基于GeoEast系统的超大数据处理资源优化技术研究与应用
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的云计算架构，旨在提供高效、可靠的地震数据分析和处理服务。
该平台能够支持大规模数据的存储、处理和可视化，并能够提供实时的地震监测和预警功能。
GeoEast云平台的架构主要包括以下几个组件：数据存储模块、数据处理模块、数据可视化模块、地震监测模块和预警模块。
数据存储模块是整个平台的核心组件，它负责存储PB级地震数据。
为了应对大规模数据存储的需求，可以采用分布式存储系统，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），将数据分布存储在多台服务器上。
还可以使用高性能的数据库系统，如Apache Cassandra，来存储时间序列数据，以满足地震数据的高速写入和查询需求。
数据处理模块负责对地震数据进行分析和处理。
可以利用分布式计算框架，如Apache Spark，对数据进行批处理和实时处理。
批处理可以用于地震数据清洗和特征提取，实时处理可以用于地震数据监测和预警。
还可以采用机器学习算法，如深度学习算法，对地震数据进行模式识别和预测，以提高地震预警的准确性和及时性。
数据可视化模块是用于展示地震数据和分析结果的组件。
可以使用Web技术，如HTML5和JavaScript，开发交互式的地震数据可视化界面。
还可以使用地理信息系统（GIS）技术，将地震数据在地理空间上进行可视化和分析，以便用户更直观地了解地震情况。
地震监测模块是用于实时监测地震活动的组件。
可以采用分布式数据采集系统，如云闪存存储系统，将地震数据从多个地震监测站点实时采集到平台中，并实时进行数据分析。
还可以利用传感器网络和物联网技术，实时监测地震数据，并将数据发送到云平台进行进一步处理和分析。
预警模块是用于实时预警地震的组件。
可以利用实时数据分析和模式识别算法，对地震数据进行实时预测和预警。
一旦检测到地震信号，系统会立即发出预警信息，并通知相关部门和用户，以便他们及时采取措施。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究GeoEast云平台是一个以地震数据为核心的大数据云计算平台。
该平台基于PB级地震数据，采用先进的数据挖掘和机器学习技术，可以支持地震研究、地震监测、地震预警等应用。
整个平台的架构可以分为三层：数据层、计算层和应用层。
以下将详细介绍每一层的构成和功能。
数据层是整个平台最底层，主要包括地震观测数据和地震背景数据。
地震观测数据包括地震波形数据、地震目录数据和地震监测数据等；地震背景数据包括地形数据、地质构造数据、地球物理数据等。
这些数据来源复杂，规模庞大，需要进行存储、管理和备份。
数据层主要的任务是将这些数据整合起来，实现数据的规范化、标准化和可视化，为后续的应用提供支持。
计算层是平台的核心层，主要负责将庞大的地震数据转化为可用的信息，为应用层提供数据分析和处理的基础。
计算层包括以下组件：1. 数据处理：对地震数据进行清洗、过滤、时序对齐等处理，提取出有效信息。
2. 数据挖掘：利用机器学习、深度学习等技术，从庞大的地震数据中提取出地震的特征，发现地震的规律和趋势，为地震预警和灾害预防提供支持。
3. 数据可视化：采用先进的可视化手段，将地震数据以图表、地图等形式展示出来，帮助用户更好地理解数据，发现地震隐患。
应用层是平台的最上层，主要为用户提供各种地震相关的应用服务。
应用层根据不同用户的需求，将计算层处理得到的信息提供给用户使用，包括地震预警、地震灾害评估、地震目录查询、地震研究等。
应用层的优化可以提高用户体验，促进平台应用的广泛推广。
在实现这个架构的过程中，GeoEast云平台还需要实现以下功能：1. 安全性：保证数据的安全性和隐私性。
2. 可扩展性：平台需要能够支持不断增长的数据量和用户量。
3. 高可用性：保证平台24小时正常运行，对紧急情况进行快速响应。
总之，基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究，旨在实现地震数据的集成、处理和应用，为地震预警、地震灾害预防、地震科学研究等领域提供强有力的支持。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究近年来，大数据技术的发展为地震数据的处理和分析提供了更好的解决方案。
GeoEast公司基于PB级地震数据，设计和开发了一套名为GeoEast云平台的地震数据处理平台。
本文将对该云平台的架构进行研究和分析。
GeoEast云平台的架构采用了微服务架构，这是一种将复杂应用程序拆分为一系列小型独立服务的架构风格。
每个微服务都有自己独立的开发、测试和部署过程，可以单独扩展，便于团队协作和维护。
该云平台的核心组件包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等模块。
数据采集模块负责实时收集地震数据，并将数据存储到分布式文件系统中。
数据存储模块采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储PB级地震数据，具有高可靠性和可伸缩性。
数据处理模块负责对地震数据进行预处理和转换，以提供给用户更加精确、实时的地震信息。
数据分析模块则通过数据挖掘和机器学习算法，对地震数据进行分析和建模，为地震预测和防灾提供支持。
在架构设计上，GeoEast云平台采用了容器化技术来实现每个微服务的隔离和部署。
具体来说，平台使用Docker容器来打包和分发微服务，通过Kubernetes容器编排平台进行自动化管理和扩展。
这种容器化架构可以大大简化部署和管理的复杂性，提高系统的弹性和可扩展性。
除了数据处理模块外，GeoEast云平台还提供了一些其他功能模块，如用户管理、权限控制、任务调度和数据可视化等。
用户管理模块负责管理用户的注册、登录和权限分配，确保系统的安全性和可靠性。
权限控制模块则基于角色和权限的设计，实现对数据和功能的精细化控制。
任务调度模块用于管理和调度各个微服务的工作任务，保证系统的高效运行。
