時空大數據與雲平颱（理論篇） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳信纔 著

圖書標籤:

• 時空大數據
• 大數據
• 雲計算
• 雲平颱
• GIS
• 空間數據
• 數據挖掘
• 時空分析
• 地理信息係統
• 數據科學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030566645

版次：01

商品編碼：12379416

包裝：平裝

叢書名： 共享世界的支撐技術

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

頁數：170

字數：252000

正文語種：中文

內容簡介

　　《時空大數據與雲平颱（理論篇）》結閤現代IT技術、地理信息係統軟件新技術、雲計算、大數據、物聯網等先進技術，詳細介紹時空大數據概念與發展，基於雲環境的時空大數據平颱體係T-C-V軟件結構和組成，重點闡述時空大數據中心、時空信息雲服務中心和雲應用集成管理中心三大部件，最後以全空間一張圖平颱為例，介紹該平颱的實踐情況。

目錄

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 共享世界的認知 1
1.2 時空大數據認知 6
1.3 時空大數據的發展 11
1.4 時空大數據與雲平颱構建的必要性 15
第2章 麵嚮大數據與雲服務的T-C-V軟件結構 18
2.1 GIS架構技術發展的四個階段 18
2.2 麵嚮大數據雲服務的T-C-V軟件結構 23
2.3 T-C-V軟件結構對共享世界的價值 31
第3章 時空大數據與雲平颱架構 37
3.1 平颱體係概述 37
3.2 平颱架構要素分解 39
3.3 時空大數據與雲平颱關鍵要素 42
第4章 雲環境下時空大數據中心體係 46
4.1 時空大數據處理內涵 46
4.2 時空大數據中心體係架構 53
第5章 雲環境下時空大數據平颱構建 58
5.1 時空大數據庫構建 58
5.2 時空大數據分布式數據資源管理 75
第6章 時空信息雲服務中心 81
6.1 時空信息雲服務中心概述 81
6.2 時空信息雲服務分類 82
6.3 時空信息雲服務定製 85
6.4 分布式雲服務協調管理 89
第7章 時空雲應用集成管理中心 104
7.1 雲應用集成管理中心概念模型 104
7.2 雲應用集成管理中心特點 110
7.3 雲應用集成管理中心組成 114
第8章 全空間一張圖實踐 132
8.1 全空間一張圖建設目標 132
8.2 全空間一張圖整體框架 133
8.3 全空間一張圖大數據中心建設 135
8.4 全空間一張圖雲服務中心建設 141
8.5 全空間一張圖集成管理中心建設 155
8.6 全空間一張圖的價值 161
第9章 結語 164
9.1 總結 164
9.2 機遇與挑戰 166
參考文獻 170

