一种用于云中GIS服务计算的异构云隔离系统及方法
虚拟化和云计算的区别
虚拟化和云计算的区别 虚拟化和云计算的区别 作者：尹正杰版权声明：原创作品，谢绝转载！否则将追究法律责任。
⼀.云计算(CLOUD COMPUTING)概述 云计算是⼀种能够跨⽹络、按需提供基础架构、服务、平台和应⽤的交付⽅式，正在快速取代原本通过硬布线连接进⾏资源共享的⽅式。
云计算是指在云中运⾏⼯作负载，⽽云是⼀种能够抽象、汇集和共享整个⽹络中的可扩展资源的IT环境。
云计算和云本⾝都不属于技术的范畴。
(1)云计算是指在云中运⾏⼯作负载的功能; (2)⽽云是⼀种环境，是运⾏应⽤的地⽅; (3)技术则是指⽤于构建和使⽤云的软件和硬件; 云计算主要分为4种类型：私有云、公共云、混合云和多云。
同时，云计算服务主要有3种：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。
云服务是指由第三⽅提供商托管的基础架构、平台或软件，可通过互联⽹提供给⽤户。
怎么选择云类型或云服务，取决于您的实际需求。
世界上没有⼀模⼀样的两个云（即使它们的类型相同），也没有两个云服务解决的是同⼀个问题。
但是，通过了解它们的相似之处，您可以更加清楚每种云计算类型和云服务可能会如何影响到您 推荐阅读: https:///zh/topics/cloud https:///zh/topics/cloud-computing/what-are-cloud-services https:///zh/topics/cloud-computing/public-cloud-vs-private-cloud-and-hybrid-cloud https:///zh/topics/cloud-computing/what-is-iaas https:///zh/topics/cloud-computing/what-is-paas https:///zh/topics/cloud-computing/what-is-saas https:///zh/topics/cloud-native-apps/what-is-faas https:///zh/topics/cloud-computing/what-is-caas https:///zh/topics/cloud-native-apps/what-is-serverless1>.云计算类型 公共云: ⼀种利⽤⾮最终⽤户所有的资源创建的云环境，可重新分发给其他租户。
浙江大学-刘仁义-浙江大学地理空间大数据创新技术及应用
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关键技术一、地理国情大数据多态云存储
创新效果 县域级别任意多边形的空间检索：秒级响应（传统超过100s）
县级地表覆盖统计效果演示，以嘉善县为例的空间范围执行地表覆盖汇总统计，可达到秒 级响应。
关键技术一、地理国情大数据多态云存储
创新效果 全省地理国情数据分类分行政区统计：24秒（传统超过3小时）
计算任务接口层
计算任务管理引擎 计算任务池 计算任务监控
Heartbeat
Daemon Daemon
Daemon
并行加速云 GPU 计算内存云 RAM
GPU
GPU
RAM
...
