摘要
- 探讨了大数据维度（通常称为“V”轴：体积、多样性、速度、准确性、可视化）对全球地球观测系统系统 (GEOSS) 尤其是其通用数字基础设施（即 GEOSS Common基础设施）
- GEOSS 是 EO 领域全球和多学科数据共享的开创性框架。
- 介绍并讨论了解决大数据挑战的通用 GEOSS 策略，专注于基于云的发现和访问解决方案。
- 报告了可扩展性和灵活性性能测试的结果。
HighLights
- 全球地球观测系统 (GEOSS) 面临的大数据挑战。
- 解决大数据挑战的 GEOSS 通用基础设施 (GCI) 解决方案。
- GEO 经纪框架 (GEO DAB) 所扮演的角色。
- GEO DAB 云配置。
- 性能测试。
研究内容
研究方法
结论
解决的问题
正文
- 根据许多科学家和技术人员的说法，传感器和模型观测结果的可用性越来越高，再加上包括云系统在内的新技术提供的计算能力不断增长，将使基于数据密集型科学发现的全新科学方法成为可能。
- 基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。
- 解决大数据挑战的另一项关键技术是 NoSQL DB（Not Only SQL 数据库）（Kaur 和 Rani，2013 年，Gudivada 等人，2014 年；Han 等人，2011 年；Naheman 和 Wei，2013 年）。
- NoSQL DB 的主要特点是：
- 支持海量并发读写操作，最终一致性；
- 支持大容量存储；
- 易于扩展；
- 低成本;
- 灵活的数据模型，非结构化或半结构化；
- 横向可扩展性。
- 由开发跨学科和多学科应用程序、集成异构数据源的需求驱动的。