陶迎春，劉 光，龐京輝，吳愛華，趙凌美

(1. 北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院，北京 100871; 2. 北京市測繪設(shè)計研究院，北京 100038;3. 城市空間信息工程北京重點(diǎn)實驗室，北京 100038)

構(gòu)建面向個性化服務(wù)的特大城市云空間數(shù)據(jù)中心

陶迎春1,2,3，劉 光2,3，龐京輝2,3，吳愛華2,3，趙凌美2,3

(1. 北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院，北京 100871; 2. 北京市測繪設(shè)計研究院，北京 100038;3. 城市空間信息工程北京重點(diǎn)實驗室，北京 100038)

特大城市測繪地理信息數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)海量、增長快速、多源異構(gòu)、頻繁使用的特點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)和Web2.0時代的到來，傳統(tǒng)的空間數(shù)據(jù)存儲管理與共享服務(wù)模式存在成果缺乏整合和挖掘、空間信息服務(wù)被動且無差別性等缺點(diǎn)，難以滿足用戶不斷提高的空間數(shù)據(jù)內(nèi)容、服務(wù)響應(yīng)速度和服務(wù)質(zhì)量的要求，也難以適應(yīng)因人而異的個性化空間信息服務(wù)的需求。本文對個性化服務(wù)和云空間數(shù)據(jù)中心構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，提出了個性化空間數(shù)據(jù)情境應(yīng)用模式，以及一種基于Web客戶端的個人異構(gòu)空間數(shù)據(jù)在線集成方法，基于NoSQL實現(xiàn)了個人空間數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)服務(wù)集成，并以北京市為例基于私有云構(gòu)建了安全可靠、高效運(yùn)行、可擴(kuò)展、用戶參與度高、提供個性化服務(wù)的特大城市云空間數(shù)據(jù)中心。

個性化服務(wù)；空間數(shù)據(jù)情景式應(yīng)用；異構(gòu)空間數(shù)據(jù)在線集成；云空間數(shù)據(jù)中心

在當(dāng)前大數(shù)據(jù)和Web2.0時代背景下，大量數(shù)據(jù)快速產(chǎn)生，用戶對數(shù)據(jù)服務(wù)內(nèi)容的豐富程度、服務(wù)響應(yīng)的速度和質(zhì)量要求空前高漲[1]，對數(shù)據(jù)服務(wù)的個性化需求也層出不窮。以北京市為代表的特大城市測繪地理信息歷史跨度長、種類多、數(shù)據(jù)量大且在不斷迅速積累中，具有數(shù)據(jù)海量、增長快速、多源異構(gòu)、頻繁使用的特點(diǎn)。然而，以往測繪部門所產(chǎn)生的大量空間數(shù)據(jù)成果往往堆積在硬盤中，數(shù)據(jù)資源分散、缺乏整合和挖掘，空間信息服務(wù)存在同一性、被動性和無差別性等缺點(diǎn)[2]，難以適應(yīng)因人而異的個性化空間信息服務(wù)需求，空間數(shù)據(jù)存儲管理與共享服務(wù)模式亟待升級。

云技術(shù)是當(dāng)前數(shù)據(jù)中心建設(shè)的大勢所趨[3]。目前國際國內(nèi)IT巨頭如谷歌、微軟、百度等，均基于公有云建立了自身的數(shù)據(jù)中心，國內(nèi)也有部分省市(如江蘇省[4]、上海市[5]等)將政務(wù)空間數(shù)據(jù)置于政務(wù)云上。但是，受信息安全政策的限制，特大城市長期積累的海量、精準(zhǔn)的空間數(shù)據(jù)的存儲與應(yīng)用不能采用以上方式。與此同時，國內(nèi)外對空間信息服務(wù)的架構(gòu)、主動推送技術(shù)和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)研究較多[6-7]，但對服務(wù)的個性化問題研究相對匱乏。本文提出基于私有云構(gòu)建安全可靠、高效運(yùn)行、可擴(kuò)展的特大城市云空間數(shù)據(jù)中心，拓展Web2.0下空間數(shù)據(jù)的情景應(yīng)用模式，使得用戶參與信息資源管理，產(chǎn)生個人數(shù)據(jù)內(nèi)容，進(jìn)行服務(wù)中的互動，為個性化信息服務(wù)發(fā)展趨勢下的特大城市測繪地理信息管理與服務(wù)提升提供解決思路。

1 個性化服務(wù)構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)

