GIS云平台产品规划及运营方案

云计算关键技术引入分析
• 以Google、Hadoop为代表的云计算技术其核心是分布式计算技术 分布式计算具有平滑扩展、负载均衡、容灾等特性，规避了对硬 件本身的依赖；当前相关业务系统大多数还是集中计算架构，系 统的扩展性和容灾备份还主要依赖于硬件平台本身，还有分布式 数据库对于解决当前数据库的一致性和性能是一个巨大的挑战 云计算的标准化还刚刚起步，业界相对成熟的云计算商用平台基 本都是封闭的，其技术也是针对自身业务特性设计，其电信业务 系统的适应性还需斟酌，引入思路要关注云计算关键技术的使用 范围
数字民生 数字校园 数字社区
平安城市 移动执法
数字景区 数字医疗
政府热线
…
城市一卡通
…
移动终端 网站
数字产业 智能交通 智能物流
食品安全 生产安全
环保监控
...
大屏幕 领导桌面 城市仪表盘 ISV定制应用
教育 农业 金融
公共 医疗 事业 政府 物流 能源
地理信息时空服务平台
服务接口（WEB应用/OGC标准服务/WEBSERVICE）
按云服务 的对象
公有云
面向外部用户需求，通过开放网络提供 云计算服务 IDC，GoogleApp，Saleforce在线CRM
私有云
大型企业按照云计算的架构搭建平台， 面向企业内部需求提供云计算服务 企业内部数据中心等
混合云
兼顾以上两种情况的云计算服务 Amazon Web Server等既为企业内部又为 外部用户提供云计算服务
私有云与公有云（1）
私有云与公有云（2）
私有云与公有云（3）
区别1：从云的建设地点划分，公有云——互联网上发布的云计算服务 ；私有云——企业内部（专网）发布的云服务。 区别2：从云服务的协议开发程度划分，公有云——协议开放的云计算 服务，不需要专有的客户端软件解析。号称no software，所有应用都是 以服务的形式提供给用户的，而不是以软件包的形式提供。私有云—— 微软的“云端（云+端）”，最终用户需要有专用的软件。 区别3：从服务对象划分，私有云——为“一个”客户单独使用而构建 的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制；该公司拥有基 础设施，并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式；私有云可部 署在企业数据中心的防火墙内，也可以将它们部署在一个安全的主机托 管场所；私有云可由云提供商进行构建，通过托管模式，构筑一个公司 企业数据中心内的专用云。而公有云——则是针对外部客户，通过网络 方式提供可扩展的弹性服务。
典型应用：Amazon
Web Service (AWS)
Software as a Service 用户通过Internet (如 浏览器)来使用软件。 用户不必购买软件， 只需按需租用软件 典型应用：Google Doc, Salesforce.com, Oracle CRM OnDemand, Office Live Workspace
和退出，系统自动感知节点状 态并进行处理
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云计算关键技术（一）---服务器虚拟化1/2
服务器虚拟化
在物理服务器基础上构建多个相互独立的虚拟服务器 从而将CPU、内存、I/O等服务器物理资源转化为一组统一管理， 可灵活调度、动态分配的逻辑资源
云计算关键技术（一）---服务器虚拟化2/2
服务器虚拟化分类
Service
以服务的形式提供虚 拟硬件资源，如虚拟 主机/存储/网络等资 源。
提供应用服务引擎， 如互联网应用编程接 口/运行平台等。 用户基于该应用服务 引擎，可以构建该类
用户无需购买服务器、 应用。
网络设备、存储设备， 典型应用：Google
只需通过互联网租赁 即可搭建自己的应用 系统
AppEngine, Force.com, Microsoft Azure服务平台
里面。
云计算关键技术（二）---并行计算技术
并行计算技术
一种将很多计算同时进行的计算技术，其前提是较大问题往往 可以被分解为一组小问题并同时执行。
