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地震站网全流程一体化监控平台是基于微服务框架,应用数据库、通信、并行计算等传统信息技术,结合新兴的云计算、大数据进行建设的信息服务平台。该平台采用Hadoop分布式处理方案,应用Spring Cloud框架搭建,进行Docker容器封装,以标准RESTful API作为服务接口的微服务架构,实现了各应用服务模块之间的高内聚、低耦合及灵活、可扩展的特性,最终实现对地震台站运行的实时监测、高效运维和一体化管理。 相似文献
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针对地震房屋损失评估问题,提出一种基于大数据云计算的评估模型,该模型采用HBase数据库存储采集到的地震房屋损失数据,运用Hadoop Mapreduce分布式计算模型对数据库进行计算操作,最后得到地震房屋损失的评估值。 相似文献
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破坏性地震往往导致严重的经济损失及人员伤亡,对地震损失价值评价有助于震前找出抗震弱点,提高抗震能力,实现减轻地震灾害损失的目的。传统空间模型在地震数据处理过程中,无法处理大数据对空间尺度选择的干扰,存在地震损失评估结果偏差大以及波动性高的弊端。因此,在云计算平台下,提出基于大数据的地震损失价值评估模型设计,对模型HAZ-China大数据的服务层次、地震应用服务层以及HAZ-China大数据体系结构进行设计,为用户提供震前、震时以及震后的地震损失价值评估服务。模型采用HBase分布式数据库实现大数据的存储和分析,设计房屋震害数据库以及云计算模型,通过考虑大数据因素的地震灾害损失综合评估过程,实现地震损失价值的准确评估。实验结果说明,所设计模型可实现地震损失价值的准确评估,具有较高的评估精度和稳定性。 相似文献
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针对数字化地震台网JOPENS软件系统的技术特点及功能需求,在对当前各种主流云计算平台进行比较的基础上,基于较为合适的阿里云计算平台,提出了在云环境下部署JOPENS系统的应用方案。测试结果表明JOPENS系统部署在云环境下能够提升测震台网中心运行的稳定性及可扩展性,并节约运行维护成本。该研究对于当前三网融合新形势下云南省地震台网的建设及运行工作具有借鉴意义。 相似文献
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互联网技术的发展使地理信息技术得到了前所未有的发展和应用,地理信息计算呈现出计算速度快、运行效率高、应用多样化的发展特征。而随着计算机硬件性能飞速提升,传统的GIS数据处理方式并不能与之匹配,各种缺陷与弊端逐渐显现,亟待更高效的数据处理方式。目前,以并行集群计算技术和分布式网络技术为代表的高性能计算的出现,为这些问题的解决带来了新思路,并逐渐发展形成了新一代的多核并行高性能计算系统。当前,如何利用新型硬件体系结构带来的计算能力,研究新一代高性能GIS计算系统,解决现在所面临的时空数据密集和计算密集问题成为重要挑战。高性能计算是基于一组或几组计算机系统组成的集群,通过网络连接组成超级计算系统以加强数据处理、分析计算性能的一种技术。在实际应用中,逐渐形成Hadoop,Spark和Storm 3大主流分布式高性能计算系统,它们三者各具优缺点。本文从高性能GIS算法、并行GIS计算、内存计算和众核计算4个方面梳理、归纳总结了高性能GIS的技术体系,分析了每类高性能GIS技术特征,综合分析、评述了近年来高性能GIS的研究进展,并对高性能GIS未来发展进行展望,为更完备、高效的高性能GIS体系的建立、发展和应用提供参考。今后,并行GIS计算、高性能计算模式和分布式存储仍然是GIS技术领域发展的重要方向,通过高性能GIS系统可有效地解决时空数据密集、计算密集和网络通讯密集等问题,大大提升GIS地理分析效率。 相似文献
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地球科学是一门观测科学,相关科学研究及公益服务,如气象、地震等,都依赖于野外台站的观测。目前,由于多种因素的作用,导致台站观测和后续分析应用严重脱节。本文基于大数据和云计算的思想,将台站工作和目前后续研究中心的工作进行有机结合,提出了一套新的工作思路,即将数据计算分析和区域监测预报的工作由台站来完成,然后由一个综合的数据中心负责存储和管理台站提供的"大数据"信息,并根据台站需要和反馈情况研发相关软件,为台站的分析计算提供云计算的平台。 相似文献
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随着“智慧地球”“智慧城市”的发展,以及人类科学技术和对自然认识水平的提高,传统的空间信息显示与简单的数据存储、管理已不能满足我们对空间认知的需求,空间信息获取的广泛性、时效性、便捷性以及地图服务的智能化与人性化已经成为当前地图行业需求热点.同时,物联网、云计算等新兴信息技术的迅速发展所引爆的第三代信息革命为现代地图学的发展带来了新的契机.本文以地图学历史发展为主线,系统梳理“地图”的相关概念、内涵及技术理论,并结合当前经济、社会及技术背景,重新整合地图的发展需求、内涵及技术体系,提出一种全新的“智慧地图”概念,为现代地图学及数字地图技术的发展提供一种新的视角与理论方法框架. 相似文献
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