1.1 個性化空間數(shù)據(jù)情景應(yīng)用模式

與流程固定的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)需求不同(見表1)，個性化的業(yè)務(wù)需求多樣且復(fù)雜，具有不確定性和即時性，很難在信息系統(tǒng)開發(fā)時期明確定義[8]。個性化空間數(shù)據(jù)情景應(yīng)用模式，即將來自個人客戶端的數(shù)據(jù)和服務(wù)器端的多種空間數(shù)據(jù)服務(wù)組合成一個集成Web 應(yīng)用，從組合中獲取新的價值，達(dá)到“1+1>2”的效果。本文利用HTML5的拖放特性，基于Mashup技術(shù)構(gòu)建了情境應(yīng)用程序，實現(xiàn)了個人客戶端數(shù)據(jù)與服務(wù)器端服務(wù)的簡單、快速融合。用戶將個人數(shù)據(jù)拖放至指定網(wǎng)頁上，并選擇所需的數(shù)據(jù)與功能服務(wù)，即可滿足個性化的踏勘選點(diǎn)、路線規(guī)劃、數(shù)據(jù)申請、數(shù)據(jù)下載、成果目視檢查等多種測繪日常生產(chǎn)工作的情景應(yīng)用需求(見表2)。

表1 個性化應(yīng)用模式與傳統(tǒng)固定業(yè)務(wù)模式區(qū)別

表2 個性化測繪日常生產(chǎn)應(yīng)用情境示例

1.2 基于NoSQL的個人異構(gòu)空間數(shù)據(jù)服務(wù)集成與在線協(xié)同

異構(gòu)空間數(shù)據(jù)集成與共享一直是測繪地理信息研究的重要領(lǐng)域。個人空間數(shù)據(jù)內(nèi)容各異，無法統(tǒng)一規(guī)格和數(shù)量，具有非結(jié)構(gòu)性、不可預(yù)見性。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫雖然在存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時具有穩(wěn)定性好、效率高等特點(diǎn)，但是無法滿足非關(guān)系數(shù)據(jù)類型的存取需求。NoSQL數(shù)據(jù)庫具有高擴(kuò)展和高可用性，具有高并發(fā)處理能力，適用于非關(guān)系型的個人空間數(shù)據(jù)存取[9]。本文將NoSQL數(shù)據(jù)庫與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫結(jié)合，在存儲格式固定的基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)時使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，在存儲無固定規(guī)則的個人空間數(shù)據(jù)時使用NoSQL數(shù)據(jù)庫，并在應(yīng)用時集成服務(wù)，可實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)。圖1展示了基于MongoDB的個人數(shù)據(jù)空間服務(wù)與傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)服務(wù)的集成方法。

圖1 基于NoSQL的個人空間數(shù)據(jù)服務(wù)集成方法

城市測繪領(lǐng)域常見的異構(gòu)數(shù)據(jù)格式包括AutoCAD數(shù)據(jù)(如DWG/DXF格式的地形圖)、ArcGIS數(shù)據(jù)(如Shape格式的GIS數(shù)據(jù))、圖片數(shù)據(jù)(如TIFF格式的影像數(shù)據(jù))、Excel表格數(shù)據(jù)(如CSV格式的統(tǒng)計數(shù)據(jù))等。異構(gòu)空間數(shù)據(jù)集成方法主要有空間數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)互操作、直接操作、基于Web集成等[10]。本文提出了一種基于Web客戶端的個人異構(gòu)空間數(shù)據(jù)松耦合在線集成方法(如圖2所示)。該方法支持城市測繪常見的CAD DXF、Shape、GeoTIFF等格式，對數(shù)據(jù)的內(nèi)容規(guī)格幾乎沒有限制，且在客戶端網(wǎng)頁上顯示的個人CAD數(shù)據(jù)能保持原始符號樣式，Shape數(shù)據(jù)能查詢屬性。同時，通過HTML5的拖放特性提升了交互體驗，本地及服務(wù)器NoSQL數(shù)據(jù)庫中存儲的個人文件可通過用戶在網(wǎng)頁上的簡單拖放操作，實現(xiàn)在線顯示、查詢，并與服務(wù)器發(fā)布的其他數(shù)據(jù)服務(wù)疊加，從而支撐了多類異構(gòu)數(shù)據(jù)的在線疊加分析和協(xié)同應(yīng)用。

圖2 個人異構(gòu)空間數(shù)據(jù)在線集成方法

2 云空間數(shù)據(jù)中心構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)資源管理組裝模型