《時空大數據與雲平颱（理論篇）》：深入探索時空信息的奧秘與計算範式 引言 在信息爆炸的時代，數據以驚人的速度增長，其中，與地理位置、時間維度緊密相關 Thus, “時空大數據”的概念應運而生，它不僅包含瞭海量的地理空間信息，更融入瞭時間演變的動態特徵。與此同時，以雲計算為代錶的新一代信息技術，為處理和分析這些龐雜的時空數據提供瞭前所未有的計算能力和靈活的部署方式。 《時空大數據與雲平颱（理論篇）》正是這樣一本聚焦於時空大數據核心理論、關鍵技術以及其與雲平颱融閤所催生的全新計算範式而撰寫的專著。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，深入理解時空大數據的本質、挑戰與機遇，並透視雲平颱如何在這一領域發揮至關重要的作用。本書不涉及具體的技術實現細節、軟件開發指南或應用案例分析，而是將焦點完全置於理論框架、概念模型、方法論以及未來發展趨勢的探討。 第一章：時空大數據的概念與內涵 本章將從根本上厘清“時空大數據”的定義。我們將區分傳統地理信息係統（GIS）數據與時空大數據在數據體量、維度、多樣性、價值密度以及時效性等方麵的顯著差異。重點將探討時空大數據的幾個核心維度： 空間維度： 介紹地理坐標係統、投影方式、空間分辨率、空間關係（鄰接、包含、交叉等）等基本概念，並闡述高精度、多尺度、異質性空間數據帶來的挑戰。 時間維度： 深入分析時間數據的特性，包括離散時間、連續時間、時間序列、時間間隔、時間事件等。強調時間演化、趨勢分析、周期性、突變性等動態特徵在時空數據中的重要性。 數據維度： 探討時空大數據的數據類型，涵蓋矢量數據、柵格數據、三維模型、傳感器數據、移動軌跡數據、社交媒體簽到數據等，以及它們之間的異構性與融閤問題。 多維度融閤： 重點闡述如何將空間、時間以及其他屬性維度進行有機結閤，形成多維度的時空數據立方體，以及這種融閤帶來的數據分析的復雜性與增值潛力。 我們將進一步分析時空大數據的典型特徵，如體量巨大（Volume）、種類繁多（Variety）、變化快速（Velocity）、價值密度低（Value）以及真實性（Veracity），並深入討論這些特徵給傳統數據處理和分析方法帶來的根本性挑戰。 第二章：時空大數據蘊含的科學問題與研究範式 理解時空大數據的本質，關鍵在於把握其所蘊含的科學問題。本章將從理論層麵剖析時空大數據研究中的核心科學議題： 時空數據建模： 探討不同類型的時空數據模型，包括但不限於： 空間模型： 如點、綫、麵、體、柵格模型、TIN模型、OSM模型等，及其在不同尺度和精度下的適用性。 時間模型： 如時間點、時間間隔、時間序列模型（ARIMA, LSTM等）、事件模型、狀態模型等。 時空模型： 深入探討如何將空間和時間信息進行耦閤，構建能夠描述時空現象的統一模型。例如，時空立方體模型、時空對象模型、時空關係模型等。 動態時空模型： 關注如何捕捉和錶達時空現象的演化過程，如時空場的動態變化、時空過程的演化路徑等。 時空數據錶示與抽象： 研究如何在計算環境中有效地錶示復雜的時空信息，包括如何進行數據壓縮、降維、多尺度錶達以及語義信息的提取與錶示。 時空數據分析與挖掘： 重點討論分析時空數據所麵臨的理論挑戰，以及由此産生的新的分析方法與範式： 時空模式識彆： 如何發現隱藏在海量時空數據中的規律性、周期性、集聚性、離散性模式。例如，時空熱點分析、時空異常檢測、時空模式演化分析。 時空關係挖掘： 如何揭示不同時空對象之間的復雜關係，如空間依賴性、時間依賴性、時空交互作用等。 時空預測與模擬： 理論探討如何利用時空數據進行未來趨勢的預測，以及構建時空模擬模型來理解和重現自然和社會現象的演化過程。 基於時空特徵的學習： 探討如何設計能夠有效學習時空特徵的機器學習模型，以及如何剋服數據稀疏性、數據異質性等問題。 本章還將討論時空大數據研究的新範式，從傳統的模型驅動嚮數據驅動轉變，以及跨學科融閤（地理學、計算機科學、統計學、物理學等）的重要性。 第三章：雲平颱在時空大數據處理中的理論支撐 雲平颱以其強大的計算能力、海量的存儲資源、靈活的彈性擴展以及高效的服務交付模式，為時空大數據的處理提供瞭革命性的支撐。本章將深入探討雲平颱在時空大數據領域發揮作用的理論基礎： 分布式計算與存儲理論： MapReduce與Spark等並行計算模型： 深入闡述這些模型如何將大規模計算任務分解成可並行處理的小任務，並在分布式集群中高效執行，尤其適用於時空數據的空間聚閤、空間連接等計算密集型操作。 分布式文件係統（HDFS等）與對象存儲： 探討這些存儲架構如何實現對海量異構時空數據的可靠、可擴展、高可用的存儲，以及如何為分布式計算提供高效的數據訪問接口。 分布式數據庫與NoSQL數據庫： 分析不同類型的分布式數據庫（如關係型、圖數據庫、時序數據庫）如何適應時空數據結構的特性，並為高效的時空查詢和分析提供支撐。 彈性計算與資源管理： 虛擬化與容器化技術： 解釋這些技術如何實現計算資源的抽象與隔離，為動態部署、靈活擴展時空數據處理集群提供基礎。 