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Monthly Archive一月 2012



Cloud Computing &GIS 廖泫銘 on 11 一月 2012

MapMart Cloud

http://www.mapmartcloud.com/

一家位於美國科羅拉多州的GIS公司IntraSearch Inc.推出新的GIS線上服務平台:MapMart Cloud以及MapMart Cloud Viewer軟體工具 ,提供GIS使用者可以立即進用巨量的航遙測影像資料以及即時的地理資訊,包括:向量地圖、社經統計資料。目前涵蓋主要GIS資料包括:

  • Bing Maps Imagery and Street Data
  • GeoEye Satellite and Aerial Imagery via EyeQ
  • Astrium / SPOT Satellite Imagery
  • RapidEye Satellite Imagery
  • WhiteStar Data
  • Harris TerraColor, Globe15 and CONUS10 US Imagery
  • DeLorme World and North American Street Data
  • Lead Dog International Street Data
  • Genesys US Parcel Data
  • Intermap DEM Data
  • HIDEM worldwide DEM Data

 

Cloud Computing &GIS 廖泫銘 on 10 一月 2012

Cloud Computing For QoS Requirements of SDI

來自52°North公司的 Bastian  Schaeffer在Workshop on Testbed Research: Testing Geospatial Web Services / Persistent Testbed (PTB) 發表一篇文章: Cloud  Computing  as  a means to reach Inspire Performance Requirements ,文章中分析歐盟空間資訊基礎架構(INSPIRE )運作的效能要求,並討論如何運用雲端計算技術來滿足QoS需求。

Cloud Computing 廖泫銘 on 10 一月 2012

歐洲推動「地球實況模擬器」計畫

本文引用自:自由電子報〔編譯管淑平/綜合報導〕

歐洲推出一項名為FuturICT計畫,這項計畫打算斥資10億歐元(約台幣406億元)打造「地球實況模擬器」,以超級電腦分析從網路活動訊息到政府數據等龐大資料,試圖預測將形塑未來世界樣貌的經濟和社會發展趨勢。

這項跨國合作推動的「地球實況模擬器」計畫,獲得歐洲30個居領導地位的電腦科學中心支持,匯集電腦、經濟、工程、社會等多領域專家,並成立「未來資訊與通訊科技知識加速器」(FuturICT Knowledge Accelerator)聯盟,旨在「模擬地球上所有一切」,蒐集金融、新聞、醫療,以及從「臉書」(Facebook)、「推特」(Twitter)等網路活動到政府統計數據,包羅萬象的資訊,交由超級電腦分析,描繪出社會趨勢、建立模型,然後預測未來情況。

可供決策者因應衰退或災難

FuturICT聯盟主席、瑞士聯邦科技研究所社會學教授賀爾賓說,「我們想為這個星球打造出一個神經系統」,「這個構想是從龐大範圍的來源蒐集即時資訊,然後利用全世界最強大的超級電腦加以分析。實務面上的目的是提供政治人物、決策者以及企業界一個做好準備因應經濟衰退或流行病等未來災難的新方法。」

現在歐盟也把資助該計畫10億歐元,列為優先考慮項目,主要是有鑑於當前全球經濟衰退和歐元區危機,都是傳統經濟模型所未預見的,此一挫敗徹底撼動了傳統經濟學。支持者認為,各政府使用的經濟模型太簡單、且過時。賀爾賓說,今日所見的諸多問題,包括社會、經濟不穩定,戰爭,疾病散播等,都與人類行為有關,但人類對社會和經濟如何運作顯然非常不了解。

反對者認亂花錢 質疑效果

但批評者認為,值此經濟困難時刻,這項計畫是亂花錢,也質疑其是否有效。

倫敦政經學院歐洲研究教授貝格說,「這個世界太複雜了,我們就連天氣模型都僅能預測幾天,社會、人們的行為更難以分析,因為社會發展趨勢不僅複雜,也會隨時間變化,就算是最強大的超級電腦能否應付得來,我們也很懷疑。」

不過,有能力分析這些龐大資料的超級電腦尚未打造出來,對此,數據分析專家瓦登以Google的資訊處理量為例,認為電腦運算能力不是問題,重點是蒐集、篩選出有用資料,然後採取行動。