RAM
存储硬盘云 Disk
Disk
Disk
图像 文件
从HDFS中读取影像文件
ImageInputFormat
ImageSplit
GeoDataSet 块文件
idn skn sub-treen ts
<id,Vr> 构建RDSD
RDSD[(rid,r)]
输入格式 map变换
计算MBR
RDSD[(rid,MBRr)] 计算Z-Value
RDSD[(Zr,MBRr)]
排序 RDSD[(Zrsort,MBRr)]
采样
sort变换 sample变换
2884个县
利用县级行政界线（2884个县）对2009年全国土地利 用现状矢量数据图斑层（3.2亿图斑）进行裁剪操作， 以县为最小单元输出裁剪后的所有新图层文件，实际结 果为2小时27分钟，时间要求是4小时，其余单位均未 完成；
对2009年（3.2亿图斑）和2010年（1.1亿个图斑）全 国土地利用现状矢量数据图斑层进行合并（union）操 作，分块输出的新图层，实际结果为3小时46分钟，时 间要求是6小时，其余单位均未完成；
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案
《数据科学与大数据通识导论》题库及答案1.数据科学的三大支柱与五大要素是什么？答：数据科学的三大主要支柱为：Datalogy (数据学)：对应数据管理 (Data management)Analytics (分析学)：对应统计方法 (Statistical method)Algorithmics (算法学)：对应算法方法 (Algorithmic method)数据科学的五大要素：A-SATA模型分析思维 (Analytical Thinking)统计模型 (Statistical Model)算法计算 (Algorithmic Computing)数据技术 (Data Technology)综合应用 (Application)2.如何辨证看待“大数据”中的“大”和“数据”的关系？字面理解Large、vast和big都可以用于形容大小Big更强调的是相对大小的大，是抽象意义上的大大数据是抽象的大，是思维方式上的转变量变带来质变，思维方式，方法论都应该和以往不同计算机并不能很好解决人工智能中的诸多问题，利用大数据突破性解决了，其核心问题变成了数据问题。
3.怎么理解科学的范式？今天如何利用这些科学范式？科学的范式指的是常规科学所赖以运作的理论基础和实践规范，是从事某一科学的科学家群体所共同遵从的世界观和行为方式。
第一范式：经验科学第二范式：理论科学第三范式：计算科学第四范式：数据密集型科学今天，是数据科学，统一于理论、实验和模拟4.从人类整个文明的尺度上看，IT和DT对人类的发展有些什么样的影响和冲击？以控制为出发点的IT时代正在走向激活生产力为目的的DT（Data Technology）数据时代。
大数据驱动的DT时代由数据驱动的世界观大数据重新定义商业新模式大数据重新定义研发新路径大数据重新定义企业新思维5.大数据时代的思维方式有哪些？“大数据时代”和“智能时代”告诉我们：数据思维：讲故事→数据说话总体思维：样本数据→全局数据容错思维：精确性→混杂性、不确定性相关思维：因果关系→相关关系智能思维：人→人机协同（人 + 人工智能）6.请列举出六大典型思维方式；直线思维、逆向思维、跳跃思维、归纳思维、并行思维、科学思维7.大数据时代的思维方式有哪些？同58.二进制系统是如何实现的？计算机用0和1来表示和存储所有的数据，它的基数为2，进位规则是“逢二进一”，用1表示开，0表示关9.解释比特、字节和十六进制表示。
基于GIS云服务的云南省国土空间大数据可视化系统建设研究
基于GIS云服务的云南省国土空间大数据可视化系统建设研究王志敏【摘要】国土资源空间数据随着业务发展和技术进步,已成为海量、多源、多维、动态更新的的国土空间大数据,对这些复杂的空间数据进行分析和可视化也带来了新的挑战.传统空间数据可视化通常提供了部分基本的二维、三维可视化功能,但对于大规模的复杂国土空间数据,其在分析能力和可视化洞察能力方面存在诸多的不足.为此,文章基于云计算和大数据技术,介绍了云南国土空间大数据可视化系统,在现有GIS可视化技术基础上,将传统GIS服务云化,提出了一套国土空间大数据可视化应用框架,从国土空间大数据接入、一体化管理、可视化建模、可视化展现等关键技术进行了实现,为大规模国土空间大数据可视化提供了一种一体化的、高性能的解决方案.【期刊名称】《地矿测绘》【年(卷),期】2018(034)003【总页数】5页(P12-16)【关键词】GIS云服务;空间大数据;可视化【作者】王志敏【作者单位】云南省国土资源厅国土资源信息中心,云南昆明650224【正文语种】中文【中图分类】P208;P2090 引言随着大数据时代的到来，数据急剧增加，大数据研究成为一个新的关注热点，其核心目的是使原本各自孤立的数据得以互相关联、融合，数据挖掘和可视化正好为大数据研究提供了平台和技术。
