曾元武，陳澤鵬，方曉樂，吳永靜

大數(shù)據(jù)時代下地理信息公共平臺建設(shè)展望

曾元武，陳澤鵬，方曉樂，吳永靜

(廣東省國土資源技術(shù)中心，廣東廣州510075)

一、引言

伴隨著以社交網(wǎng)絡(luò)、基于位置的服務(wù)( LBS)為代表的新型信息發(fā)布方式的不斷涌現(xiàn)，以及云計算、RFID電子標(biāo)簽、物聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代化技術(shù)的興起，數(shù)據(jù)正以前所未有的速度不斷地累積，這也正是所謂的大數(shù)據(jù)( big data)時代的來臨。大數(shù)據(jù)問題引起了學(xué)術(shù)界、企業(yè)界甚至是政務(wù)政府機(jī)構(gòu)的密切關(guān)注，他們對其都有非常濃厚的興趣，都認(rèn)為大數(shù)據(jù)作為一種新型的戰(zhàn)略資源，在未來會有舉足輕重的作用。

地理信息產(chǎn)業(yè)是信息產(chǎn)業(yè)中最為重要的分支之一，一般是指自然地理要素或地表人工設(shè)施的形狀、大小、空間位置及其屬性信息的總稱。因其具有空間位置特征，通常也稱為“地理空間信息”或“空間信息”，是名副其實的“大數(shù)據(jù)”。有研究指出，地球上85%的活動都是與地理空間信息相關(guān)的。研究工作者們從數(shù)據(jù)和趨勢的角度闡述了大數(shù)據(jù)時代來臨給地理信息產(chǎn)業(yè)帶來的沖擊和機(jī)遇，認(rèn)為地理信息相關(guān)工作需要改變原有的思維模式、管理理念和服務(wù)方式［1-4］;從技術(shù)角度(如MapReduce云并行計算技術(shù))探討了大數(shù)據(jù)在地理空間計算上的應(yīng)用方式，提出了大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在地理空間信息決策上的無限前景［5］;此外，還有大量的大數(shù)據(jù)下地理信息的應(yīng)用案例［6-8］。

地理信息公共服務(wù)平臺在地理信息空間框架數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，以地理信息系統(tǒng)為主要的管理工具，整合與空間信息有關(guān)的非空間信息;并通過網(wǎng)絡(luò)，作為各種信息終端的底層支撐，為政府、企業(yè)和公眾提供地理信息服務(wù)［9］。本文基于現(xiàn)有的廣東省地理信息公共平臺［10］，對其下一步的建設(shè)進(jìn)行展望，探討未來平臺的建設(shè)應(yīng)如何抓住大數(shù)據(jù)所帶來的技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展新機(jī)遇，從而挖掘并提供更多有用的信息用于輔助決策，提供更為先進(jìn)的地理信息服務(wù)。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)

在全球信息化的高速發(fā)展下，隨著時間的推移，人類產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量不僅以指數(shù)級增長，而且數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)也變得日趨復(fù)雜。大數(shù)據(jù)時代的來臨使得傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式變得越來越力不從心。適應(yīng)大數(shù)據(jù)需要新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力。從數(shù)據(jù)的類別上看，大數(shù)據(jù)指的是無法使用傳統(tǒng)流程或工具處理或分析的信息，它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶采用非傳統(tǒng)處理方法的數(shù)據(jù)集［11］。亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的科學(xué)家指出:大數(shù)據(jù)一定是超過了一臺計算機(jī)處理能力的龐大數(shù)據(jù)量。為了能更好地使用大數(shù)據(jù)，一些新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)相應(yīng)崛起。

1．非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫( NoSQL)的發(fā)展最早可以追溯到1991年Berkeley DB第一版的發(fā)布，即一個keyvalue類型的Hush數(shù)據(jù)庫，適用于數(shù)據(jù)類型相對簡單、但需要極高的插入和讀取速度的嵌入式場合。

如今，對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫、海量數(shù)據(jù)高效率存儲和訪問、高擴(kuò)展性和高可用性等的需求越來越高，對傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫帶來了很大的困難，而NoSQL卻能較好地適應(yīng)［12］。