数据可视化模块将地震数据以可视化图形的形式展示，方便用户查看和分析。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台采用了微服务架构和容器化技术，实现了地震数据的实时采集、存储、处理和分析。
该平台具有高可靠性、可伸缩性和易管理性的特点，为地震预测和防灾提供了有效的支持。
GeoEast项目底图海量数据管理与显示技术
GeoEast项目底图海量数据管理与显示技术邓丽[1];张旭东[1];吴蜀燕[1];金瑞锋[1];李海鹰[1];李全虎[1]【期刊名称】《石油工业计算机应用》【年(卷),期】2018(26)2【摘要】项目底图子系统是一个在大地坐标系统上显示项目所包括的测量数据投影位置的窗口,用户可利用项目底图的显示功能在平面上分析项目中的数据,是项目管理的重要组成部分。
针对目前海量数据的需求,项目底图采用了一系列关键技术,在数据读取、数据显示以及数据分析、编辑、计算等方面都取得很大进展,并且在实际应用中取得了良好的效果。
【总页数】3页(P16-18)【作者】邓丽[1];张旭东[1];吴蜀燕[1];金瑞锋[1];李海鹰[1];李全虎[1]【作者单位】[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心;;[1]中国石油东方地球物理公司物探技术研究中心【正文语种】中文【中图分类】P226.3【相关文献】1.海量数据管理技术在桥梁结构监测中的应用 [J], 周兵;周锋2.GeoEast海量地震数据高效处理技术 [J], 文佳敏;赵长海;侯红军;杜吉国;王增波3.GeoEast海量数据处理资源优化配置技术研究与应用 [J], 龚莉;赵玉梅;张红杰;郑玉霞;刘宗祥4.基于根节点聚合技术的海量倾斜摄影三维模型数据管理与应用研究 [J], 吕剑峰;储鼎;赵晓伟5.中国科学院地理信息技术与产业发展论坛暨“SuperMap GIS技术研讨会”——北京超图海量空间数据管理技术取得重大突破 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
GEOEAST系统在地震数据处理中的应用的开题报告
GEOEAST系统在地震数据处理中的应用的开题报告题目：GEOEAST系统在地震数据处理中的应用一、研究背景地震是地球上深部地壳与上层地球圈之间长期紧张积压形成的弹性应变释放的过程，是地球活动的一种重要表现形式。
地震数据的处理对于地震发生预警、震源定位、地震物理学研究等方面具有重要的意义。
然而，地震数据处理的复杂性和数据量巨大的量级，使得传统的数据处理方法难以胜任，因此需要新的处理方法及工具来提高数据处理效率和精度。
GEOEAST系统是一种新型的地震数据处理方法，它采用并行计算技术和分布式计算技术，能够实现对大规模地震数据的高效处理和分析。
GEOEAST系统已经在很多大型地震科学研究项目中得到了广泛的应用，例如中国大陆地震台网震源定位系统、地震观测系统等等。
因此，本研究将探究GEOEAST系统在地震数据处理中的应用，以期为地震研究和预测提供更好的技术支持。
二、研究目的本研究旨在探究GEOEAST系统在地震数据处理中的应用，包括GEOEAST系统的原理、功能及其在地震数据处理中的具体应用。
并进一步分析GEOEAST系统的处理效率和精度，比较其与传统方法的优缺点，为地震数据处理提供更高效、精确的技术支持。
三、研究内容（1）GEOEAST系统的原理及功能介绍该部分主要介绍GEOEAST系统的原理、架构、特点和相关功能，包括系统的数据输入输出方式、CPU资源的分配和调度机制等。
（2）GEOEAST系统在地震数据处理中的应用该部分将详细阐述GEOEAST系统在地震数据处理中的具体应用，如地震波形的处理、震源定位、震源机制反演、地球构造研究等方面。
（3）GEOEAST系统与传统方法比较分析该部分将对传统地震数据处理方法与GEOEAST系统进行比较分析，比较它们的优缺点以及在不同场景下的使用情况。
四、研究意义本研究能够进一步推动地震数据处理技术的发展，为地震研究提供更加高效、精确的技术支持，从而提高地震预警和预测的准确性和可靠性。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的地震灾害研究平台，旨在为地震研究人员提供强大的计算和分析能力。
该平台的架构需要考虑到数据的存储、处理和计算能力的需求，以及用户界面的友好性和可靠性。
平台的数据存储架构需要能够存储和管理PB级别的地震数据。
数据存储可以采用分布式文件系统，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS），以提供高可靠性和高可扩展性。
平台还可以使用分布式数据库，如HBase或Cassandra，以支持高并发的数据访问和查询。
平台的数据处理架构需要具备较高的计算能力，以支持地震数据的预处理和分析。
平台可以使用分布式计算框架，如Apache Spark或Hadoop MapReduce，以实现并行计算和大规模数据处理。
平台还可以使用GPU加速技术，如NVIDIA CUDA，以提升计算性能。
平台的用户界面需要具备友好性和可靠性。
用户界面可以采用Web应用程序的形式，以实现跨平台和远程访问。
平台可以使用前端框架，如React或Angular，以实现快速响应和交互式操作。
平台还需要考虑用户身份验证和数据安全性，以保护用户的隐私和数据安全。
平台的架构还需要考虑到系统的可伸缩性和可靠性。
平台可以使用容器化技术，如Docker或Kubernetes，以实现系统的弹性扩展和故障恢复。
平台还可以使用负载均衡和故障转移技术，如Nginx或HAProxy，以提高系统的性能和可靠性。
GeoEast软件特色技术在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用
GeoEast软件特色技术在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用GeoEast是一款地质信息处理与解释软件，广泛应用于石油、天然气等地质资源领域。
其特色技术为地质模型构建提供了方便快捷的工具，同时还可进行储层预测和油气资源评价。
本文将介绍GeoEast软件在盆1井西凹陷北东环带砂质碎屑流储层预测中的应用。
