Med det ökande kravet på korrekt och aktuell resurs- och miljöinformation för regional och global övervakning utnyttjas stora regioner som omfattas av multi-temporella, multispektral massiva fjärranalysdata (RS) för bearbetning. Fjärranalysdatabehandlingen följer i allmänhet en komplex processkedja i flera steg, som består av flera oberoende bearbetningssteg som omfattas av typer av RS-tillämpningar. I allmänhet erkänns RS-databehandling för regional miljö- och katastrofövervakning som typiska både beräkningsintensiva och dataintensiva tillämpningar. För att lösa de ovannämnda frågorna effektivt föreslår vi pipsCloud som kombinerar den senaste Cloud computing- och HPC-tekniken för att möjliggöra storskalig RS-databehandling som realtidstjänster på begäran. Den massiva RS-datahanteringen och databehandlingen för dynamisk miljöövervakning kan dra nytta av molndatamodellens allestädes närvarande, elasticitet och hög grad av transparens. Där används en Hilbert-R +-baserad dataindexeringsmekanism för optimal sökning och åtkomst av RS-bilder, RS-dataprodukter samt interimsdata. I kärnplattformen under molntjänsterna tillhandahåller vi ett parallellt filsystem för massiva högdimensionella RS-data och erbjuder gränssnitt för intensiv oregelbunden åtkomst av RS-data för att ge förbättrad datalokalitet och optimerad I/O-prestanda. Dessutom antar vi ett adaptivt arbetsflöde för RS-dataanalys för hantering av arbetsflöden på begäran och gemensamt utförande av distribuerad komplex kedja av RS-databehandling, såsom upptäckt av skogsbränder, mineralresurser och kustövervakning. Genom den experimentella analysen har vi visat hur effektiv pipsCloud-plattformen är.
I samma kategori försöker pipsCloud REF ta itu med det ökande kravet på tillförlitlig och aktuell information om resurser och miljö.
pipsCloud: high performance cloud computing for remote sensing big data management and processing
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}