基于云計(jì)算的移動(dòng)地理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究
【DOI】10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.12.183
移動(dòng)地理信息系統(tǒng)是GIS、移動(dòng)通信、GPRS和多媒體等技術(shù)的融合下形成的一種系統(tǒng),其運(yùn)行在移動(dòng)計(jì)算的環(huán)境下,在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的支持下,將系統(tǒng)中的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸。“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代,移動(dòng)GIS系統(tǒng)得到穩(wěn)定的發(fā)展和進(jìn)步,在云計(jì)算技術(shù)的支持下,移動(dòng)GIS用戶能獲得更多計(jì)算力和對(duì)海量數(shù)據(jù)處理的能力?;谶@樣的狀況,在本次研究中,從云計(jì)算的角度,對(duì)移動(dòng)地理信息系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行研究,旨在推動(dòng)移動(dòng)地理信息化系統(tǒng)的建設(shè)。
2.1 云計(jì)算簡(jiǎn)介
在云計(jì)算的定義中,“云”是指所有的網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)以及所使用的計(jì)算機(jī)。具有以下特點(diǎn):(1)存儲(chǔ)能力強(qiáng),當(dāng)前,在國(guó)際上一些大型的科技公司中,往往會(huì)有幾十萬(wàn)云服務(wù)器,谷歌公司云服務(wù)器的數(shù)量甚至超過(guò)了100萬(wàn)臺(tái),就算一些小型的科技企業(yè)也會(huì)有成百上千臺(tái)云服務(wù)器,這就使得云具有相當(dāng)大的存儲(chǔ)能力;(2)虛擬程度高,在云計(jì)算系統(tǒng)中,大部分的功能都是在虛擬的情況下來(lái)完成的;(3)具有較強(qiáng)的擴(kuò)展能力,在當(dāng)前的社會(huì)中,計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展,社會(huì)各行各業(yè)都對(duì)其進(jìn)行了廣泛的應(yīng)用,在這種情況下,網(wǎng)絡(luò)中就會(huì)產(chǎn)生出大量的信息數(shù)據(jù),這些信息數(shù)據(jù)都可以成為云計(jì)算中的資源,這就體現(xiàn)出了云計(jì)算具有很強(qiáng)的擴(kuò)展能力[1]。
2.2 云計(jì)算和GIS融合的優(yōu)勢(shì)
云計(jì)算技術(shù)為地理信息系統(tǒng)帶來(lái)了以下幾個(gè)方面的好處:(1)降低了對(duì)GIS終端用戶的要求,終端用戶在實(shí)際使用的過(guò)程中,只需要1臺(tái)終端設(shè)備就能完成以往較復(fù)雜的操作;云計(jì)算平臺(tái)降低了系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員的工作量,空間數(shù)據(jù)的分析、處理和更新轉(zhuǎn)換方面的工作,均由云計(jì)算的系統(tǒng)和平臺(tái)來(lái)完成,省去系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員進(jìn)行算法的優(yōu)化,對(duì)復(fù)雜結(jié)構(gòu)進(jìn)行并行計(jì)算等;(2)具有較高的利用率,基于云計(jì)算在實(shí)際使用中,能從整體上進(jìn)行統(tǒng)籌和分配,有效杜絕了各項(xiàng)資源的浪費(fèi);(3)提升了信息和數(shù)據(jù)的安全性,由于云計(jì)算的移動(dòng)GIS空間數(shù)據(jù)采集含使用存儲(chǔ)與備份的形式,這樣能有效的提升數(shù)據(jù)與信息的安全性;(4)降低了網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)擔(dān)[2]。
2.3 Hadoop的云計(jì)算系統(tǒng)
Hadoop的核心設(shè)計(jì)理念是將Map Reduce與HDFS相結(jié)合,使其具有更全面的性能。Map Reduce主要是利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行運(yùn)算的一種軟件框架,而HDFS屬于Hadoop分布式下的一種文件系統(tǒng),其主要為分布式計(jì)算中存儲(chǔ)提供底層支持,為系統(tǒng)的運(yùn)行提供更大的存貯和運(yùn)行的空間。Hadoop平臺(tái)的最大特點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)了計(jì)算取向存儲(chǔ)的理念,能為終端用戶節(jié)省海量信息和數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中對(duì)時(shí)間的開(kāi)銷,進(jìn)而有效地提高系統(tǒng)對(duì)信息處理的效率[3]。