盆1井位于西凹陷北东环带，是目前石油勘探领域的重要区域之一。
在该区域的勘探中，砂质碎屑流储层的预测是一个关键问题。
GeoEast软件以其强大的处理能力和高精度的预测结果，在这个过程中发挥了重要作用。
首先，GeoEast软件能够对地质数据进行多种处理，有效地提取了研究区域的地质特征。
通过对地震和测井数据的处理与解释，软件得出了研究区域的构造和岩性信息。
在此基础上，GeoEast软件利用强大的数据拟合功能，将这些信息与先前的勘探结果进行比较和分析，进而建立了准确的地质模型。
其次，GeoEast软件通过地质模型构建了三维地质空间，进一步完善了研究区域的地质描述。
该软件能够将地震、测井和地质数据进行有效融合，生成高精度的三维地质模型。
这种综合考虑了各种数据的权重，使得地质描述更加准确，为储层预测提供了可靠的基础。
再次，GeoEast软件利用其先进的储层预测模块，基于已有的地质模型进行砂质碎屑流储层的预测。
该软件结合了模拟、统计和人工神经网络等多种方法，能够通过参数调整和优化预测结果，提高预测的准确性。
在盆1井西凹陷北东环带的研究中，GeoEast软件成功预测了多个砂质碎屑流储层，为后续勘探工作提供了重要的指导。
最后，GeoEast软件能够对预测结果进行可视化展示，帮助地质工程师更好地理解地质模型和储层预测结果。
其直观的图形界面和丰富的功能使得用户可以自由选择感兴趣的数据层进行查看和分析。
这些特点使得GeoEast软件在研究中得到了广泛应用，并在盆1井西凹陷北东环带的砂质碎屑流储层预测中取得了显著的成果。
geoeast的数据处理流程
geoeast的数据处理流程
geoeast公司是一家专门从事地理空间数据采集、处理和分析的科技公司。
下面是geoeast的典型数据处理流程:
1. 数据采集
- 利用多种采集手段,包括无人机航拍、卫星遥感、地面测绘等方式获取空间数据
- 数据格式包括图像、点云、矢量等
2. 数据预处理
- 对原始数据进行标准化、纠正和融合等预处理工作
- 消除数据噪声,确保数据质量
3. 数据存储与管理
- 建立标准的空间数据库和数据仓库
- 支持多种数据格式,方便后续的数据调用和管理
4. 数据处理与分析
- 使用先进的空间分析算法对数据进行处理
- 提取有价值的地理信息,生成专题数据产品
5. 可视化与共享
- 采用2D/3D可视化技术呈现地理要素和专题信息
- 建立Web GIS平台便于数据的发布和共享
6. 应用拓展
- 开发各类GIS应用系统,服务政府决策和社会发展
- 基于大数据、人工智能等前沿技术,不断创新研发
geoeast致力于将地理空间大数据的价值最大化,为客户提供专业化、智能化的一站式服务。
针对地震资料解释的GeoEast云计算管理系统应用
第28卷第4期2020年10月Vol.28No.4Oct.202035石油工业计算机应用COMPUTER APPLICATIONS OF PETROLEUM•特邀论文•针对地震资料解释的GeoEast云计算管理系统应用杨显峰，郭峰，曹士炳，罗刚，张卫华，林辉（东方地球物理公司研究院计算机技术服务中心）摘要:针对多个分布于全国的地震资料解释站点业务迅猛发展的需要及特点，基于GeoEast云计算平台，研发了地震资料解释云计算管理系统，实现了跨区域的地震资料解释业务软硬件资源共享及动态调配，在满足大数据量、大数据体解释需要的同时，大幅降低了软硬件采购成本。
关键词：云计算；GeoEast云平台；地震资料解释0引言中油物探东方地球物理公司研究院传统解释业务面临着诸多问题，急需要一种新的软硬件资源的管理模式进行改革。
团队就此诸多问题展开研讨,开发云计算管理系统,使其既能满足传统地震数据解释业务的生产需要,又能满足大数据软硬件资源前后方共享。
通过设备的选型、安装、配置及应用展开论述,使传统的地震数据解释业务软硬件资源统一集中部署、集中管理、集中应用，提供高效稳定的后台保障,最终达到前后方数据安全共享、提高前后方资源利用率的目的。
1解释业务面临的问题1.硬件传统解释系统的硬件设施，通常是由一套装载软件的服务器或工作站、N个与服务器相关联的客户端主机及挂载在这台服务器上的磁盘存储组成。
客户端主机需要调取服务器上的软件资源进行作业。
中国石油东方地球物理公司研究院解释业务分布在全国各地,如大庆、吉林、辽河、新疆、华北等地均有站点，均形成了大小规模不等的集群或工作站群，因此硬件设施较为分散,资源调用及管理相对复杂。
即使同一个站点的本地工作站及客户端也可能分散在不同楼层，资源无法统一集中管理。
硬件资源作为解释业务的主要成本之一，一台双路服务器年折旧超过万元海年设备能耗费用数千元,再加上机房配套设施、维保、人工等成本每年超过数万元。
GeoEast系统地震作业运行方式的优化
２ ０ １ ４ 年６ 月
物 探 装 备
第２ ４ 卷
第３ 期
・
新技 术介 绍 ・
Ｇｅ ｏ Ｅ ａ ｓ ｔ 系统 地 震 作 业 运 行 方 式 的优 化
刹、 孝萍 杜吉国 陈继 红 宁 克 岩 柴军 丽
摘 要
（ 东方地球物理公司物探技术研究中心 ， 河北涿州 ０ ７ ２ ７ ５ ０ ）
Ｇｅ ｏ Ｅ ａ ｓ ｔ 是 东方地 球 物理 公 司所 研制 开 发 的大 型地 震数 据处 理解 释一 体化 系统 。该 系统 主要 应用
提交 。批 量执 行控 制 系统 是 可 以 独 立执 行 的程 序 ，
它将 地震 作业 中的模 块 有 序 地组 织起 来 ， 加 载模 块 库并 为模 块提 供必 要 的数 据 和 其 它 资源 ， 控 制 数 据
震 数 据 处 理 的效 率
关 键 词 Ｇ ｅ ｏ Ｅ ａ ｓ ｔ 地 震 数 据 处 理 串行 执 行 控 制 系 统 并 行 处 理 框 架
Ａ ＢＳ ＴＲＡ ＣＴ
Ｓ ｕ ｎ Ｘｉ ａ ｏ ｐ ｉ ｎ ｇ ，Ｄｕ Ｊ ｉ ｇ ｕ ｏ ，Ｃｈ ｅ ｎ Ｊ ｉ ｈ ｏ ｎ ｇ ，Ｎｉ ｎ ｇ Ｋｅ ｙ ａ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃｈ ａ ｉ Ｊ ｕ ｎ ｌ ｉ ．Ｏｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｇｅ ｏ Ｅａ ｓ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ＇ ｓ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ． ＥＧＰ， ２ ０ １ ４， ２ ４ （ ３ ） ： ２ ０ ４ － ２ ０ ９
