Розподілені та хмарні ГІС-ресурси

14

Чи існують якісь остаточні науково-дослідні роботи, веб-ресурси або (текстові) книги щодо розподілених ГІС? Теми, які мене цікавлять:

  • Паралельність послідовних просторових алгоритмів
  • Рамки для впровадження ГІС у хмарному / кластерному середовищі
  • FOSS та комерційне програмне забезпечення для вищезазначеного

Я бачив це питання, але хочу чогось більш остаточного. Статус CW буде корисним, а також рекомендації щодо тегів.

EDIT: Я вписав ряд цих термінів у Google Scholar , і, будучи аспірантом, регулярно займаюся науково-дослідними роботами, багато результатів не є істотними та не охоплюють.

references  cloud-gis 
— випуски баскіноміки
джерело
Тут ви знайдете не багато ґрунтовної інформації. Більшість робіт у цій галузі є особливою роботою або на замовлення для державних клієнтів, які потребують мегаобробки. У моєму агентстві ми взяли код ESRI і зробили його масштабнішим для наших потреб, але це вимагає великої обережності.
— DEWright
Я неявно припускав, що значна частина моїх пошуків не дала міцного, перевіреного ресурсу. Я активно беру участь у дослідженні деяких із цих пунктів, і поки що мені довелося з невеликими настановами поєднувати свою академічну підготовку з цими концепціями. Я також беру участь у консультаціях із суперкомп'ютерним центром, і вони зацікавлені у розробці масштабованих ГІС-рішень. Дивіться мою редакцію вище.
— Baskinomics

Відповіді:

7

Я зробив декілька проектів у цьому плані, але наприкінці вони завжди були звичайними рішеннями

  • вирішили проблему в сітках
  • здійснив обробку в кожному окремому вузлі та скопіював результат у тимчасову таблицю / сховище даних
  • об'єднав усі рішення в одну таблицю результатів і необов'язково обробляв граничні умови. Обробка граничних умов була потрібна лише у випадках, коли функції, які потрібно зшити або масажувати (наприклад, при побудові топології розподіленим способом, ви хочете, щоб прикордонні функції оснащувалися).

Як не дивно, що кожного разу, коли я вирішував подібну проблему, я використовував іншу технологію, здебільшого тому, що це була примха часу. Зрештою, вам потрібна бібліотека передачі повідомлень, яка має менеджера черги завдань, породжує процеси на різних вузлах, який має якийсь механізм синхронізації ( Semapahore , Barrier's тощо) та певний спосіб обробляти помилки та повторити спробу. Усі проекти, про які я згадую нижче, мають такі речі.

Для гео я використав (у хронологічному порядку):

(стара школа)

(новіший)

Є кілька інших, якими користуються люди.

Зрештою, будь-яке з них вирізало б його (хоча і дещо по-іншому), тож воно зводиться до вибору того, у кого є корисна громада.

Крім того, на кожному вузлі вам доведеться використовувати бібліотеку для виконання операцій з геометрією ГІС. Рекомендація, якою користуватися, могла б базуватися на мові, якою ви вважаєте за краще це кодувати. Але я впевнений, що варіанти, які дасть вам більшість людей, будуть:

Або якусь іншу бібліотеку, яка служить обгорткою однієї з них.

— Рагі Ясер Бурхум
джерело
1
Приємно! В даний час я вивчаю Apache Hadoop MapReduce та CGAL, це дійсно те, що я планував спробувати вперше. Я тримався за це, тому що не хотів заливати своє запитання ресурсами, якими я вже володію
— Baskinomics
MapReduce і CGAL - відмінні вибір. Не можу помилитися з ними.
— Рагі Ясер Бурхум
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.