3.1 移動(dòng)地理信息系統(tǒng)服務(wù)流程
云計(jì)算的移動(dòng)GIS平臺(tái)和以往平臺(tái)的工作流程類似,將用戶在移動(dòng)終端對(duì)信息進(jìn)行發(fā)送時(shí)為其提供相應(yīng)的服務(wù),并通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),傳送到服務(wù)器的終端,服務(wù)器終端對(duì)相應(yīng)的信息進(jìn)行處理之后,再通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)推送到用戶為其提供針對(duì)性的信息服務(wù)。與以往的信息處理相比,Hadoop平臺(tái)下的地理信息系統(tǒng)存在的差異性主要體現(xiàn)在以下2個(gè)方面:(1)在預(yù)設(shè)處理收集數(shù)據(jù)階段,能將海量的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,在歸類之后分別保存到分布式的存儲(chǔ)系統(tǒng)中;(2)設(shè)立主控節(jié)點(diǎn)區(qū)域中,負(fù)責(zé)啟動(dòng)、跟蹤與調(diào)度方面,計(jì)算和存儲(chǔ)的各個(gè)模塊的執(zhí)行狀況不同,如圖1所示。
圖1 Hadoop平臺(tái)下GIS系統(tǒng)的構(gòu)建流程圖
在執(zhí)行特定的信息處理任務(wù)的過(guò)程中,由任務(wù)主要節(jié)點(diǎn)中的Master接收的通過(guò)無(wú)線信息網(wǎng)絡(luò)傳遞的用戶服務(wù)請(qǐng)求并能積極的創(chuàng)建從屬任務(wù),在驗(yàn)證用戶行訪問(wèn)的信息后,將相應(yīng)的信息轉(zhuǎn)交到部署在云計(jì)算平臺(tái)上的數(shù)據(jù)庫(kù)中,在經(jīng)過(guò)對(duì)信息數(shù)據(jù)的深度挖掘后,將處理后的信息和數(shù)據(jù)反饋到Master中,再由Master通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)提交給用戶,為其提供信息服務(wù)。在實(shí)際的操作中,主要的流程為:(1)終端用戶通過(guò)移動(dòng)終端設(shè)備,提出相應(yīng)的地理信息服務(wù)的請(qǐng)求,通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將這些請(qǐng)求的信息上傳到Hadoop上;(2)服務(wù)器端主控節(jié)點(diǎn)區(qū)Master Area接收到服務(wù)請(qǐng)求后,先向用戶數(shù)據(jù)庫(kù)提交用戶信息進(jìn)行權(quán)限的驗(yàn)證,在通過(guò)驗(yàn)證之后,向地理信息的數(shù)據(jù)庫(kù)與地理數(shù)據(jù)庫(kù)等申請(qǐng)所需要的數(shù)據(jù)和文件,并將相應(yīng)的信息和請(qǐng)求發(fā)送到數(shù)據(jù)各個(gè)原始數(shù)據(jù)所在的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)上;(3)在各個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)相應(yīng)的數(shù)據(jù)和信息處理之后,經(jīng)過(guò)匯總將信息提交到Master Area,將信息通過(guò)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)提交給用戶。這樣的流程為終端用戶提供了最佳的信息服務(wù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單處理的目的。
3.2 系統(tǒng)的研發(fā)
在系統(tǒng)功能方面,在云計(jì)算技術(shù)支持下的移動(dòng)的GIS系統(tǒng)主要包含資源管理器、用戶管理以及任務(wù)管理3大模塊。其中,資源管理模塊主要是使外部能夠相對(duì)均勻的來(lái)使用云資源中的各個(gè)節(jié)點(diǎn),并定期對(duì)節(jié)點(diǎn)中存在的故障繼續(xù)檢測(cè)和屏蔽,同時(shí)還能對(duì)信息與數(shù)據(jù)使用的狀況進(jìn)行分析和更新;任務(wù)管理模塊主要負(fù)責(zé)對(duì)用戶提交的各種任務(wù)請(qǐng)求予以合理的處理和提交,如開(kāi)展用戶任務(wù)的部署管理、發(fā)送信息執(zhí)行命令以及任務(wù)調(diào)配的工作等。在用戶管理模塊中,主要對(duì)用戶基本信息進(jìn)行管理,在完成用戶對(duì)登陸和信息使用權(quán)限之后,對(duì)設(shè)置的內(nèi)容進(jìn)行管理。在該體系中,主要有3種類型的用戶,即普通用戶、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員和系統(tǒng)管理人員。