GeoEast系统断层解释功能技术研究及应用
GeoEast系统断层解释技术研究及应用李海鹰吴蜀燕王立松邓丽高慧欣刘彩芳（东方地球物理公司物探技术研究中心，河北涿州072751）Fault interpretation technique research and its application ofGeoEast system摘要在地震构造解释软件应用中，断层解释是围绕在剖面上解释层位和断层，然后在底图上组合断层多边形，以断层多边形来表示断层面为中心工作进行的。
快速、高效的断层解释一直是GeoEast构造解释系统迫切解决的问题。
描述了GeoEast构造解释系统在提升断层解释效率方面所实施的一系列方法，具体是通过对层位自动搭接断层、断距自动计算、断层组合线自动追踪、自动识别上下盘等一系列方法进行了深入研究，实现了断层解释的部分自动化。
In the application of seismic interpretation software system, fault interpretation consists of horizon interpretation and fault interpretation in the section and combination of fault polygons on the base map, the fault polygons to represent the fault plane of the center of the work carried out. Fast, efficient fault interpretation has been urgent to solve the problem of GeoEast interpretation system. Describes the implementation GeoEast constructed to explain the system to enhance the efficiency of fault interpretation. GeoEast interpretation system researches deeply in stopping horizon by faults，the faults cutting off the horizons automatically，fault heaves automatic calculation，faultpolygons automatic tracking，automatic identification of the upper and the lower plates. All of these series of researches realized the semiautomatic fault interpretation.Key words：G eoEast Interpret System，fault interpretation，fault combination，fault point，fault heave，fault polygon1. BGP Inc.，CNPC，Zhuozhou，Hebei 072751，China关键词GeoEast系统断层解释断层组合断点断距断层组合多边形1 引言断层解释是解释系统的重要组成部分，断层解释的准确性和合理性，直接影响到油气藏的开发。
geoeast的数据处理流程
geoeast的数据处理流程英文回答：The data processing workflow at Geoeast involves several steps to ensure the accuracy and reliability of the data. Here is a detailed explanation of the process:1. Data Collection: The first step is to collect the raw data from various sources, such as sensors, satellites, or surveys. This data can include geographic information, weather data, or any other relevant data needed for analysis.2. Data Cleaning: Once the data is collected, it needs to be cleaned to remove any errors, duplicates, or inconsistencies. This step involves checking for missing values, outliers, and formatting issues. For example, if we are analyzing temperature data, we need to ensure that all values are in the same unit of measurement and there are no missing values due to sensor malfunctions.3. Data Transformation: After cleaning, the data may need to be transformed or normalized to make it suitablefor analysis. This can involve converting data types, scaling values, or applying mathematical functions. For instance, if we have a dataset with