阅读《时空大数据与云平台 理论篇》_走进云的世界_1.2.4 时空大数据基本要求

【摘要】 本书摘自《时空大数据与云平台 理论篇》一书中第1章，第2节，作者是吴信才。

1.2.4 时空大数据基本要求

在大数据时代，如果要实现多源异构时空大数据的融合，进行数据分析、决策，成 为"智慧的时空数据",必须构建一个独立于具体数据的基础框架，搭建一个云平台， 才能够实现数据、资源、应用之间的融会贯通，可以称之为新一代的时空数据模型，需 满足以下三个条件。

1. 以顶层设计、共享先行为原则规划时空大数据接入和共享机制

第一，具有全局性和独立性。所谓全局性，有两个含义：其一是可以作为承载所有 类型数据的共同框架，其二是成为跨越数据集之间的全局索引。所谓独立性，是指独立 于具体的数据内容而存在，不依赖特定的数据类型。第二，继承传统GIS 数据。新的时 空数据模型需要兼容和继承传统GIS 数据，可以方便调用、抽取和整合数据。第三，适 应各类传感器数据。新的时空数据模型需具备组织、管理和调度传感器数据的能力。传 感器数据是时空大数据的主要来源，包括遥感数据、各类监测传感器和泛物联网数据。 第四，具备时空一致性和稳定性。时空定义模式要保证不同时空尺度下时空定义的一致 性和稳定性，使时空范围可以作为数据汇聚和融合的线索。第五，适应大数据IT 架构。 数据模型需要适应分布式计算、分布式存储和机器学习。第六，普适性。时空属性是所 有数据的共同特征，新的时空数据模型可为任意类型的数据添加时空标签。

2. 以应用导向、创新驱动为原则实现时空大数据与应用领域的深度结合

时空大数据非常之多，且增长速度迅猛。只有有序的挖掘才能出现价值。目前时空 大数据分为五大形态：第一是基础地理信息数据，即按照国家标准精准测绘所形成的政 府数据；第二是专题地理信息数据，如地理国情所获取的大量与经济、社会有关的数据； 第三是专业地理信息数据，如农业部门、国土部门等专业部门的数据；第四是传感地理 信息数据，也是时空大数据里面重要且有活力的部分，并涵盖很多的领域；第五是社交 地理信息数据，如采集的共享单车所走的轨迹等数据。其中第四类和第五类数据活跃度 最高，也是最有挖掘和变现价值的时空数据。以应用为导向，盘活时空数据，实现时空 大数据与应用领域的深度结合。

3. 以资源池化共享、虚拟存储为原则实现时空大数据资源的有效融合

实现存储资源的服务化，实现基础资源的充分统筹共享，提高存储资源利用率，减少信息化建设成本，具体而言：包括搭建高效的数据库业务平台和灵活的云计算资源池 平台，同时采用存储虚拟化功能实现现有异构存储资源的共享和统一管理，形成灵活的 存储资源池。只有实现了现有资源整合与虚拟化，提高存储资源利用率，才能为构建时 空大数据提供一个高性能可匹配业务不断发展的动态资源平台，同时也为客户将现有传 统的数据中心架构向时空大数据与云平台过度奠定了基础，提供了平台和架构保障。

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