系統(tǒng)包含了移動(dòng)終端、服務(wù)器端以及無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)等,其中移動(dòng)終端包含現(xiàn)今廣泛使用的電子設(shè)備,通過(guò)終端用戶的互接口對(duì)信息進(jìn)行接收和發(fā)送的服務(wù)。無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)中不僅包含機(jī)構(gòu)建立的專用網(wǎng)絡(luò),同時(shí)也包含了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商家所提供的公用網(wǎng)絡(luò),服務(wù)器存貯與管理的地理數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)庫(kù),并進(jìn)行與用戶相關(guān)的服務(wù)處理,將服務(wù)器放置在Hadoop上,能完成對(duì)所有地理信息系統(tǒng)中涉及到的信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和管理[4]。
為了檢驗(yàn)云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用在移動(dòng)地理信息系統(tǒng)中的有效性和實(shí)用性,展開(kāi)相應(yīng)的試驗(yàn),對(duì)該系統(tǒng)的構(gòu)建以及后續(xù)的完善工作具有重要的意義。在此次試驗(yàn)中,試驗(yàn)數(shù)據(jù)群選取不同大小,分別為:5M、10M、20M以及50M,在以上4組地圖數(shù)據(jù)中,選擇同樣的計(jì)算機(jī)硬件環(huán)境,Hadoop的云計(jì)算平臺(tái)主要由7臺(tái)寶德PR2310N的服務(wù)器所組成,其中的2臺(tái)服務(wù)器分別作為主控的節(jié)點(diǎn)區(qū),剩余的5臺(tái)服務(wù)器中的1臺(tái)作為用戶信息和數(shù)據(jù)庫(kù),其余4臺(tái)作為地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)和地圖數(shù)據(jù)庫(kù),移動(dòng)端使用的是4臺(tái)相同iPhone手機(jī),選用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接。試驗(yàn)的地點(diǎn)選在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信較好不同的4個(gè)地點(diǎn),由4組試驗(yàn)人員分別對(duì)傳統(tǒng)的GIS系統(tǒng)和云計(jì)算GIS系統(tǒng)使用接收設(shè)備輪輪流在幾個(gè)不同的地點(diǎn)申請(qǐng)相應(yīng)的地理信息服務(wù),并對(duì)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)反應(yīng)的時(shí)間和信息傳遞信息的時(shí)間進(jìn)行記錄。為了使此次研究得到結(jié)論的更加準(zhǔn)確,4組試驗(yàn)數(shù)據(jù)在除去差別較大的數(shù)據(jù)信息后,對(duì)平均信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,并得出平均的數(shù)值,如表1所示。
表1 兩組系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)信息收發(fā)的反應(yīng)時(shí)間 s
通過(guò)表1可知,在4組相同試驗(yàn)數(shù)據(jù)群、相同電子移動(dòng)終端和無(wú)線移動(dòng)通信的環(huán)境下,云計(jì)算的GIS系統(tǒng)在不同試驗(yàn)數(shù)據(jù)群的環(huán)境下,在對(duì)地理信息進(jìn)行查詢所使用的時(shí)間與傳統(tǒng)的GIS系統(tǒng)要短,這說(shuō)明了在云計(jì)算技術(shù)的支持下,開(kāi)發(fā)和構(gòu)建的GIS系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中,能有效地降低用戶所花費(fèi)的時(shí)間,提高了對(duì)地理信息查詢的工作效率。