temperature values in Fahrenheit, we may need to convert them to Celsius for consistency.4. Data Integration: In some cases, data from different sources or formats need to be combined for analysis. This can involve merging datasets based on common variables or aggregating data at different levels of granularity. For example, if we have temperature data from multiple weather stations, we may need to merge them into a single dataset for analysis.5. Data Analysis: Once the data is prepared, it can be analyzed using various statistical or machine learning techniques. This step involves exploring the data, identifying patterns or trends, and deriving insights. For instance, we can use regression analysis to understand therelationship between temperature and other variables like humidity or wind speed.6. Data Visualization: To communicate the findings effectively, data visualization techniques are used to create charts, graphs, or maps. This helps in presenting the results in a visually appealing and understandable manner. For example, we can create a line graph to show the temperature variation over time or a heat map to display the spatial distribution of temperatures.7. Data Interpretation: Finally, the analyzed data and visualizations are interpreted to draw conclusions and make informed decisions. This step involves understanding the implications of the findings and providing recommendations based on the analysis. For example, if we find that there is a correlation between temperature and crop yield, we can recommend adjusting agricultural practices accordingly.Overall, the data processing workflow at Geoeast involves collecting, cleaning, transforming, integrating, analyzing, visualizing, and interpreting data to generatevaluable insights and support decision-making.中文回答：Geoeast的数据处理流程包括多个步骤，以确保数据的准确性和可靠性。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究一、GeoEast云平台架构概述GeoEast云平台是一个基于PB级地震数据的大数据存储和处理平台，其架构设计主要包括数据存储层、数据管理层、数据计算层和应用服务层。
数据存储层主要用于存储PB级地震数据，包括地震波形数据、地震事件目录、地震模拟数据等；数据管理层主要用于管理地震数据的元数据信息和数据访问权限；数据计算层主要用于地震数据的并行计算和数据挖掘分析；应用服务层主要用于提供地震科研和应用服务的接口和功能。
二、数据存储层设计在PB级地震数据存储方面，GeoEast采用分布式文件系统和分布式数据库存储技术，以实现高性能的数据存储和访问。
分布式文件系统采用HDFS（Hadoop Distributed File System）技术，用于存储地震波形数据和地震模拟数据；分布式数据库存储采用HBase和Cassandra等技术，用于存储地震事件目录和元数据信息。
通过这样的设计，可以实现PB 级地震数据的高效存储和管理。
三、数据管理层设计在数据管理层，GeoEast采用了数据管理系统和权限控制系统，用于管理地震数据的元数据信息和访问权限。
数据管理系统主要包括数据目录、数据标引和数据质量控制等功能，用于提供地震数据的元数据信息和数据访问接口；权限控制系统主要包括用户认证、数据权限控制和数据安全保护等功能，用于保障地震数据的安全和隐私。
四、数据计算层设计在数据计算层，GeoEast采用了大规模并行计算和数据挖掘分析技术，用于实现PB级地震数据的高性能计算和科学分析。
大规模并行计算采用了Hadoop和Spark等技术，用于实现地震数据的高效处理和计算；数据挖掘分析采用了机器学习和深度学习技术，用于挖掘地震数据的规律和事件。
五、应用服务层设计在应用服务层，GeoEast提供了地震科研和应用服务的接口和功能，包括地震数据查询、地震模拟分析、地震预警系统等。
