《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——五、GIS地理数据分析的最佳实践

本文涉及的产品
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
云解析 DNS,旗舰版 1个月
简介: 《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云上数据仓库的架构方案——五、GIS地理数据分析的最佳实践

1. 业务分析

 

GIS数据分析存在如下问题:

 

数据结构复杂多样难以管理。

数据动态变化要求更高维度计算。

大数据和大计算场景性能不佳。

智能化需要多模态数据融合管理。

 

 

 

2. 业务面临挑战

 

GIS数据具有如下特性:

 

多源性:时空数据来源多样化、非结构化。

动态性:目标对象的状态是变化的。

巨量:亿级、十亿级、百亿级。

智能化:数据库+大数据+智能分析。

 

3. 案例

 

1) 背景

 

某地理信息与农业大数据综合服务提供商,使用了智农保、农情通等产品,对农作物的生长、种植结构、气象类数据、产量预估、灾害检测等,面向的服务是多种多样的,需要大量的GIS数据的查询与分析,需要稳定可靠的数据库运行环境,以及GIS亿级大数据量查询与分析,80%以上从事技术类工作。

 

境内累计申请技术专利百件以上

稳定、安全、可靠的数据库运行环境

支持海量瓦片数据的存取

支持时空数据索引

 

image.png

 

2) 解决方案

 

GIS地理数据分析方案:

 

内置支持空间数据库引擎PostGIS和强大的GanosBase时空引擎,可以实现实时的定位及路径规划,以及对空间/时空数据进行高效的存储、索引、查询和分析计算。在应用程序中使用简单的SQL,配合GIS函数操作,即可处理复杂的空间地理数据模型(支持2D及3D处理)。得益于云原生数据仓库Analytic DBPostgreSQL版的OLAP数据综合分析能力,用户更可以实现基于地理信息的海量数据分析工作,为物联网、移动互联网、物流配送、智慧出行(智慧城市)、LBS位置服务、O2O业务系统等提供强大的决策分析支持。

能够提供地理信息数据分析。

基于PostGIS,支持地理信息数据存储分析。

使用GanosBase对时空数据进行管理和分析。

基于MPP架构,支持海量地理信息数据存储。

 

image.png

 

GanosBase并不是一款独立的产品,而是以“时空引擎”的形式融合在RDS PG/MyBase PG/PolarDB/AnalyticDB PG/Lindorm/DLA等不同的数据库产品中。

 

3) 方案优势

 

GIS地理数据分析方案优势如下:

 

