Облачные вычисления для больших геопространственных данных
Abstract
Большие данные широко представлены при исследовании Земли из космоса при наземных исследованиях. Это дает основание говорить о больших пространственных данных, о больших геопространственных данных или о больших геоданных. В статье приведен анализ применения, облачных вычислений для решения задач обработки больших данных. Этот подход применим при решении других задач в области применения больших пространственных данных, таких как умные города.
Keywords:
пространственные данные - spatial data; геопространственные данные - geospatial data; облачные вычисления - cloud computing; базы данных - databases; распределенные системы - distributed systems; геоданные - geodata.
References
1. Космические исследования земных ресурсов. Методы и средства измерений и обработки информации. - М.: Наука, 1976. - 386 с.
2. . Lynch, C. Bigdata: How do your data grow? / C. Lynch // Nature. — 2008. — Vol. 455, No. 7209. — P. 28—29.
3. Облачные платформы и сервисы / И.П. Дешко [и др.]. — М.: МАКС Пресс, 2016. — 80 с.
4.Geospatial cyberinfrastructure: Past, present and future / C. Yang [et al.] // Computers, Environment and Urban Systems. — 2010. — Vol. 34 (4). — P. 264—277.
5. Marr, B. Big Data: Using SMART Big Data. Analytics and metrics to make better decisions and improve performance / B. Marr. — Wiley, 2015. — 258 p.
6. Utilizing Cloud Computing to address big geospatial data challenges / C. Yang [et al.] // Computers, Environment and Urban Systems. — 2017. — Vol. 61. — P. 120—128.
7. Lee, J. G. Geospatial Big Data: Challenges and opportunities / J.G. Lee, M. Kang // Big Data Research. — 2015. — Vol. 2 (2). — P. 74—81.
8. Big Data and Cloud Computing: Innovation opportunities and challenges / C. Yang [et al.] // International Journal of Digital Earth. — 2017. — Vol. 10. — P. 13—53.
9. Kim, G. H. Big-data applications in the government sector / G.H. Kim, S. Trimi, J.H. Chung // Communications of the ACM. — 2014. — Vol. 57 (3). — P. 78—85.
10. Ammn, N. Big Data challenges / N. Ammn, M. Irfanuddin. // International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering. — 2013. — Vol. 2 (1). — P. 613—615.
11. Fan, J. Statistical analysis of Big Data on pharmacogenomics / J. Fan, H. Liu // Advanced Drug Delivery Reviews. — 2013. — Vol. 65 (7). — P. 987 — 1000.
12. Batty, M. Big Data, smart cities and city planning / M. Batty // Dialogues in Human Geography. — 2013. — Vol. 3 (3). — P. 274—279.
13. Skytland, N. Big Data: What is NASA doing with Big Data today [Электронный ресурс] / N. Skytland. — Режим доступа: https://open.nasa.gov/blog/what-is-nasa-doingwith-big-data-today, свободный. — Загл. с экрана.
14. MERRA analytic services: Meeting the Big Data challenges of climate science through cloud-enabled climate analyticsas-a-service / J.L. Schnase [et al.] // Computers, Environment and Urban Systems. — 2017. — Vol. 61, P. B. — P. 198—211.
15. Das, M. Anomaly detection and spatio-temporal analysis of global climate system / M. Das, S. Parthasarathy // Proceedings of the third international workshop on knowledge discovery from sensor data ACM. — P. 142 — 150.
16. Debbage, N. The urban heat island effect and city contiguity / N. Debbage, J.M. Shepherd // Computers, Environment and Urban Systems. — 2015. — Vol. 54. — P. 181 — 19
17. Automatic scaling Hadoop in the cloud forefficient process of big geospatial data / Z. Li [et al.] // ISPRS International Journal of Geo-Information. — 2016. — Vol. 5 (10). — P. 173
18. A spatiotemporal indexing approach for efficient processing of big array-based climate data with MapReduce / Z. Li [et al.] // International Journal of Geographical Information Science. — 2017. — Vol. 31. — P. 17—35.
19. Contemporary computing technologies for processing big spatiotemporal data / C. Yang [et al.] // Space-time integration in geography and GIScience / ed. by Mei-Po Kwan [et al.]. — Netherlands.: Springer, 2015. — P. 327—351.
20. Lushbough, C. M. Life science data analysis workflow development using the bioextract server leveraging the iPlant collaborative cyberinfrastructure / C.M. Lushbough, E.Z. Gnimpieba, R. Dooley // Concurrency and Computation: Practice and Experience. — 2015. — Vol. 27 (2). — P. 408—419.
21. Kramer, M. A modulular software arehitecture for processing of big geospatial data in the cloud / M. Kramer, I. Senner // Computers & Graphics. — 2015. — Vol. 49. — P. 69—81.