通过这样的设计，可以为地震科研人员和应用开发者提供丰富的地震数据和工具，实现地震科研和应用服务的智能化和便捷化。
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究
基于PB级地震数据的GeoEast云平台架构研究一、研究背景地震是世界各国面临的一项重大自然灾害，其对人民生命财产安全产生严重威胁。
地震监测技术的不断发展为地震预警提供了更多的数据支持，同时也为相关科研人员提供了更多的研究素材。
由于地震监测数据的规模庞大，传统的地震监测与预警系统已经无法满足数据处理和分析的能力，急需一种新型的地震监测与预警系统，能够利用大数据和云计算等技术，实现地震数据的快速处理与高效利用。
二、研究内容1. 架构设计GeoEast云平台的架构设计需要满足海量地震监测数据的存储、处理和分析的需求。
其需要具备数据的高可靠性和高可用性，能够实现地震数据的快速存储和高效检索，满足地震科研人员对数据的各种需求。
GeoEast云平台需要具备较强的计算能力，能够实现对地震数据的快速处理和分析，为地震监测预警提供更多的技术支持。
2. 数据存储3. 数据处理GeoEast云平台需要具备较强的数据处理能力，能够实现对PB级地震数据的快速处理和分析。
其需要建立起一套完整的地震数据处理系统，包括数据的清洗、过滤、整理和分析等功能，为地震科研人员提供更多的研究素材。
4. 系统集成GeoEast云平台需要建立起一套完整的地震监测与预警系统，整合地震监测数据、地震监测设备和地震预警模型等资源，为地震监测预警提供更多的技术支持。
其需要实现地震数据的实时采集和实时处理，为地震监测预警提供更及时的数据支持。
三、技术路线基于PB级地震数据的存储技术是GeoEast云平台的重要技术支持。
其需要建立起一套结构化存储和非结构化存储相结合的数据存储体系，满足地震监测数据的高效存储和管理需求。
3. 云计算技术GeoEast云平台需要充分利用云计算技术实现地震数据的快速处理和高效利用。
其需要建立起一套高可用性、高可靠性和高性能的云计算环境，满足地震监测数据的快速处理和分析需求。
四、应用前景GeoEast云平台的研究成果将在地震监测与预警领域得到广泛的应用。
PostgreSQL在GeoEast多学科数据管理系统中的应用
2051 引言近年来，随着“两宽一高”（宽频带的激发震源，宽方位的观测排列，高密度的空间采样）[1]地震勘探一体化技术在人工地震采集领域的发展和应用，使地震数据采集量呈几何级数增长。
目前，单一海洋或陆地工区的地震采集数据量已经高达数十TB 级，甚至数百TB 级。
同时，随着历年地震数据采集和生产开发过程中的配套成果数据的积累，数据量级跃升至PB 级。
海量勘探数据对于企业级数据库的存储管理提出了严苛的考验。
Oracle 数据库作为全球数据库产品最大供应商，占据着国内外许多核心行业的数据库市场。
在国内地震勘探行业中Oracle9、Oracle10等系列数据库产品提供了优质且昂贵的数据服务。
但随着外部环境的变化（技术封锁、国外政策限制等）、市场监管的要求、以及开源、自研数据库的兴起等多种因素，地震勘探领域需要一款具有开源许可协议的、技术趋势开放先进的、性能指标接近Oracle 的企业级数据库来应对PB 级海量勘探数据的管理。
2 PostgreSQL（PG）数据库4 应用实践通过PLM （产品生命周期管理）、ERP （企业资源计划）、MES （生产执行系统）系统支持该生产计划模式的运行，在某地下工程装备龙头企业进行应用实践。
结合该公司的实际生产计划，建立了基于项目的网络计划和基于MRP 的物资计划双轮驱动的生产计划体系，如图7所示。
以ZTE6250土压平衡盾构机产品为例，其产品结构如图8所示：主轴承为战略物资，根据销售预测，结合目前和在途物料库存情况，维护战略预设表（表1），通过MRP 生成战略预投计划。
根据项目交期和模板，维护项目，通过接口同步至MES 系统，基于有限产能进行排产，得到项目计划（表2）。
根据挂载在项目上的大部件需求，运行MRP 后，产生自制件计划，转换为生产订单并同步至MES 。
在MES 中基于有限产能排程后，产生装配计划（表3）和制造计划（表4）。
项目立项时，长周期物资需提前安排采购。
GeoEast服务器软硬件故障的恢复及用户应用优化
GeoEast服务器软硬件故障的恢复及用户应用优化宋柏芬;吴显凤;孟繁举【摘要】2009年从美国引进的IBM集群系统的管理节点dqhm04由于盘控故障,致使系统上安装的GeoEast无法启动;VSP用户应用GeoEast打不开工区,创建作业流程时发现模块名字都是灰色;用户同时应用GeoEast软件和从法国CGG公司引进的GeoCluster软件需要切换用户账号。
针对这三个问题采用更换管理节点;查找许可证文件;编写shell脚本程序进行解决。
从而使管理节dqhm04服务器GeoEast软件均正常工作,用户不用反复切换账号,只需一个账号就能很方便地应用两套软件。
【期刊名称】《石油管材与仪器》【年(卷),期】2018(004)006【总页数】4页(P89-92)【关键词】GeoEast软件服务器;磁盘控制器故障;GeoEast软件许可故障;GeoEast 用户应用系统优化【作者】宋柏芬;吴显凤;孟繁举【作者单位】[1]大庆钻探工程公司物探一公司研究院,黑龙江大庆163357;[1]大庆钻探工程公司物探一公司研究院,黑龙江大庆163357;[1]大庆钻探工程公司物探一公司研究院,黑龙江大庆163357;【正文语种】中文【中图分类】TP2740 引言IBM集群系统是我院2009年引进的一套高性能地震资料处理运算系统，它包括512个计算节点，24个数输入输出节点，6个存储节点和5个管理节点。
在管理节点上安装CGG ,GeoEast等2套应用软件，担负着地震资料处理生产任务，经过近十年的生产运行，集群系统老化，故障率逐步升高，就GeoEast服务器即dqhm04管理节点而言，担负着VSP垂直地震剖面处理系统和地震资料处理系统两大功能，一旦出现故障势必影响生产任务的正常运行。