技術(shù)的發(fā)展和升級(jí),為社會(huì)的進(jìn)步提供了重要保障,也為人們創(chuàng)造了優(yōu)質(zhì)的生活環(huán)境。通過(guò)本文的論述得知,云計(jì)算對(duì)海量數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的處理能力,其規(guī)模較大,將其應(yīng)用到Hadoop中,能提升對(duì)信息處理的工作效率。為了更明確Hadoop云平臺(tái)在移動(dòng)地理信息系統(tǒng)中的作用,在此次研究中展開(kāi)了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在云計(jì)算技術(shù)的支持下,開(kāi)發(fā)和構(gòu)建的GIS系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中,能有效地降低用戶所花費(fèi)的時(shí)間,提高了對(duì)地理信息查詢的工作效率,望本文的研究結(jié)果能為移動(dòng)地理信息系統(tǒng)的發(fā)展起到推動(dòng)作用。
【1】鄭敏輝,林良彬,丁華祥,等.移動(dòng)地理信息服務(wù)動(dòng)態(tài)巡查系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].測(cè)繪地理信息,2015(2):77-79.
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【4】劉仲剛,陳輝,黃章羽,等.云技術(shù)在水利地理信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)中的應(yīng)用[J].水利信息化,2014(2):15-19.
Design and Research of Mobile Geographic Information System Based on Cloud Computing
陳文軍
(江蘇省測(cè)繪資料檔案館,南京210013)
CHEN Wen-jun
(Jiangsu Province Surveying and Mapping Data Archives,Nanjing 210013,China)
在地理信息系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)往往是海量的,實(shí)際使用時(shí)存在存儲(chǔ)和傳輸效率低下的狀況,這嚴(yán)重影響地理信息系統(tǒng)效能的發(fā)揮。將Hadoop云計(jì)算應(yīng)用到地理信息系統(tǒng)中,對(duì)其長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展具有重大的意義。在此次研究中,從云計(jì)算及其相關(guān)系統(tǒng)的角度,對(duì)Hadoop平臺(tái)下GIS系統(tǒng)的構(gòu)建和研發(fā)進(jìn)行探究,并對(duì)系統(tǒng)融合使用后的效果進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè),望此研究能為移動(dòng)地理信息系統(tǒng)的構(gòu)建起到促進(jìn)作用,進(jìn)而更好地服務(wù)政府與社會(huì),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的發(fā)展。
In the geographic information system, data is often massive, the actual use of the storage and transmission efficiency is low, whichseriously affect the efficiency of the geographical information system to play. The application of Hadoop cloud computing to the geographicinformation system is a great significance to its long-term development. In this study, from the introduction of cloud computing and related systempoint of view, to probe the GIS system under Hadoop platform construction and development, and evaluation and detection of system integrationusing the effect of the hope to construct a mobile geographic information system to promote the role of the government and social services to betterpromote the development of economic construction.
云計(jì)算;計(jì)算機(jī)技術(shù);地理信息系統(tǒng)
cloud computing;computer technology;geographic information system
P208;TP3
B
1007-9467(2016)12-0198-03
2016-11-02
陳文軍(1981~),男,湖北天門(mén)人,工程師,從事GIS數(shù)據(jù)生產(chǎn)、管理以及GIS系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究。