特大城市擁有大量、多年代、多尺度、多類型的測繪地理信息數(shù)據(jù)，但以往數(shù)據(jù)都存放在各自的存儲設(shè)備中，相互獨(dú)立、沒有建立關(guān)聯(lián)關(guān)系，用戶難以全面掌握數(shù)據(jù)情況，不利于根據(jù)自身情況選取合適數(shù)據(jù)并進(jìn)行多維度、多角度的分析。本文在構(gòu)建面向個性化服務(wù)的云空間數(shù)據(jù)中心時，在對已有數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)全面調(diào)研的基礎(chǔ)上，從核心應(yīng)用目標(biāo)出發(fā)，采用層級分類與時間序列相結(jié)合的方法，將龐雜的數(shù)據(jù)以清晰、便于用戶理解的方式進(jìn)行分類組裝，形成了數(shù)據(jù)資源目錄和元數(shù)據(jù)；同時，對數(shù)據(jù)資源進(jìn)行體系化管理，針對每一項數(shù)據(jù)資源，規(guī)劃設(shè)計數(shù)據(jù)的采集、整合加工、綜合應(yīng)用、共享發(fā)布、信息服務(wù)與更新推送等生產(chǎn)、服務(wù)與更新全套流程，從而形成一套完整的體系，確保數(shù)據(jù)源源不斷地發(fā)揮最大價值。

2.2 基于虛擬化平臺的私有云空間數(shù)據(jù)中心

云計算具有按需服務(wù)、資源共享、快速彈性等特點(diǎn)，適合于個性化服務(wù)。云計算的部署模型包括私有云、公有云、混合云等，其中私有云的安全性最高[11]。本文采用VMWare vCloud搭建基于云架構(gòu)的數(shù)據(jù)中心，將私有云平臺用于特大城市海量異構(gòu)的空間數(shù)據(jù)管理和服務(wù)中，形成了生產(chǎn)用私有云資源池、容災(zāi)用私有云資源池，業(yè)務(wù)連續(xù)性可保證恢復(fù)時間(RTO)為4 h，恢復(fù)點(diǎn)(RPO)為8 h。主要技術(shù)特點(diǎn)有：

(1) 資源池化。將多個獨(dú)立的物理資源(CPU、內(nèi)存)池化為統(tǒng)一的資源池，可依據(jù)需求動態(tài)分配資源，有效減少“一對一”硬件配置帶來的資源浪費(fèi)。

(2) 高效管理。通過虛擬化管理平臺實現(xiàn)了靈活、高效、高可靠、可輕松擴(kuò)展的管理，系統(tǒng)搭建、系統(tǒng)遷移、系統(tǒng)恢復(fù)時間成倍縮減。

(3) 高速存取。采用LanFree技術(shù)，將應(yīng)用數(shù)據(jù)流與備份數(shù)據(jù)流分開，使業(yè)務(wù)系統(tǒng)與備份系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流互不影響，提高客戶端訪問數(shù)據(jù)的存取速度。

3 面向個性化服務(wù)的云空間數(shù)據(jù)中心構(gòu)建

3.1 總體架構(gòu)

作為特大城市的代表，北京市積累了1934年以來地上地下、多源、異構(gòu)、多時態(tài)、多尺度、海量的空間數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)使用頻繁，用戶個性化需求層出不窮。本文以北京市為例構(gòu)建了面向個性化服務(wù)的特大城市云空間數(shù)據(jù)中心，總體架構(gòu)如圖3所示。

3.2 實現(xiàn)效果

基于上述關(guān)鍵技術(shù)和總體架構(gòu)，在北京市地理信息中心建立了云空間數(shù)據(jù)中心，IT資源可依據(jù)應(yīng)用需求動態(tài)分配，資源利用率提高50%以上；系統(tǒng)搭建、遷移、恢復(fù)時間由幾天縮短為幾個小時；數(shù)據(jù)備份效率提高約30%?？臻g數(shù)據(jù)經(jīng)梳理規(guī)劃后，歸為6大類41中類110小類，通過資源目錄和元數(shù)據(jù)規(guī)范描述，構(gòu)建了單類資源同步增量更新與多類資源聯(lián)動更新流程；按照“生產(chǎn)庫與服務(wù)庫分開、核心數(shù)據(jù)與個性化數(shù)據(jù)分開”的設(shè)計思路建立了數(shù)據(jù)庫，并發(fā)布了數(shù)據(jù)查看、查詢、處理、分發(fā)與更新等服務(wù)；開發(fā)完成了集數(shù)據(jù)管理、調(diào)度、處理于一身的數(shù)據(jù)管理集成管理系統(tǒng)，實現(xiàn)了全面、多角度、靈活、個性化的數(shù)據(jù)展示與多種、多樣的分析的數(shù)據(jù)資源集成展示系統(tǒng)，以支撐個性化測繪生產(chǎn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品分發(fā)服務(wù)系統(tǒng)，以及對社會大眾提供基礎(chǔ)地理信息產(chǎn)品查詢服務(wù)的基礎(chǔ)地理信息資源門戶。部分系統(tǒng)界面如圖4所示。