1 Geoeast软件服务器硬件故障故障现象：安装Geoeast 软件的管理节点dqhm04服务器突然就能启动了，当试图进入系统盘管理程序也无法进入，故障现象显示如图1所示：图1 dqhm04服务器启动信息2 Geoeast服务器无法启动的解决办法针对上述故障现象，首先，我们查找相关维修资料，并根据以往的维修经验，初步判断是该管理节点的系统盘或者是磁盘控制器坏了，我们采取由浅入深的办法一步一步查找，先是把dqhm04节点的系统盘，安装在原来的用于HP XP2400磁盘子系统管理的域名服务器dqfm02上，系统能够正常启动，判断不是系统盘本身的原因；这时又把dqfm02上的系统盘放到dqhm04上，系统仍然出现上图所示的故障现象，此时我们可以很肯定的判断是磁盘控制器故障了，打开机箱发现磁盘控制器是集成在主板上的，因此无法单独更换磁盘控制器，只能把dqhm04节点的系统磁盘移到dqfm02节点上，因为我们知道GeoEast软件是安装在sdb1上，即外置盘上，所以必须把dqhm04节点的外置盘也移到dqfm02节点上，不用重新构建RAID1(内置盘是RAID1)和RAID5(外置盘是RAID5)让磁盘控制器自动识别磁盘[1，2]。
优化系统配置提高GeoEast系统运行效率
优化系统配置提高GeoEast系统运行效率
陈继红;赵书华;祝宽海;王仕检
【期刊名称】《物探装备》
【年(卷),期】2010(020)004
【摘要】本文介绍了GeoEast处理解释一体化应用软件的使用技巧:如何配置和优化复杂的PC-Cluster集群环境,通过配置系统的硬、软件,合理使用共享盘、临时数据和并行文件系统,从而达到提高GeoEast大型应用软件系统运行效率的目的.【总页数】4页(P219-222)
【作者】陈继红;赵书华;祝宽海;王仕检
【作者单位】东方地球物理公司物探技术研究中心,河北涿州072750;东方地球物理公司物探技术研究中心,河北涿州072750;东方地球物理公司物探技术研究中心,河北涿州072750;东方地球物理公司物探技术研究中心,河北涿州072750
【正文语种】中文
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基于GeoEast系统的超大数据处理资源优化技术研究与应用作者：张洁赵玉梅史哲翟修齐陈翔张红杰来源：《计算机时代》2020年第04期摘; 要：近年来，随着野外地震勘探力度的不断增加，单步地震处理数据量已高达到PB 级，地震资料处理项目对高性能集群软硬件的要求也越来越高。
研究基于GeoEast系统超大数据处理的资源优化配置技术，重点从集群的本地盘、CPU测试与优化、高性能并行存储的优化以及GeoEast系统数据库参数优化等几个方面对超大数据处理系统进行优化配置，从而提高超大数据处理系统的整体性能，并为超大数据处理系统的软硬件资源配置提供一定的理论参考。
关键词：大数据处理; 高性能并行存储; GeoEast; NFS; Oracle数据库中图分类号：TP311.5; ; ; ; ; 文献标识码：A; ; ;文章编号：1006-8228（2020）04-01-04Research and application of the resource optimization technology forbig data processing based on GeoEast systemZhang Jie， Zhao Yumei， Shi Zhe， Zhai Xiuqi， Chen Xiang， Zhang Hongjie（BGP， CNPC， Zhuozhou， Hebei 072750， China）Abstract： In recent years， with the increasing intensity of field seismic exploration， the amount of single-step seismic processing data has reached PB level， and seismic data processing projects have higher requirements for HPC cluster hardware and software. This paper focuses onoptimizing the configuration of big data processing system from the aspects of cluster local disk，CPU test and optimization， high performance parallel storage optimization and GeoEast system database parameter optimization， to improve the overall performance of the big data processing system， so as to provide certain theoretical reference for the hardware and software resource allocation of the big data processing system.Key words： big data processing; high performance parallel storage; GeoEast; NFS; Oracle database0 引言随着地震勘探精度不断提高，野外勘探数据量逐年增大，GeoEast系统[1]中运行的项目数据量由以前的TB级增长到现在的PB级，同时随着处理技术的快速发展，地震数据处理计算越来越复杂，计算量也逐渐增大，给PC集群的软硬件资源带来了巨大的挑战，存在处理集群运行效率低、大型PB级项目无法运行等许多問题。
本文主要介绍如何从集群、存储以及软件三方面对大数据处理资源进行优化配置，解决超大数据项目运行过程中出现的一系列问题，以满足GeoEast系统运行超大数据地震处理项目的需求。
1 集群资源优化技术1.1 本地盘的测试与优化GeoEast系统一般会使用集群节点的本地盘做临时工作目录。
本地盘的性能会直接影响一些作业的运行效率，如输入输出、分选、深度偏移，四维去噪等。
本地盘IO性能差，会导致数据无法及时与内存交换，造成计算资源的浪费与利用率低。