数据挖掘是从底层探讨如何解析大数据的方法;而可视化则是从展示层探究如何表达大数据的手段，以帮助用户以可视便捷的方式，从几百万条数据中探索出各种复杂关系，从而使大数据变得可理解。
空间大数据的可视化较之普通数据可视化更为复杂与重要。
规模超大、结构多样化、空间位置、时效性高等特点使得空间大数据难以理解，获取目标知识较为困难，需要经过抽取、清洗、转化、挖掘等一系列过程，最终展示可以正确反映规律的部分。
随着国土资源管理需求及数据内容扩展，国土资源数据呈现了以核心数据库为中心，各专题数据为内容的典型空间多源异构大数据。
国土空间大数据具有以下特征：1)多内容的数据组成：国土空间数据按数据的组织形式分为空间图形数据、属性数据、非结构化多媒体数据(如图片、影像等)；按数据内容包括了基础地理数据、地政相关数据、矿政相关数据等。
农业部信息中心监管系统服务器设备购置项目包三
农业部信息中心监管系统服务器设备购置项目(包三)采购需求（货物类）一、项目介绍（1）业务需求通过农业部监管系统服务器设备购置项目的实施，有效解决现有农业部基础软件设备老化、资源不足、资源利用率分配不均等问题，打造一个一体化、高可用、高扩展、高性能的国家农业数据中心，信息系统能够按需、集中、快捷的获取相应的软件资源服务，同时为农业部新建应用系统提供可横向扩展的支撑能力。
有利于农业农村大数据资源的集中汇聚和开放共享，为“互联网+现代农业”和农业农村大数据的发展与应用奠定基础。
项目主要建设内容包括：购置应用服务器中间件16套、云GIS组件1套、消息中间件8套，并完成配套的集成实施工作。
（2）技术需求完成软件设备的购置、安装与调试及必要的技术服务，包括产品培训、集成联调、配合项目整体验收等。
应用服务器虚拟化版应具备为应用系统提供基础支撑的能力。
虚拟化应用服务器需是基于智能路由、监控和处理、资源调度、动态集群等技术实现的新一代应用服务器。
虚拟化应用服务器实现应用程序与计算资源的解耦，提供更灵活的应用部署和运行方式，能够对工作负荷以及计算资源动态管理，实现计算资源有效合理的分配，保障应用程序的服务水平，并提供更高的可用性，同时简化运维工作。
虚拟化应用服务器应以应用服务器动态集群（以下简称动态集群）为核心，为应用程序运行提供一个具备更高共享度和灵活性的运行环境。
云GIS组件应包括1套GIS云管理软件（含云端GIS服务能力和云桌面处理能力）和1套GIS“一张图”组件。
GIS云管理软件基于云计算IAAS平台构建的GIS云管理系统，可部署GIS业务环境，实现对GIS业务环境的统一管理与监控，可集成打造专属于农业行业应用的GIS私有云系统。
云端GIS服务软件提供云端GIS服务能力，要求基于自主知识产权GIS 内核，具有二三维一体化的服务发布、管理与聚合功能，扩展开发能力，提供多种移动端、Web端、PC端等开发SDK，可用于构建SOA应用系统和GIS私有云系统。
多源异构数据国家自然基金
多源异构数据国家自然基金
多源异构数据国家自然基金是指通过国家自然科学基金项目（以下简称国家基金项目）资助，以多源异构数据为研究对象的科研项目。
这类项目主要关注多源异构数据的挖掘、集成、融合以及应用等问题，旨在通过对这些数据的深入研究和分析，揭示出其中的规律和关联，为相关研究领域的发展和实践应用提供支持和指导。
多源异构数据国家自然基金项目的资助可以帮助研究者们开展深入的研究工作，并提供必要的经费和资源支持。
这些项目可以涉及多种领域，如数据挖掘、机器学习、人工智能、网络科学等，研究对象可以包括不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，以及来自不同领域和来源的数据等。
多源异构数据国家自然基金项目的申请和评审过程需要符合国家自然科学基金委员会的要求和程序，并在相关领域内具备较高的研究水平和学术能力。