自动并行化：系统自动进行 作业并行化处理，简化编程 难度 自动可靠处理：系统自动处 理节点/任务的故障检测和 恢复 灵活扩展：节点可以灵活加 入和退出，系统自动感知节 点状态并进行处理 高性能：计算任务将被调度 至数据所在的节点，减少网 络开销，提升执行性能
目录
1 云计算关键技术及架构分析 2 GIS云平台背景及规划建议 3 GIS云平台演进及成本估算 4 GIS云平台运营及商业模式
智慧城市整体框架
应用层
应急指挥 数字城管 平安城市 政府热线 数字医疗 环境监控 智能交通 数字物流
平台层
云计算中心
地理平台
数据中心
网络层
通信网
互联网
物联网
感知层 手机 视频电话 呼叫中心 无线网关 云计算
云计算之公有云架构
云计算之私有云架构
第一层：数据中心是构建企业私有云的基础，它包括服务器、存储和网络设施等。 第二层：通过对物理基础设施的虚拟化，可以获得一个相对灵活的环境。 第三层：操作系统。现在很多虚拟化的厂商都在提供云计算操作系统。 第四层：数据库和运行环境。 第五层：中间件和面向服务的架构。 第六层：自助服务管理软件。
Resource Scaling
Hypervisor Optimization
Dynamic Provisioning
计算与 Unified 存储平台 Fabric
并行计算
数据中心安全性：可信赖、 完整性、可用性
自动并行化：系统自动进行作
业并行化处理，简化编程难度 灵活扩展：节点可以灵活加入
完全虚拟化：采用虚拟软件（如Hypervisor ）的方式，在虚拟服务 器和底层硬件之间建立一个抽象层，在完全虚拟化的环境下，软件 运行在裸硬件上，充当主机操作系统，而由管理的虚拟服务器运行 客户端操作系统(guest os) 。 准虚拟化：与完全虚拟化相比，准虚拟化需要对操作系统在核心层 面进行修改，减轻了处理器的负担，以降低额外损耗，从而提供比 完全虚拟化技术更高的效率。 操作系统层虚拟化 ：基于共用操作系统，没有独立的hypervisor层， 所以它提供了一个更瘦的架构体系。主机操作系统本身负责在多个 虚拟服务器之间分配硬件资源，并且让这些服务器彼此独立。 硬件虚拟化：把虚拟硬件仿真方面的部分繁重任务从软件转移到了 硬件，并且把某些内存管理功能转移到了用软件处理的CPU微代码
以模拟块设备（如硬盘）设备接口 方式提供服务，连续存储空间，高 IO性能，海量存储、高可靠性。
对IO性能要求高的应用，如数据 库系统，可适应多种应用场景
云计算关键技术分析
技术 名称
虚拟 化
并行 计算
云存 储
代表产品
技术分析
以平台划分可分为Unix和x86两类虚拟 化产品 1.Unix下虚拟化产品多为设备厂商提供 的专用虚拟化技术，如各厂商的分区 技术、IBM的PowerVM技术 2.X86平台下包括操作系统厂家提供的 虚拟化产品（如微软的Hyper-V和 RadHat的KVM）和第三方厂家提供的 虚拟化产品（如VMWare vSphere）
分布式块存储代表技术为Symentac CFS（ Cluster File System）、EMC VMax/VPlex等
Hadoop HDFS技术，可 实现分布式对象存储、分布 式块存储。
引入建议 目前服务器虚拟化技术相对成 熟，在业界已有较多应用案例。 可在条件允许的情况下，为硬 件平台引入虚拟化技术，用于 承载应用层、业务能力层，以 增强资源弹性和兼容性、提高 设备利用率、降低建设成本。
原有基于本地文件系统，改造困 难，对IO性能要求不高的应用
分布式对 象存储
以Key-Value方式实现的 分布式对象存取
Key-Value方式的存取、支持对象 属性、面向对象开发友好、海量存
储、高可靠性。
面向对象开发，非关系型数据存 取，对IO性能要求不高的应用
分布式块 存储
设备级的分布式存储技术， 提供系统透明的块设备， 可格式化为任意文件系统
IBM的虚拟化技术，可实 现分区动态资源调整，可实 现资源的灵活调配。
VMWare可实现IDC业务 容灾。
虚拟化技术面向硬件资源 层面，虚拟机对数据库兼容 性较好、无特殊要求
