基于云的校园地理信息SPI服务与双密集型计算任务研究

发布时间：2017-12-15 05:08

  本文关键词：基于云的校园地理信息SPI服务与双密集型计算任务研究

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【摘要】：当前时代,信息已经成为人类财富的源泉,并随着科技发展和社会进步,逐渐分层分化并趋向海量,地理信息作为信息流中的重要组成部分,正在扮演越来越重要的角色。地理信息系统(Geographic Information System,GIS)正是合理管理并有效利用地理信息的一门综合技术。在从20世纪60年代首款地理信息系统Canadian GIS问世至今的半个世纪中,GIS的发展和革新一直与计算技术息息相关。当前,云GIS成为新兴方向。本文结合校园用户的需求,研究并实现了基于云计算的校园地理信息服务,并进一步在云地理信息服务的基础上,研究了计算和数据同时密集的双密集型地理计算任务的解决与优化方法。本文的主要内容分为2部分:(1)基于云的校园地理信息SPI服务。其重点是根据校园地理信息服务的需求,设计最适合校园场景的云计算部署模式、研究云计算与地理信息服务的结合点、设计基于云的校园地理信息服务模式。该部分的成果:基于私有云模式搭建了校园地理云,设计并实现了校园地理信息服务的软件(Software)服务模式、平台(Platform)服务模式和基础设施(Infrastructure)服务模式(上述3种服务模式合称“SPI服务”);(2)基于云SPI服务实现双密集型地理计算任务的方法研究。主要研究了基于云SPI服务,有效并高效地解决双密集型地理计算任务的方法。该部分以基于多尺度视觉曲率算法的空间大数据简化为研究案例,改进了云计算的具体流程,并在提高了简化任务的数据并行程度的同时降低了简化算法的计算密集程度。研究结果表明,根据本文方法优化后的双密集型地理计算案例,不仅能够在低成本的云计算框架下有效实现,而且在加速方面效果显著。本课题的研究成果可用于完善校园地理信息系统的服务功能、服务形式,提高地理信息服务及大规模访问时的效率。通过将新兴的云计算技术与校园地理信息服务结合,使地理信息服务能够成为校园的基础服务平台,在提供基本服务的同时,亦能有效地支撑与地理数据相关的运算。本论文研究的方法尤其适合于双密集型地理计算任务的实现。
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P208
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本文编号：1290711