與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有幾種數(shù)據(jù)庫能夠一統(tǒng)江山不同;非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫很多，且大部分都是開源的。在這些NoSQL中，除了一些共性外，很大一部分都是針對某些特定的應(yīng)用需求出現(xiàn)的，因此，對于該類應(yīng)用，具有極高的性能。依據(jù)結(jié)構(gòu)化方法及應(yīng)用場合的不同，主要分為以下幾類。

( 1)面向高性能并發(fā)讀寫的key-value數(shù)據(jù)庫

key-value數(shù)據(jù)庫的主要特點即具有極高的并發(fā)讀寫性能，如Redis、Tokyo Cabinet、Flare就是這類的代表。

( 2)面向海量數(shù)據(jù)訪問的面向文檔數(shù)據(jù)庫

這類數(shù)據(jù)庫的特點是可以在海量數(shù)據(jù)中快速地查詢數(shù)據(jù)，典型代表為MongoDB及CouchDB。

( 3)面向可擴(kuò)展性的分布式數(shù)據(jù)庫

這類數(shù)據(jù)庫想解決的問題就是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存在可擴(kuò)展性上的缺陷，這類數(shù)據(jù)庫可以適應(yīng)數(shù)據(jù)量的增加及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化。

在地理信息公共平臺這種提供電子地圖、空間查詢服務(wù)的平臺下，使用NoSQL可以極大地提升讀寫效率，提高平臺服務(wù)的體驗。

2．并行處理技術(shù)

MapReduce是大數(shù)據(jù)時代最典型的并行處理算法，它是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于1 TB)的并行運算。概念“Map(映射)”和“Reduce(歸約)”，以及它們的主要思想，都是從函數(shù)式編程語言里借來的，還有從矢量編程語言里借來的特性，極大地方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下，可以將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上。當(dāng)前的軟件實現(xiàn)是指定一個Map(映射)函數(shù)，用來把一組鍵值對映射成一組新的鍵值對;指定并發(fā)的Reduce(歸約)函數(shù)，用來保證所有映射的鍵值對中的每一個共享相同的鍵組。

MapReduce通過把對數(shù)據(jù)集的大規(guī)模操作分發(fā)給網(wǎng)絡(luò)上的每個節(jié)點實現(xiàn)可靠性;每個節(jié)點會周期性地返回其所完成的工作和最新的狀態(tài)。若一個節(jié)點保持沉默超過一個預(yù)設(shè)的時間間隔，主節(jié)點(類同Google File System中的主服務(wù)器)將記錄這個節(jié)點狀態(tài)為死亡，并把分配給這個節(jié)點的數(shù)據(jù)發(fā)到別的節(jié)點。每個操作使用命名文件的原子操作以確保不會發(fā)生并行線程間的沖突;當(dāng)文件被改名的時候，系統(tǒng)可能會把它們復(fù)制到任務(wù)名以外的另一個名字上去。

在地理信息領(lǐng)域，MapReduce可以用來進(jìn)行空間任務(wù)處理，如最短路徑查詢、空間鏈接等。

3．?dāng)?shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行基于各種算法的計算，從而起到預(yù)測( Predict)的效果，最終實現(xiàn)一些高級別的數(shù)據(jù)分析需求。在地理信息數(shù)據(jù)處理中，該過程的挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，且計算涉及的數(shù)據(jù)量和計算量都很大的情況，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。

統(tǒng)計與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫或分布式計算集群來對存儲于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求。而在地理信息計算中，分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其會對系統(tǒng)資源，特別是I/O有極大的占用。

三、廣東省地理信息公共平臺現(xiàn)有架構(gòu)

廣東省地理信息公共平臺(簡稱平臺)由政務(wù)版和公眾版兩個部分組成。政務(wù)版地理信息公共平臺主要為政府部門提供地理信息服務(wù)，公眾版地理信息公共平臺則面向企事業(yè)單位和公眾提供地理信息服務(wù)。兩個版本平臺之間是邏輯隔離的，但采用了基本相同的框架結(jié)構(gòu)和技術(shù)路線，只是服務(wù)的功能和數(shù)據(jù)不同而已。

平臺的目的是使分布在網(wǎng)絡(luò)上不同地理位置和不同平臺的用戶可以獲得對應(yīng)的地理信息服務(wù)。平臺總體結(jié)構(gòu)主要由運行支撐層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和應(yīng)用層4個部分組成。體系框架的最底層是支撐層，逐漸向上展開的是其他3層(如圖1所示)。