1.广义而论，传统的负载均衡技术、 Oracle Rac技术均属于并行计算范畴。 2.云计算最早采用的并行计算技术应是 Google2004年提出的MapReduce， 而Hadoop对其进行了开源实现（中国 移动大云基于Hadoop ）。微软则通过 Dryad平台进行分布式系统应用搭建。 3.国内厂家也针对并行计算开发了自己 的管控软件，如天云科技、华为等。
GIS云平台产品规划及运营方案
目录
1 云计算关键技术及架构分析 2 GIS云平台背景及规划建议 3 GIS云平台演进及成本估算 4 GIS云平台运营及商业模式
云计算的定义
能够将分布于多 个地点的资源进 行整合，提供统 一的资源共享， 并能在各物理地 点间实现负载均 衡
一个云计算系统由具备一定 规模的多个节点组成的IT集 群系统，系统规模几乎可以 无限扩大
负载均衡技术与SDA接入层的 需求较为契合，建议在系统建 设时采用。 在搭建SDA应用层时，可根据 业务与并行计算技术的切合程 度进行选择。 可考虑采用应用分布式块存储 技术，构建统一的虚拟存储资 源池，应用层、接入层、控制 层设备统一使用。 此外，根据业务发展情况，如 有海量低成本存储需求，可建 设分布式文件存储、分布式对 象存储。
• 因此对于云计算的引入初期以虚拟化技术为主，后期随着云计算体 系的标准化，逐步试点推广分布式计算应用架构
云计算分类
按提供的 服务类型
应用系统
操作系统+应用服务引擎
应
基
用
础
平
设
台
施
(IaaS) (PaaS)
应 用 软 件 (SaaS)
Infrastructure as a Platform as a Service
Portal
时空数据 中心
空间 地理 信息
遥感 信息
专题 地图 信息
三维 地图 信息
管理功能 应用管理 系统管理 能力管理 引擎管理 资源管理 数据管理
电子地图
交通数据
专题产品 环境数据 人口数据
公共安全
元数据 索引数据
地理数据 二维数据 三维数据
基础数据 影像数据 视频存储 媒体分发
媒体服务器
大规模
平滑扩展
系统具备高度的扩展性和 弹性，可以方便、快速地 为应用增加和减少资源
跨地域 动态分配
资源共享
实现资源的按需动态分配，并 按使用量计费
提供一种或多种形式的 资源池，包括物理服务 器，虚拟服务器（虚拟 机），事务和文件处理 能力或任务进程（如 Hadoop），以及存储资 源等。这些资源池可通 过抽象化方式实现，并 能够同时为多种应用提 供服务
负载均衡、Rac在业界已 应用多年。
MapReduce 在Google应 用较为成熟，很多应用基于 此架构，但MapReduce主 要应用于互联网行业。
从技术上可分为分布式文件存储、 分布式对象存储、分布式块存储。
分布式文件系统代表技术为Google GFS、Hadoop HDFS。
分布式对象存储代表技术为Google BigTable、Hypertable、HBase
云计算是一种利用大规模低成本运算单元通过IP网络连接，以提供各种 计算服务的IT技术。
云计算技术体系—关键技术
虚拟化软件：高性能、高可 靠性、智能调度算法
虚拟化的硬件加速 虚拟化技术提高资源利用率
云计算服务器和存储：大 内存、高网络/存储IOPS、 简化设计
虚拟化及 资源调度平台
数据中心的一体化自动管控 分布式计算/存储框架 分布式计算存储提升可靠性
云计算关键技术（三）---云存储技术
云存储技术
每个模块都是一个离散的处理单元，所有的模块都通过一个 可扩展的网络进行连接。 其具有易管理、低成本、高扩展的特性。 云存储技术分类
分类
描述
特性
适用场景
分布式文 件存储
文件级分布式存取技术
与文件系统兼容的文件访问和权限 控制机制、可直接挂载到本地文件
系统、海量存储、高可靠性。
PC internet 摄像头 RFID 传感器网络
智慧城市需要打造一个统一的地理信息平台，通过分层建设，达到平台能力及应
用的可成长、可扩充，创造面向未来的智慧城市系统框架。
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பைடு நூலகம்
地理信息云平台架构
表现层
信息采集
信息展示
应用层
移动终端 互联网 呼叫中心 摄像头 M2M终端
数字政务 数字城管 应急指挥