针对本地盘分别就不同的文件系统类型、RAID级别、磁盘数量、缓存策略以及条带深度等进行测试，发现采用4块机械盘的RAID0做成EXT4文件系统时效率最高，且不同缓存策略以及条带深度情况下，读写效率差别较大，测试结果如表1所示。
当采用Cached模式时，所有读写操作都会使用RAID卡的缓存保存数据，相对于Direct 的直接读写模式，本地盘的读写性能是原有的2倍以上。
而条带深度如果设置太小，就很有可能出现一个IO横跨多个分条单元的情况，随着分条深度的增大，一个IO跨盘的几率逐渐减小，因此随着分条深度的增加，大IO读写性能会逐渐增加[2]。
在大数据处理的场景下，缺省分条深度64K无法让本地盘性能发挥最优，推荐设置为512K。
本地盘的优化解决了大数据处理项目中本地盘的IO性能低的瓶颈问题，尤其是对于提高叠前深度偏移作业的运行效率有着明显的作用。
1.2 不同CPU架构下作业测试在GeoEast系统中有很多需要耗费大量CPU资源的应用模块，CPU资源的性能直接影响到大数据处理的效率，为了寻找最优的CPU型号，分别对于WildAmpAtten、CPU版叠前深度偏移以及CPU版叠前时间偏移模块在不同CPU集群环境中进行对比测试，如图1、图2和图3所示。
在WildAmpAtten模块测试中，考虑主频因素使用Gold 6132 V5的集群表现最佳。
在叠前深度偏移模块测试中，使用GOLD 6132 V5的集群深度偏移速度是使用E5 2680 V4的1.49倍。
而在叠前时间偏移模块测试中，使用Gold 6132 V5的集群偏移效率是另一组集群的1.9倍。
2 高性能存储优化技术2.1 OceanStor9000存储优化在华为OceanStor9000并行存储中，所有的存储节点既是数据节点同时也是元数据节点，不同的元数据节点管理不同的目录[3]。
而在地震处理过程中，同一工区的数据往往会集中存储到同一个目录下，导致同一目录下的文件可能达到上万个或更多。
由于这些文件在相同目录下，所以只能由一个元数据服务器管理，从而会引发数据访问有延迟的情况，无法发挥分布式存储多节点的优势。
针对这种情况，进行了两种场景的对比测试。
场景一：工区作业数据集中在一个数据目录下，进行处理作业。
场景二：工区作业数据拆分分成了4个目录，进行处理作业，可以看出后者的读写延迟更小，如图4所示。
在GeoEast系统工区目录结构基础上，增加附盘可以把地震数据和速度文件的读写分散到多个元数据节点上。
建议同一项目下建多个工区可以有效地减少单个list、LOG、datatable目录下的文件数量，同时增加交互读写等操作响应较快的其他存储作为主盘，以改善小文件的读写性能，大数据读写性能好的OceanStor9000存储设置成附盘，并定义只使用附盘存放地震数据，通过这种方式可以大大提高作业运行速度[4]。
2.2 NFS参数优化目前生产中使用的高性能存储绝大多数都是通过nfs协议进行共享的，使用nfs挂载存储的时候如果用默认参数，数据传输速度就无法达到最理想值。
在nfs中rsize和wsize两个参数分别指定了server端和client端读写数据的块大小[5]。
这两个参数若设置过小就会有更多的包在网络上发送数据，增加了网络的通信量，同时在服务器和存储端上都增加了CPU的开销。
在大数据处理的现状下，NFS读写的数据块都很大，将rsize和wsize调高到1M，可以提高NFS文件系统的读写性能。
3 Oracle数据库参数优化3.1 数据库连接数调优在GeoEast系统中一些过期却没有正常退出的进程往往占用了大量的数据库进程。
这一类型的进程如果大量存在不仅会造成软件报错，还会导致数据库服务器性能下降。
在运行作业数量非常大的情况下，可以通过修改数据库参数适当的增加数据库的连接数，提高作业的运行效率，同时定期清理死作业死进程以释放数据库可用连接数，并及时关闭不用的交互如GeoSeismicView、jobeditor、GeoJobConsole，以释放占用数据库服务器的资源。
3.2 cursor_sharing参数Oracle版的stapply 模块速度非常慢，并且占用大量的资源。
该模块中，每一地震道应用一次就会产生一条SQL命令。
海量数据的道数非常多，同时运行多个Stapply作业时，系统常出现假死甚至Oracle服务器死机的情况。
将cursor_sharing的值由缺省的EXACT改为FORCE，可有效提高了SQL语句的解析效率。
3.3 open_cursors参数该参数的缺省值为300。
而在GeoEast中，PGeosortIn模块50节点每节点4个任务时作业就报错。
如果数据大于80T的话，建议将该参数修改到3000，修改后不用重启数据库即可生效。
SQL>alter system set open_cursors=3000;System altered.SQL> show parameter cursorNAME; ; ; ; ; ; ; ; ; ; TYPE; ; ; VALUE------------------------------------- ---------------- --------------------cursor_sharing; ; ; ; ; ; ;string; ; ; EXACTcursor_space_for_time; ; ; Boolean; ; FALSEopen_cursors; ; ; ; ; ; ; ;integer; ; ;3000session_cached_cursors; ; ;integer; ; ; 203.4 消除单个项目同时运行作业数的限制超大数据处理中，单个项目需要同时运行成百上千个作业，在实际生产过程中由于受到数据库的限制，同一项目一旦发送作业数超过168个，超出部分的作业会自动退出，无法正常运行。
通过修改数据库参数可消除该限制，从而提高软件的运行效率[6]。
%sqlplusprojectname/projectname（projectname为工区名称）SQL> alter table ps_leveled_index drop constraintpk_ps_ leveled_index; （解除该工区的作业同时发送的个数限制）删除主键索引，只保留唯一键索引，使用这种方式测试工区同时运行作业数已突破800。