Abstract-Volymetrisk dataset med flera variabler på varje voxel över flera tidssteg är ofta komplexa, särskilt när man beaktar det exponentiellt stora attributet utrymme som bildas av variablerna i kombination med rumsliga och temporal dimensioner. Det är intuitivt, praktiskt och därför ofta önskvärt att interaktivt välja en delmängd av data inifrån det högdimensionella värdeutrymmet för effektiv visualisering. Detta tillvägagångssätt är enkelt att genomföra om datasetet är tillräckligt litet för att lagras helt i kärnan. Men för att hantera datamängder som är dimensionerade på hundratals gigabyte och längre bort blir detta förenklade tillvägagångssätt ogenomförbart och därför behövs mer sofistikerade lösningar. I detta arbete utvecklade vi ett system som stöder effektiv visualisering av en godtycklig delmängd, som valts ut av områdesqueries, av en stor multivariat tidsvarierande datauppsättning. Genom att använda specialiserade datastrukturer och system för datadistribution kan vårt system utnyttja ett stort antal nätverksdatorer som parallella dataservrar och garantera en nästan optimal belastningsbalans. Vi demonstrerar vårt system av skalbara dataservrar med hjälp av två stora tidsvarierande simuleringsdataset.
Till exempel Glatter et al. REF utvecklade ett parallellt system som stöder effektiv visualisering av en godtycklig delmängd av en stor multivariat tidsvarierande datauppsättning.
Scalable Data Servers for Large Multivariate Volume Visualization
{'venue': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'journal': 'IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}