严格遵循OpenGIS标准规范,高度兼容PostGIS语法。

强大、灵活、易用的专业化栅格影像数据管理。

时空图形图像免切片索引与快速显示多维多模态移动对象数据库支持。

相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
企业级API集成方案:基于阿里云函数计算调用DeepSeek全解析
DeepSeek R1 是一款先进的大规模深度学习模型,专为自然语言处理等复杂任务设计。它具备高效的架构、强大的泛化能力和优化的参数管理,适用于文本生成、智能问答、代码生成和数据分析等领域。阿里云平台提供了高性能计算资源、合规与数据安全、低延迟覆盖和成本效益等优势,支持用户便捷部署和调用 DeepSeek R1 模型,确保快速响应和稳定服务。通过阿里云百炼模型服务,用户可以轻松体验满血版 DeepSeek R1,并享受免费试用和灵活的API调用方式。
|
7天前
|
存储 人工智能 并行计算
2025年阿里云弹性裸金属服务器架构解析与资源配置方案
🚀 核心特性与技术创新:提供100%物理机性能输出,支持NVIDIA A100/V100 GPU直通,无虚拟化层损耗。网络与存储优化,400万PPS吞吐量,ESSD云盘IOPS达100万,RDMA延迟<5μs。全球部署覆盖华北、华东、华南及海外节点,支持跨地域负载均衡。典型应用场景包括AI训练、科学计算等,支持分布式训练和并行计算框架。弹性裸金属服务器+OSS存储+高速网络综合部署,满足高性能计算需求。
|
26天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
71 19
|
1月前
|
数据可视化 前端开发 测试技术
接口测试新选择:Postman替代方案全解析
在软件开发中,接口测试工具至关重要。Postman长期占据主导地位,但随着国产工具的崛起,越来越多开发者转向更适合中国市场的替代方案——Apifox。它不仅支持中英文切换、完全免费不限人数,还具备强大的可视化操作、自动生成文档和API调试功能,极大简化了开发流程。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
穹彻智能-上交大最新Nature子刊速递:解析深度学习驱动的视触觉动态重建方案
上海交大研究团队在Nature子刊发表论文,提出基于深度学习的视触觉动态重建方案,结合高密度可拉伸触觉手套与视觉-触觉联合学习框架,实现手部与物体间力量型交互的实时捕捉和重建。该方案包含1152个触觉感知单元,通过应变干扰抑制方法提高测量准确性,平均重建误差仅1.8厘米。实验结果显示,其在物体重建的准确性和鲁棒性方面优于现有方法,为虚拟现实、远程医疗等领域带来新突破。
64 32
|
1月前
|
容灾 网络协议 数据库
云卓越架构:云上网络稳定性建设和应用稳定性治理最佳实践
本文介绍了云上网络稳定性体系建设的关键内容,包括面向失败的架构设计、可观测性与应急恢复、客户案例及阿里巴巴的核心电商架构演进。首先强调了网络稳定性的挑战及其应对策略,如责任共担模型和冗余设计。接着详细探讨了多可用区部署、弹性架构规划及跨地域容灾设计的最佳实践,特别是阿里云的产品和技术如何助力实现高可用性和快速故障恢复。最后通过具体案例展示了秒级故障转移的效果,以及同城多活架构下的实际应用。这些措施共同确保了业务在面对网络故障时的持续稳定运行。
|
2月前
|
运维 监控 BI
卓越架构之FinOps最佳实践
本文探讨了云成本管理的趋势和FinOps的最佳实践。随着云计算的普及,传统的IT管理模式已无法适应按需使用和按量付费的新模式,导致企业面临资源浪费和成本失控的风险。FinOps作为一种管理理念,强调运维、财务和技术团队的合作,通过数据驱动和业务价值驱动的方式优化云成本。文章介绍了FinOps的核心挑战、最佳实践及技术工具的应用,帮助企业有效管理和优化云成本,实现降本增效。
|
2月前
|
Kubernetes 安全 数据安全/隐私保护
云卓越架构:容器安全最佳实践
本次分享由阿里云智能集团解决方案架构师张玉峰主讲,主题为“云卓越架构:容器安全最佳实践”。内容涵盖容器安全的挑战、云原生容器安全架构及典型场景。首先分析了容器安全面临的问题,如镜像漏洞和权限管理。接着介绍了容器安全架构的五个维度:身份权限管理、配置安全检查、运行时防护、镜像安全检测及发布的安全管控。最后通过具体场景展示了容器身份与权限管理、密钥管理、运行时防入侵等最佳实践,强调了安全左移的重要性,确保从开发到运行的全生命周期安全覆盖。
|
3月前
|
消息中间件 监控 安全
构建高效微服务架构:最佳实践与挑战
在现代软件开发中,微服务架构因其高度的可扩展性、灵活性和敏捷性而受到青睐。本文深入探讨了构建高效微服务架构的关键策略,包括服务的划分、通信机制、数据管理、部署与监控等方面的最佳实践。同时,文章也分析了在实施过程中可能遇到的挑战,如服务间的依赖管理、数据一致性问题、安全考量及性能优化等,并提出了相应的解决方案。通过实际案例分析,本文旨在为开发者提供一套实用的指南,帮助他们在构建微服务系统时能够有效规避风险,提升系统的健壮性和用户体验。
|
3月前
|
安全 虚拟化
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力
在数字化时代,网络项目的重要性日益凸显。本文从前期准备、方案内容和注意事项三个方面,详细解析了如何撰写一个优质高效的网络项目实施方案,帮助企业和用户实现更好的体验和竞争力。通过具体案例,展示了方案的制定和实施过程,强调了目标明确、技术先进、计划周密、风险可控和预算合理的重要性。
75 5

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多