目前，該云空間數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為北京市重要的基礎(chǔ)地理信息管理服務(wù)平臺，并支撐著基礎(chǔ)測繪、工程測量、GIS數(shù)據(jù)加工等測繪地理信息的日常生產(chǎn)工作。

圖3 總體技術(shù)架構(gòu)

圖4 部分系統(tǒng)界面

4 結(jié)束語

隨著Web2.0的應(yīng)用拓展，用戶參與信息資源管理、參與產(chǎn)生個性化內(nèi)容、進(jìn)行服務(wù)中的互動是個性化信息服務(wù)的發(fā)展趨勢。本文提出了針對測繪部門個性化業(yè)務(wù)需求的空間數(shù)據(jù)情境應(yīng)用模式，通過NoSQL對用戶參與產(chǎn)生的個人空間數(shù)據(jù)進(jìn)行了管理，基于一種Web客戶端集成方法實現(xiàn)了不限規(guī)格的多種異構(gòu)個人空間數(shù)據(jù)即時、在線疊加分析和協(xié)同應(yīng)用，基于Mashup技術(shù)將各類數(shù)據(jù)服務(wù)融合為特定情境下的Web應(yīng)用，創(chuàng)新了個性化空間數(shù)據(jù)服務(wù)的應(yīng)用模式和技術(shù)方法。

傳統(tǒng)常規(guī)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器資源空閑率高，管理和運(yùn)行效率較低，可擴(kuò)展性較差，本文以北京市為例，在將海量龐雜的空間數(shù)據(jù)資源按照分類清晰、便于用戶理解的方式規(guī)劃組裝的基礎(chǔ)上，采用虛擬化技術(shù)，在國內(nèi)城市測繪領(lǐng)域率先建成高效運(yùn)行、可擴(kuò)展、面向個性化服務(wù)的云空間數(shù)據(jù)中心。目前，該數(shù)據(jù)中心已為城市規(guī)劃、城市建設(shè)和管理提供了大量數(shù)據(jù)服務(wù)，其架構(gòu)和關(guān)鍵技術(shù)也形成了一套解決方案，并應(yīng)用于國家、市政府委辦局、區(qū)縣政府委辦局等多個單位的地理信息系統(tǒng)中，通過大量實踐驗證了該技術(shù)的可行性和適用性。

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Construction of Mega City Cloud Spatial Data Center with Personalized Services

TAO Yingchun1,2,3，LIU Guang2,3，PANG Jinghui2,3，WU Aihua2,3，ZHAO Lingmei2,3

(1. Peking University, Beijing 100871, China； 2. Beijing Institute of Surveying and Mapping, Beijing 100038, China； 3. Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering, Beijing 100038,China)

The geographic information data of mega city has the characteristics of massive volume, rapid accumulation, heterogeneous and being frequent used. In the era of big data and Web2.0, traditional storage and management of spatial data and sharing service mode lacks of data integration and mining, as well as passively serves customers without differences. It is difficult to meet the increasing requirements of richer spatial data content, quicker response and higher quality. And it is difficult to adapt to individualized demand of spatial information service. In this paper, the key technologies of personalized services and cloud spatial data centre construction have been researched, personalized situational data application mode is proposed, a method of online heterogeneous space data integration has been described, individual spatial data and traditional spatial data service integration is realized based on NoSQL. Taking Beijing as an example, a mega cities space cloud data centre based onprivatecloudhasbeenbuilt,whichisreliable,efficient,expandableandhashighparticipationdegreeandprovidespersonalizedspatialservices.

personalized service; situational application of spatial data; online integration of heterogeneous spatial data; cloud spatial data centre

陶迎春,劉光,龐京輝,等.構(gòu)建面向個性化服務(wù)的特大城市云空間數(shù)據(jù)中心[J].測繪通報，2017(2)：10-13.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0039.

2016-05-30

測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512011)

陶迎春(1983—)，女，博士生，工程師，主要研究方向為GIS技術(shù)。E-mail：taoyc@bism.cn

P208

A

0494-0911(2017)02-0010-04