与共享机制、与传统业务模式的完美集成、在线的应用开发模板等都是云GIS的关键技术。
1.面向按需服务的云GIS体系架构
云GIS要实现互联网应用跨越,实现私有云、公有云的一体化连通和交互,统一支持服务器、桌面、Web和移动端的全面应用。它可以支持单点发布、自动同步、频度统计和自动优化,支持云内部的数据迁移、私有公有云的迁移和云中心之间的迁移。重点解决弹性的云平台架构、池化的GIS服务实例、多租户管理等关键技术。
2.海量空间数据分布式存储技术
空间数据库从企业级数据库向分布式空间数据库发展,并支持BigTable、HBase、NoSQL等技术,支持通过标准的空间数据库接口和REST接口进行统一访问。
3.基于虚拟化的数据管理技术
采用虚拟化技术实现空间数据库的统一管理,支持在系统之间、部门之间、层级之问快速迁移和自动同步数据,具有离线应用和在线更新技术,实现分布式、多级别、支持多终端的空间数据保障流程。
4.基于并行架构的数据处理技术
具有面向任务的异步空间数据处理架构,支持大型集群的并发处理和处理流程控制,支持长时间运行、长事务处理,支持移动终端操作处理大型空间数据库,具有处理流程的可视化设计和运行状态的实时监控功能,可以跨平台、跨地域整合空间数据的处理流程,并能够即时地对处理结果进行发布。
除此之外,云GIS需重点研究的技术还包括:①GIS空间数据及空问任务的迁移。空间数据具有数据量大、相关性强等诸多不同于一般数据的特点,这决定云GIS的并行任务迁移也具备与普通并行任务迁移不同的特点。②数据加密算法。针对空间数据的特点,在今后的研究工作中应该设计特有的加密算法,或设计保证其完整性、可靠性的算法。③客户端计算与云端计算的结合。这是由数据服务的保密性和大众性的双重属性决定的。
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