Nền tảng dữ liệu lớn thời gian

I. Tổng quan về Platform

Với cơ sở dữ liệu theo thứ tự thời gian và dữ liệu phân tán là đặc điểm kỹ thuật, nền tảng này sử dụng tính toán song song, tính toán bộ nhớ, bộ nhớ đệm đa cấp và lập kế hoạch động và các công nghệ khác để thực hiện việc quản lý dữ liệu lớn về không gian và thời gian, song song hóa các thuật toán phân tích và đáp ứng nhu cầu phát hành, duyệt, truy vấn và phân tích dữ liệu không gian và thời gian quy mô cực lớn trong môi trường đám mây.

II. Tính năng nền tảng

Bao gồm một lượng lớn dữ liệu không gian được sản xuất theo các tiêu chuẩn thông tin địa lý bản đồ như DLG, DOM, DEM, DRG và một lượng lớn dữ liệu tự phát như văn bản, hình ảnh, giọng nói, video, v.v., cả dữ liệu trong không gian vật lý và dữ liệu trong không gian ảo. Dữ liệu lớn thời không là dữ liệu lớn quan trọng nhất, ngoài đặc điểm chung của dữ liệu lớn, còn có tính đặc thù của chính nó. Nền tảng chủ yếu có các tính năng sau:

1. Dữ liệu lớn về thời gian và không gian bao gồm các mối quan hệ liên quan đến các đối tượng, quá trình, sự kiện trong không gian, thời gian, ngữ nghĩa......

2. Dữ liệu lớn không-thời gian có các đặc điểm tiến hóa theo thời gian, biến đổi không khí, động, đa chiều. Những thay đổi không-thời gian dựa trên đối tượng, quá trình, sự kiện này có thể đo lường được, quá trình thay đổi của nó có thể được mô tả như một sự kiện, thông qua sự ám chỉ liên quan của các đối tượng, quá trình và sự kiện, mô hình liên kết động của dữ liệu lớn không-thời gian có thể được thiết lập.

3. dữ liệu lớn không gian-thời gian có đặc tính quy mô, đặc điểm tiến hóa không gian-thời gian của dữ liệu lớn không gian-thời gian ở các quy mô khác nhau, có thể thực hiện chuyển đổi quy mô và xây dựng lại các mối quan hệ liên quan đến đối tượng, quá trình và sự kiện, từ đó thực hiện phân tích liên quan nhiều quy mô của dữ liệu lớn không gian-thời gian.

4. Dữ liệu lớn về không gian và thời gian Sự thay đổi không gian và thời gian có nhiều loại, đa quy mô, đa chiều và đặc điểm liên kết động. Các ràng buộc liên quan có thể được phân loại theo định hướng nhiệm vụ, thiết lập cơ chế lựa chọn ràng buộc liên quan theo định hướng nhiệm vụ, cấu trúc lại và cập nhật. Theo mối tương quan giữa các ràng buộc liên quan, phương pháp tạo heuristic ràng buộc liên quan mặt tiền có thể được xây dựng cho nhiệm vụ.

5. Dữ liệu lớn về không gian và thời gian có đặc điểm về chiều không gian và thời gian, rút ra đặc điểm hành vi tình dục theo giai đoạn trong thời gian thực, cũng như tham khảo các ràng buộc liên quan đến không gian và thời gian để xây dựng mô hình tình trạng, cảm nhận, hiểu và dự đoán tình trạng dẫn đến một giai đoạn hành vi cụ thể xảy ra trong thời gian thực. Bạn có thể nhằm vào vấn đề hiểu biết và dự báo sự kiện dữ liệu lớn thời gian và không gian, nghiên cứu mô hình và xây dựng cơ sở quy tắc về hành vi sự kiện dữ liệu lớn không gian, cung cấp bảo đảm kiến thức cho việc khai thác mô hình và cảnh báo chủ động của sự kiện bất thường.