1)支撐層是公共服務(wù)平臺的載體，依托電子政務(wù)外網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施軟硬件環(huán)境建設(shè)，包括網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、服務(wù)器集群系統(tǒng)、存儲備份系統(tǒng)等物理環(huán)境，以及專用計算機(jī)機(jī)房環(huán)境等。平臺采用了VMware的虛擬化技術(shù)，對所有的硬件資源進(jìn)行了統(tǒng)籌和池化。

2)數(shù)據(jù)層是指通過服務(wù)層提供給應(yīng)用層的地理信息數(shù)據(jù)庫內(nèi)容。它是面向地理信息網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)需求，依據(jù)統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范而構(gòu)建的一體化地理信息資源體系。目前平臺采用Oracle 11 g數(shù)據(jù)庫，集中式存放電子地圖的矢量、影像瓦片、三維數(shù)據(jù)、地名地址數(shù)據(jù)等。

3)服務(wù)層是根據(jù)多數(shù)用戶對地理信息應(yīng)用的共性需求而設(shè)計并實現(xiàn)的系列標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)接口，以及在此基礎(chǔ)上建立的在線服務(wù)系統(tǒng)和運維管理系統(tǒng)。通過在線服務(wù)系統(tǒng)向應(yīng)用層提供所需的各種應(yīng)用服務(wù)，如數(shù)據(jù)服務(wù)、處理服務(wù)、表現(xiàn)服務(wù)、目錄服務(wù)、信息交換服務(wù)、業(yè)務(wù)訪問、業(yè)務(wù)集成、安全可信和可管理等通用性的服務(wù)。平臺以O(shè)GC( Open GIS Consortium)為標(biāo)準(zhǔn)，對外提供瓦片( WMTS)、查詢( WFS)等服務(wù)開發(fā)接口。

圖1 廣東省地理信息公共平臺框架結(jié)構(gòu)

4)應(yīng)用層則面向平臺服務(wù)的對象——政府、企業(yè)、公眾。平臺中，應(yīng)用層構(gòu)造了各種電子政務(wù)應(yīng)用、門戶網(wǎng)站系統(tǒng)、移動終端及示范應(yīng)用等，是面向最終用戶的層面。

平臺通過底層虛擬池化的支撐，充分利用了硬件的資源，虛擬機(jī)以地圖發(fā)布軟件的方式，從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫( Oracle)中獲取地圖瓦片和查詢數(shù)據(jù)，以O(shè)RG服務(wù)的方式推送給平臺主頁或服務(wù)對象，目前已經(jīng)完全滿足國家的要求，能勝任廣東省政府部門企業(yè)和公眾的瀏覽和查詢服務(wù)［13］。然而，在大數(shù)據(jù)時代下，該架構(gòu)的平臺則難以勝任其高并發(fā)、快速數(shù)據(jù)挖掘分析、服務(wù)快速推送應(yīng)用的需求，需要在下一期平臺建設(shè)中作出對應(yīng)的升級。

四、平臺建設(shè)展望

圍繞面向政府部門和社會公眾的大數(shù)據(jù)智能地理信息公共平臺服務(wù)，廣東省國土資源技術(shù)中心對平臺未來建設(shè)的一些關(guān)鍵技術(shù)開展了一些探索性的研究。

1．支撐層:GIS云原子單元技術(shù)

虛擬化技術(shù)是平臺底層支撐的關(guān)鍵，平臺采用了VMware的資源池化技術(shù)，將現(xiàn)有的硬件資源進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃，工作人員可再通過對應(yīng)工具選擇合適的CPU、內(nèi)存存儲建立虛擬機(jī)。現(xiàn)階段，平臺的服務(wù)由若干臺虛擬機(jī)建立的集群服務(wù)所提供，通過負(fù)載均衡器，實現(xiàn)了虛擬機(jī)之間的資源彈性伸縮，也提供了足以滿足國家要求的性能［13］。然而，在大數(shù)據(jù)時代，更高的智能和效率要求被提出，目前這種虛擬云技術(shù)模式存在以下問題:

1)虛擬機(jī)資源浪費:往往很多時候，虛擬機(jī)不需要完全使用全部性能來支撐，但是作為7×24小時不間斷的地理信息服務(wù)，能夠隨時應(yīng)對井噴式的用戶訪問的情況，因此往往存在盈余虛擬機(jī)資源的時候。

