Облачные вычисления для больших геопространственных данных

Цветков В. Я., Буравцев А. В.

Читать статью полностью

  Облачные вычисления для больших геопространственных данных (1,31 MB)

Аннотация

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. 

Ключевые слова:

пространственные данные - spatial data; геопространственные данные - geospatial data; облачные вычисления - cloud computing; базы данных - databases; распределенные системы - distributed systems; геоданные - geodata.

Список литературы

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.