III. Chức năng nền tảng

• Xử lý dữ liệu động theo thời gian thực

1. Hệ thống xử lý dữ liệu động thời gian thực, chủ yếu được sử dụng để thu thập, xử lý và quản lý tất cả các loại dữ liệu động. Nội dung hệ thống bao gồm quản lý nút IoT, quản lý dữ liệu động thời gian thực, quản lý phân loại dữ liệu động thời gian thực, quản lý chỉ số giám sát dữ liệu động thời gian thực, v.v.

2. Chức năng quản lý nút IoT, hỗ trợ tăng, sửa đổi, xóa các nút IoT và các hoạt động khác, mỗi loại nút IoT tương ứng với một lớp, lớp hỗ trợ chọn bộ dữ liệu đã có hoặc thiết lập bộ dữ liệu mới.

3. Chức năng quản lý dữ liệu động theo thời gian thực, hỗ trợ dữ liệu động theo thời gian thực như dữ liệu IoT, dữ liệu vận hành và giám sát thành phố như điện nước và điện, v.v., để thực hiện truy vấn, hiển thị kết quả, thống kê dữ liệu và các hoạt động khác.

4. Chức năng phân loại dữ liệu động thời gian thực, hỗ trợ phân loại dữ liệu để tăng, sửa đổi, xóa, truy vấn và các hoạt động cơ bản khác. Một hoặc nhiều nút IoT và các lớp khác có thể được xác định trong mỗi phân loại.

5. Chức năng chỉ số giám sát dữ liệu động thời gian thực, hỗ trợ định nghĩa các chỉ số giám sát theo từng loại nút IoT, bao gồm thêm, xóa hoặc sửa đổi các chỉ số giám sát và xác định địa chỉ dịch vụ thu thập dữ liệu chỉ số giám sát, chu kỳ cập nhật dữ liệu, chu kỳ thu thập dữ liệu, giá trị tới hạn dữ liệu, quy tắc giám sát dữ liệu và các thông tin khác, sau khi thiết lập quy tắc giám sát dữ liệu, đối với dữ liệu ngoài phạm vi giám sát, hệ thống sẽ tiến hành xử lý cảnh báo.

• Xử lý và xây dựng thư viện thực thể địa lý

Hệ thống xử lý và xây dựng dữ liệu thực thể địa lý, chủ yếu dùng để xử lý, kiểm tra chất lượng, xây dựng thư viện, cập nhật và phát hành dữ liệu thực thể địa lý cơ sở. Nội dung hệ thống bao gồm xử lý dữ liệu thực thể, kiểm tra chất lượng, quản lý, cập nhập kho và phát hành dịch vụ thực thể, v. v.

• Quản lý dữ liệu thời gian

Hệ thống quản lý dữ liệu lớn thời gian và không gian, cung cấp các công cụ nhập khẩu, phối hợp, phát hành và quản lý nhất thể hóa dữ liệu thời gian và không gian, thực hiện quản lý và ứng dụng thống nhất thông tin thời gian và không gian, thích ứng với lượng lớn, sản xuất và quản lý dữ liệu nhiều loại và cập nhật dữ liệu thường xuyên. Hệ thống chủ yếu bao gồm các chức năng như quản lý dữ liệu thời gian và không gian, quản lý bản đồ, quản lý dịch vụ, đầu vào xuất, truy vấn thống kê, trực quan dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu, quản lý hệ thống và an ninh, v. v.

• Khai thác dữ liệu lớn thời gian

Hệ thống khai thác và phân tích dữ liệu lớn thời không, chủ yếu là sắp xếp lại tài nguyên dữ liệu đã có, phân tích mối liên hệ nội tại giữa các dữ liệu để có được thông tin dữ liệu sâu sắc hơn. Hệ thống bao gồm GEO-ETL, quản lý thư viện chỉ số, khai thác dữ liệu và các tính năng khác.