2)服務(wù)發(fā)布不智能:在目前的模式下，用于支撐服務(wù)的虛擬機(jī)保持全部開啟，如果有外界用戶想申請服務(wù)，工作人員需要手動地在虛擬機(jī)集群中發(fā)布該服務(wù);根據(jù)外界用戶需要的負(fù)載情況，工作人員再將服務(wù)掛載在對應(yīng)數(shù)量的虛擬機(jī)集群上。這種模式使得對外服務(wù)和平臺自身服務(wù)歸類不清晰，且不好管理，申請的流程也麻煩。

為了解決以上問題，GIS云原子單元技術(shù)的概念被引入。

首先，通過多次對單臺虛擬機(jī)在以最小資源發(fā)布各種GIS服務(wù)的狀態(tài)下進(jìn)行測試，確定其勝任的用戶數(shù)量級，建立起各個對應(yīng)GIS服務(wù)甚至GIS算法的虛擬機(jī)模板，那么通過這種模板建立的一臺虛擬機(jī)則成為對應(yīng)GIS服務(wù)的一個GIS云單元。在GIS原子單元的試驗中，通過對比，可以發(fā)現(xiàn)采用Linux不帶圖形界面的系統(tǒng)用于服務(wù)發(fā)布，比采用Windows系統(tǒng)更有效率，在相同性能的狀態(tài)下，CentOS( Linux系統(tǒng))模板的大小約為40 MB，而Windows則達(dá)到了近1 GB，CentOS不論在服務(wù)推送還是服務(wù)提供穩(wěn)定性上(由于CentOS不帶圖形界面，理論上節(jié)省了輸出)都更勝一籌。

其次，建立了高效穩(wěn)定的模板后，需要一個中間件負(fù)責(zé)快速創(chuàng)建和卸載GIS云原子單元。如圖2所示，當(dāng)平臺訪問量劇增時，監(jiān)控服務(wù)器獲取了緊急情況，直接通知中間件，中間件通過腳本控制的方式，直接通過對應(yīng)模板從資源池中快速創(chuàng)建GIS云原子單元加入到集群中;而當(dāng)訪問量減少，中間件同樣通過監(jiān)控服務(wù)器的反饋，刪除GIS云原子單元，用于節(jié)省消耗。

圖2 GIS云原子單元的調(diào)用

最后，建立起智能的GIS云服務(wù)推送機(jī)制。當(dāng)外界用戶想向平臺申請資源時，則在相關(guān)的頁面填寫表格，當(dāng)通過審核后，后臺會根據(jù)相關(guān)需要的負(fù)載情況，自動建立GIS原子單元集群，并生成地址，推送給用戶。如當(dāng)某一廳局想調(diào)用廣東省矢量地圖服務(wù)( WMTS)，而其用戶負(fù)載量為X，這些信息都會填寫在表格中，發(fā)送給平臺，當(dāng)審核通過，中間件則會根據(jù)需要的WMTS服務(wù)選取模板進(jìn)行GIS云原子單元創(chuàng)建。假設(shè)每個單元可以負(fù)載Y個用戶，則自行創(chuàng)建X/Y個單元，組成集群，形成WMTS服務(wù)地址，自動推送回給申請廳局。

云原子單元技術(shù)解決了虛擬資源浪費和服務(wù)申請不智能的問題，能夠為平臺大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供一個良好的底層支撐，是平臺未來的升級方向之一。

2．?dāng)?shù)據(jù)層:分布式存儲技術(shù)

目前，平臺瓦片查詢服務(wù)都是基于集中式的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)的，這會導(dǎo)致讀取效率不高。電子地圖是由大量的小容量瓦片所組成的，而小容量式的文件讀取速度慢一直都是傳統(tǒng)存儲的難題。當(dāng)大量用戶調(diào)用地圖時，傳統(tǒng)上從數(shù)據(jù)庫讀取瓦片的效率就成了瓶頸。因此，分布式存儲技術(shù)用于地理信息服務(wù)也是平臺未來的升級選項。

首先，平臺的架構(gòu)必須升級，以能夠更好適應(yīng)分布式NoSQL，如Hadoop，其分布式文件系統(tǒng)( HDFS)對碎片容量的文件讀取非常高效，同時也是海量數(shù)據(jù)分析算法的基礎(chǔ)，需要和中間件配合工作。

