《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
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3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。

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