申请者需要提出具体的研究问题、研究目标和方法，并展示其在相关领域的研究经验和成果。
经过严格的评审和筛选，获得资助的项目可以获得一定的财政支持和相关资源，以帮助研究者们完成其研究工作。
多源异构数据国家自然基金的资助对于促进多源异构数据的研究和应用具有重要意义。
这些项目可以推动学术研究的进展，提高国内研究者在该领域的学术声誉和影响力，同时也为相关领域的实际应用和产业发展提供了基础和支持。
通过对多源异
构数据的研究，可以开辟新的研究方向，探索出新的数据挖掘和分析方法，为相关领域的学术和实践做出新的贡献。
GIS与云计算的融合--云GIS的诞生
GIS与云计算的融合--云GIS的诞生地理信息系统（geographicinformationsystem，GIS）在发展壮大的每一环节都备受电子计算机技术发展的影响。
伴随着高分辨率传感器、合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）、激光雷达（lightdetectionandranging，LiDAR）等的广泛运用，GIS正遭遇数据信息聚集、时空聚集、测算聚集、分布式系统等层面的挑战，亟需一种更为适于的测算技术，出示即时适于的IT资源（resource），来支撑大量室内空间自然地理数据信息的发现、获得、解决和运用，并考虑多智能终端、超大型用户数量的分布式系统浏览。
云计算做为兴盛的测算技术和服务宗旨，因其按需自服务项目、跨互联网浏览、资源池化、动态性可伸缩式、按使用付钱等特点，解决了大数据产业基础设施建设聚合运用、高可伸缩等难点，并快速在各个领域获得运用。
云计算的盛行为GIS产生了新的发展壮大机会，云计算技术的导入终将进一步促进GIS 的发展壮大，云GIS就是GIS与云计算融合的成效。
云GIS指的是由自然地理空间驱动器并根据时光标准展开提升的云计算方式，使分布式计算自然环境中的自然地理空间发现和云计算变成将会。
其本质是将GIS的平台、手机软件和自然地理空间数据便捷、高效率地布署到以云计算为支撑的“云”基础设施建设之中，以延展性的、按需获得的方法出示最普遍的根据Web的服务项目。
云GIS系统由云计算来支持，可直观了解为由布署在云环境中的GIS系统，提供不一样层级的GIS云服务器。
因而，云GIS具备与云计算类似的服务项目方式和布署方式。
典型性的云GIS服务项目方式有四种，基础设施建设即服务项目（infrastructureasaservice，IaaS）方式将最底层的测算和储存等多种资源做为服务项目出示给客户；平台即服务项目（platformasaservice，PaaS）方式将运用的开发设计或布署平台做为服务项目出示给客户；软件即服务（softwareasaservice，SaaS）方式将GIS运用以Web服务的方法出示给客户；数据信息即服务项目（dataasaservice，DaaS）方式将自然地理时空大数据信息做为服务项目出示给客户。
异构主从系统的运动映射方法及系统与设计方案
本技术提供一种异构主从系统的运动映射方法，包括：S1、获取主臂的各个连杆的方向数据，并确定所述方向数据对应的主臂姿态；S2、基于单位对偶四元数，将所述主臂的各个连杆的方向数据作为输入，采用正向运动学FK和反向运动学IK算法，将所述主臂姿态映射为从臂姿态。
本技术提供的一种异构主从系统的运动映射方法及系统，通过将单位对偶四元数与正向运动学FK和逆向运动学IK相结合，成功将主臂姿态映射为从臂姿态，算法简洁且有效，易于实现。
权利要求书1.一种异构主从系统的运动映射方法，其特征在于，包括：S1、获取主臂的各个连杆的方向数据，并确定所述方向数据对应的主臂姿态；S2、基于单位对偶四元数，将所述主臂的各个连杆的方向数据作为输入，采用正向运动学FK和反向运动学IK算法，将所述主臂姿态映射为从臂姿态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在S1之前，所述方法还包括：构建从臂模型，使得从臂的各个连杆的方向和主臂的各个连杆的方向一致。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建从臂模型，使得从臂的各个连杆的方向和主臂的各个连杆的方向一致，包括：在所述从臂模型中构建三自由度的腕关节对应主臂的腕部、构建单自由度的肘关节对应主臂的肘部、构建两自由度的肩关节对应主臂的肩部；依次用连杆连接所述肩关节、所述肘关节以及所述腕关节，并调整连杆的方向和主臂的各个连杆的方向一致。