然后，地圖瓦片不再是以入庫的方式，而是以文件的形式存放，即可以為NoSQL的形式，以增強(qiáng)讀取效率。

最后，由于廣東省具有豐富的自然地理要素，這些都是有用的數(shù)據(jù)，用于大數(shù)據(jù)分析挖掘可能會有許多驚人的發(fā)現(xiàn);甚至是傳感器接收回來的海量數(shù)據(jù)，都會以NoSQL的形式存放，方便并行分析計算( MapReduce)。

3．應(yīng)用層:大數(shù)據(jù)時代的平臺應(yīng)用

有了對應(yīng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)支撐，必須有對應(yīng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，地理信息的大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用模式可以多種多樣，以下幾點是平臺未來發(fā)展的方向:

1)移動端化，在移動手機(jī)、平板電腦大行其道的今天，人們對應(yīng)用的需求越來越輕量化，復(fù)雜度高的計算不再需要在客戶端進(jìn)行，移動端只需要發(fā)出指令，云端進(jìn)行計算后，結(jié)果返回推送給移動端即可。

2)地理信息數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，能夠精準(zhǔn)快速地通過位置、關(guān)鍵詞進(jìn)行信息數(shù)據(jù)的挖掘獲取，結(jié)合移動端的使用，能夠結(jié)合現(xiàn)場輔助決策。

3)智能化，通過數(shù)學(xué)模型，能夠通過對一些位置傳感器的數(shù)據(jù)在平臺進(jìn)行的分析，自行作出決策，一些自動化控制如城市內(nèi)澇、交通管控未來可以實現(xiàn)，這需要平臺增加網(wǎng)絡(luò)傳感器功能與時空數(shù)據(jù)庫的支持。

五、結(jié)束語

本文結(jié)合大數(shù)據(jù)時代的技術(shù)和廣東省地理信息公共平臺的現(xiàn)狀，對未來地理信息公共平臺的建設(shè)提出了一些探索性的展望:支撐層服務(wù)云單元化、數(shù)據(jù)層分布式存儲化、服務(wù)層云交付化和應(yīng)用層智能推送化。將來的平臺建設(shè)中，將會對這一系列理論規(guī)劃進(jìn)行實踐評估。

大數(shù)據(jù)時代的來臨給地理信息帶來了前所未有的機(jī)遇，同時也帶來了巨大的挑戰(zhàn)，我們應(yīng)當(dāng)勇于創(chuàng)新，敢于把大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合地理信息進(jìn)行應(yīng)用，挖掘其價值，才能為政府部門和社會公眾提供更好的輔助信息。

［1］ 周星，桂德竹．大數(shù)據(jù)時代測繪地理信息服務(wù)面臨的機(jī)遇和挑戰(zhàn)［J］．地理信息世界，2013( 5) : 17-20．

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［3］ 楊哲宇．大數(shù)據(jù)在地理信息系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］．環(huán)境與生活，2014( 4) : 49-51．

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Prospect of Geographic Information System Platform Construction under Big Data Era

ZENG Yuanwu，CHEN Zepeng，F(xiàn)ANG Xiaole，WU Yongjing

在大數(shù)據(jù)時代來臨的背景下，地理信息公共平臺不僅要在原有的地圖瀏覽、興趣點查找、定位服務(wù)等模式下提供更好的體驗，還要滿足相關(guān)信息挖掘推送、快速數(shù)據(jù)分析決策等時代趨勢要求。本文以廣東省地理信息公共平臺現(xiàn)有框架為基礎(chǔ)，結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，概述了下一代平臺的建設(shè)方向。

大數(shù)據(jù);云計算;數(shù)據(jù)挖掘;服務(wù)推送;智能決策

曾元武( 1964—)，男，教授級高級工程師，主要從事遙感、地理信息平臺的工作和研究。E-mail: 10048392@ qq．com

曾元武，陳澤鵬，方曉樂，等．大數(shù)據(jù)時代下地理信息公共平臺建設(shè)展望［J］．測繪通報，2015( 11) : 84-87．

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P208

B

0494-0911( 2015) 11-0084-04

2014-09-29

廣東省國土資源廳科研專項( GDGTKJ2014006)