Cloud Computing &GIS 廖泫銘 on 06 一月 2012

基於雲端環境運作之地理資訊服務介紹

基於雲端環境運作之地理資訊服務介紹》,作者:彭逸帆,發表於中央研究院計算中心通訊電子報2011年第25期

前言

 拜網際網路與資訊技術突飛猛進之賜,相關資訊產業所需解決的問題也較以往更為複雜,而單就舊有資訊系統與技術之架構已逐漸無法有效處理問題,因此對於解決日益龐大的計算問題勢必需要引入新的概念與作法才能夠有效地解決所面臨的問題。

 在說明引入新技術與處理方法前,稍微先說明一下目前對於資訊問題的處理方式。以現有常見的資訊系統架構多是採用單一主從式架構(Client-Server Architecture)的方式以建置整體資訊服務系統架構,如圖1所示。

圖1 主從式架構示意圖

 在此架構中,當使用者有需求時則針對伺服器主機端提出要求(Request),而伺服器端則是在接收到使用者提出的要求之後進行處理,待處理完畢再將相關結果回應(Response)給使用者,如此即是簡單的主從式架構,如果將此架構放於網路環境中就如同圖2所示。

圖2 網路環境之主從式架構示意圖

 在圖2中與圖1中最大的差異是在於使用者與伺服器的連線關係不再侷限於區域網路(Local Area Network,LAN)中,而是可以擴到大整個網際網路環境;因此,使用者可以將要求透過網路傳送給伺服器主機,待伺服器處理完畢後,再將結果經由網路回傳給使用者。這種方式也是目前多數網路服務提供者所採用的架構。

 然而單一伺服器面對使用者所提出的需求,總是有其硬體處理能力的上限,若超過上限仍會發生伺服器主機不穩定、甚至是當機而造成服務中斷的情況發生,因此如何有效解決甚至是避免類似的情況早已是許多資訊服務提供者列為首要處理的問題。

 為有效解決上述問題,近幾年來已有多種解決的系統架構被提出,最為人所知的即是雲端運算(Cloud Computing),透過雲端運算的技術,串連更多的資源以解決現有架構所無法處理的問題,而雲端運算的適用範圍不僅限於傳統資訊系統上,而是可以擴大到更多領域,如圖3所示[3]

圖3 雲端運算概觀

雲端運算與地理資訊

 如同其他資訊領域所會面臨的問題,在地理資訊科學(Geographic Information Science)中也是一樣會有類似的情況發生。以地理資訊系統所使用的地理圖資為例:在過去,由於受限於硬體設備,所以透過裝置、設備所產製的資料其容量頂多數十至數百MB的儲存容量,所以單一主題的地理資訊系統所需使用的地理圖資內容,其總量還在單一伺服器所可以處理的範圍,因此服務使用者需求尚不會有太大問題。然而,由於設備的改善,目前如果處理到高解析度的影像資料,其內容不僅可以從數GB開始計算,甚至可以到TB的等級,因此面對如此龐大的資料內容,以過去建構的地理資訊系統,其系統架構往往無法處理。因此將雲端運算的技術引入地理資訊科學研究領域以解決龐大且複雜的問題已是此領域中一項重要的發展與研究方向。

 而在實際探討可以讓雲端運算與地理資訊系統結合的例子前,筆者稍微針對雲端運算於業界營運模式的分類作簡單的介紹。

 在業界中主要是將雲端運算產業區分成三大塊,如下圖4所示[5],其中各別文字縮寫所代表的意義分別是雲端軟體(Software as a Service,SaaS)、雲端平台(Platform as a Service,PaaS)、雲端設備(Infrastructure as a Service,IaaS)。

圖4雲端產業類別及其適用使用群示意圖

 目前對於提供雲端服務(IaaS、PaaS、SaaS)的公司包含Google、Microsoft、Yahoo、Amazon、…等知名的大廠,而對於各別廠商營運模式的說明,目前已有多篇文章有比較說明,在此不再贅述。

 對於地理資訊系統與雲端計算可以結合的方式,筆者以為有底下幾項比較有可能的方向:

一、儲存空間配置的有效規劃
 如同前文所提內容,因為地理圖資的資料量隨著儀器、設備的改善,使得所需儲存空間較以往大幅增加,因此若能結合雲端環境的特點,即能解決此問題。
二、 計算工作分散的有效配置
 由於現今地理圖資較早期更為細緻,因此對於空間分析的工作均會較以往更為複雜,而雲端運算的內涵正好涵蓋工作負載平衡的分配(Load Balance),所以若能將地理資訊科學的問題轉化為符合雲端計算的格式,即可透過此項技術解決原本難以處理的問題。

 以上兩個地理資訊系統可能面臨的問題其實是與多數資訊系統所面臨的挑戰類似,因此若能將地理資訊系統的問題轉換成一般資訊系統的問題處理流程即可套用類似的處理方式。

應用實例

 對於目前已將地理資訊系統結合雲端運算的技術,筆者以「ESRI ArcGIS Server結合 Amazon 的EC2」[6]、「GISCloud」[4]兩個實際可以使用的例子作說明:

一、ArcGIS Server on Amazon EC2
 ArcGIS Server是由地理資訊系統軟體大廠ESRI公司所推出GIS伺服器端的應用產品,透過該軟體技術可以將GIS的服務放至於伺服器上提供服務,以目前計算中心GIS組所建構的部份服務也是使用此種技術的解決方案。然而,此解決方案安裝於單一硬體系統中,其服務的效能往往就隨著服務數量的增加而成反比遞減。換言之,若在伺服器上的服務數目成長到一定量之後,往往就會受限於硬體資源而降低服務的品質。

 為有效解決此問題,ESRI公司就與雲端服務廠商Amazon合作,推出ArcGIS Server on Amazon EC2的商品供使用者租用。其系統架構如圖5所示:

圖5 ArcGIS Server於Amazon EC2上之架構圖

 在此架構中,主要是可以依據服務的使用情況動態調整Amazon EC2 Instance的數量,達到負載分散、負載平衡的目的,藉以提供更多的使用者與服務更多使用者的需求。
分析此架構,由於服務提供者是透過ArcGIS Server建立服務之後,再提供一般使用者使用,所以該項服務若以前述雲端產業類別作分類即是屬於PaaS的層面。

二、GISCloud
 GISCloud是由英國一家軟體公司所建置的服務,該服務的特點是不需要透過事先安裝任何GIS軟體,只需要透過瀏覽器即可操作包含地圖圖層的平移(Pan)、放大(Zoom In)、縮小(Zoom Out)、查詢(Identify)、…等大部分GIS的基礎功能,其操作界面如圖6所示,底下分別就操作界面作簡單說明。

圖6 GISCloud 操作界面

  1. 登入、文件、帳號資訊區
  2. 工具選項區
  3. 工具列
  4. 專案名稱區
  5. 套疊圖層區
  6. 地圖瀏覽區
  7. 圖層資料表

 除上述GIS基本功能操作之外,對於一些簡單的GIS分析,包含環域分析(Buffer)、熱點分析(Hotspot)、…等功能(如圖7所示),該公司所提供的服務透過網頁即可直接在線上操作。

圖7 GISCloud 提供之分析功能

小結

 雲端技術的應用已為目前資訊產業相當熱門的一項領域,透過此項技術的支援可以將原本不易處理、複雜且龐大的問題獲得改善。目前地理資訊科學領域同樣也逐漸面臨資料量過於龐大而難以應付的情況,本文透過介紹兩項實際應用雲端技術的例子說明GIS領域的問題如何透過該技術得到改善。

參考資料

[1]王耀聰、陳威宇,雲端運算簡介,http://goo.gl/JSQEU

[2]彭逸帆、白璧玲,地理資訊系統服務於雲端環境之適用性探討,2011台灣地理資訊學會年會暨學術研討會

[3]雲端運算,http://goo.gl/2T60C

[4]GIS Cloud,http://www.giscloud.com

[5] Hrushikesh Zadgaonkar, Cloud Computing Concepts and Migration  Strategies of an Application to Cloud. http://goo.gl/jlQBN

[6] Sterling Quinn (2011), Deploy a high-capacity ArcGIS Server Web app on Amazon EC2: A case study, http://goo.gl/OS4yi