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，S2包括：基于单位对偶四元数，将所述主臂的各个连杆的方向数据作为输入，获取主臂运动姿态对应的当前运动角度和期望运动角度；基于所述主臂运动姿态对应的当前运动角度和期望运动角度，利用IK算法，依次计算从臂肩关节、肘关节以及腕关节设置的角度；基于所述从臂肩关节、肘关节以及腕关节设置的角度，利用FK算法，确定所述从臂姿态，以实现将所述主臂姿态映射为从臂姿态。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述主臂运动姿态对应的当前运动角度和期望运动角度，利用IK算法，依次计算从臂肩关节、肘关节以及腕关节设置的角度，包括：基于所述主臂运动姿态对应的当前运动角度和期望运动角度，利用IK算法，依次确定所述从臂肩关节、肘关节以及腕关节的轴方向向量；基于所述从臂肩关节、肘关节以及腕关节的轴方向向量，依次计算所述从臂肩关节、肘关节以及腕关节的角增量。
地理空间大数据创新技术及应用
• 多云共生平衡架构
双态云计算方法
• 本地存储、本地处理、独立服务
• 智能感知的计算任务调度体系
高 效
稳 定
• 最大限度减少数据传输损耗
• 适用分布式计算模型
• 多云并算协同机制
内存云
硬盘云
• 分布式部署的内存云，提供了海量内存计算空间
• 计算过程在内存云中，无硬盘I/O
关键技术二、地理国情大数据高性能地理计算
传统计算效率存在问题
单机处理方式效能低
• 计算作业时间长 • 交互等待时间长 • 无法应对大规模时空数据处理需求
MPP架构下大规模并行计算
• 基础设备昂贵 • 基于MPI框架，并行效率存在瓶颈 • 计算过程仍需网络I/O
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关键技术二、地理国情大数据高性能地理计算
大要素集、计算频繁的数据以 WKT格式基于HDFS存储，并 使用HBase存储空间索引
影像数据、文档数据采用分布 式文件系统与元数据表结合的 方式管理
文件数据组织结 构 传感器名
年份
月份 日数 卫星名称
日数
矢量数据组织结
构 Geodatabase
地
分区数据
理
国
情
要 素
不分区数据
WKT
数 据
组
Geodatabase
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合并文件
HBase
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...
EndKey）
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多源异构数据集成的实景三维数据模型
多源异构数据集成的实景三维数据模型
周俊晖;赵聪浩;冯振俭;苏玮
【期刊名称】《北京测绘》
【年(卷),期】2022(36)5
【摘要】本文根据实景三维中国的要求,提出一种集成多源异构数据的空间数据体数据模型。
以面向对象的方式,在概念上对地理场景和地理实体的数据结构进行了统一,对传统的“三域”标识组织进行了拓展,对描述同一个地理事物的多种空间数据进行了集成,尤其拓展了对多种三维空间数据的组织和存储。
增加了非结构化数据索引,支持空间数据体关联文档和多媒体数据。
此外,还提出了一种简化解决空间数据体间关系的组织、管理问题的方案。
最后,依据该数据模型,提出一套与之相适应的混合数据库建设方案,该方案已经在多个相关项目实践中得以应用。
【总页数】8页(P563-570)
【作者】周俊晖;赵聪浩;冯振俭;苏玮
【作者单位】广州南方智能技术有限公司;南宁市自然资源信息集团有限公司;广州市城市建设档案馆
【正文语种】中文
【中图分类】P284;P208
【相关文献】
1.基于XML中间件的多源异构水污染源数据集成方案探讨
2.基于实景三维模型的多源数据集成技术研究
3.基于Neo4j的数据空间多源异构数据集成管理研究
4.家
电服务全生命周期多源异构大数据集成技术研究5.基于BIM的绿色建筑运维多源异构数据集成路径研究
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