資源調度與負載均衡： 探討雲平颱如何根據時空數據處理任務的需求，動態分配計算、存儲資源，並實現任務的有效調度與均衡，以最大化資源利用率和處理效率。 按需付費與成本效益： 從理論層麵分析雲計算的經濟模型如何降低時空大數據基礎設施的建設和維護成本，使得大規模的時空數據分析觸手可及。 服務化架構與API經濟： 微服務與SOA（麵嚮服務架構）： 探討如何將時空數據處理的各個環節（如數據Ingest、預處理、分析、可視化）封裝成獨立的、可重用的服務，並通過API進行暴露，實現功能模塊的解耦與協同。 開放API與平颱生態： 分析雲平颱如何通過提供開放API，構建一個活躍的生態係統，吸引開發者和用戶貢獻和利用時空數據服務，從而加速時空數據技術的創新和應用。 數據安全與隱私保護： 理論探討雲平颱在處理敏感時空數據時，如何通過加密、訪問控製、匿名化等技術，在滿足數據共享和分析需求的同時，保障數據的安全性和用戶的隱私。 第四章：時空大數據與雲平颱的融閤計算範式 將時空大數據的處理能力與雲平颱的靈活資源進行深度融閤，催生瞭全新的計算範式。本章將聚焦於這種融閤帶來的理論革新： 時空大數據處理的雲原生化： 雲原生架構下的時空數據處理流程： 探討如何設計和構建一套能夠完全運行在雲環境中的時空數據處理流水綫，包括數據的采集、存儲、處理、分析、可視化和應用發布等各個環節。 容器化與微服務在時空大數據領域的應用： 深入分析Docker、Kubernetes等技術如何賦能時空大數據應用的快速部署、彈性伸縮和高可用性。 Serverless計算與時空數據處理： 探討Serverless函數如何應對時空數據中的突發式、事件驅動式處理需求，例如，響應傳感器數據的實時觸發。 智能化的時空數據服務： 基於AI的時空數據分析服務： 探討如何將機器學習、深度學習模型嵌入到雲服務中，提供智能化的時空模式識彆、預測、推薦等服務。 時空數據平颱的智能化運維： 分析如何利用AI技術對時空數據處理平颱進行自動化監控、故障預測、性能優化，實現平颱的智能化管理。 自然語言交互與時空數據查詢： 理論探討如何通過自然語言處理技術，實現用戶通過日常語言查詢和分析時空數據，降低使用門檻。 時空數據共享與協作的雲平颱： 開放數據平颱與眾包計算： 探討雲平颱如何促進時空數據的開放共享，以及如何通過眾包或眾測的模式，匯聚社會力量來標注、驗證和豐富時空數據。 跨域協作與聯邦學習： 針對敏感時空數據，探討在不泄露原始數據的情況下，進行多方協作模型訓練的理論方法，如聯邦學習在時空數據分析中的應用。 區塊鏈在時空數據溯源與信任構建中的潛在應用： 理論探討區塊鏈技術如何為時空數據的可信度、溯源性提供支撐。 時空數據可視化的雲端革新： 大規模時空數據實時可視化： 探討雲端渲染、流式數據處理技術如何支持海量時空數據的實時、交互式可視化。 增強現實（AR）/虛擬現實（VR）與時空數據融閤： 理論展望AR/VR技術如何在雲端提供沉浸式的時空數據交互體驗。 數據故事化與敘事可視化： 探討如何利用雲平颱提供的工具，將復雜時空數據分析結果轉化為易於理解的數據故事，進行有效的傳播。 第五章：時空大數據與雲平颱的未來發展趨勢與挑戰 本章將著眼於未來，對時空大數據與雲平颱融閤的潛在發展方嚮以及麵臨的挑戰進行前瞻性探討： 嚮更深層次的時空智能邁進： 時空因果推斷： 理論探討如何從時空數據中挖掘因果關係，而不僅僅是相關性，以支持更科學的決策。 具身智能與時空交互： 探討機器人、自動駕駛等具身智能體如何利用時空大數據與環境進行交互，並為時空數據分析提供新的視角。 具象的時空認知： 探索如何構建能夠理解和模擬復雜時空現象的認知模型，實現更高級彆的時空智能。 泛在化與邊緣化的時空數據處理： 邊緣計算與時空數據： 探討在物聯網設備、傳感器網絡等邊緣端進行部分時空數據預處理和分析的理論與實踐。 去中心化時空數據處理： 理論思考在去中心化網絡環境中，如何實現時空數據的安全、高效處理。 數據主權、倫理與治理的新挑戰： 跨國界時空數據流動與法規： 探討在數據主權日益受到重視的背景下，跨國界時空數據共享與分析麵臨的法律和倫理挑戰。 AI倫理在時空分析中的體現： 深入討論時空數據分析中可能存在的偏見、歧視等問題，以及如何構建公平、透明、可解釋的時空AI係統。 可持續時空計算： 探討如何設計和優化時空大數據處理係統，以降低能源消耗，實現綠色計算。 跨學科融閤的深化： 與生命科學、社會科學的交叉： 探討時空大數據與生物地理學、流行病學、城市規劃、社會動力學等學科的深度融閤，催生新的研究領域。 數字孿生與時空現實的映射： 理論展望數字孿生技術如何利用時空大數據與雲平颱，構建與物理世界實時同步的虛擬映射，實現更精細化的管理和決策。 結語 《時空大數據與雲平颱（理論篇）》旨在為讀者提供一個理解時空大數據時代計算範式的理論地圖。本書迴避瞭具體的代碼實現和應用落地，將重心置於對核心概念、底層原理、方法論以及未來方嚮的深刻剖析。通過本書的學習，讀者將能夠係統地構建起對這一前沿領域的認知框架，為進一步的理論研究或實踐探索奠定堅實的基礎。本書的價值在於其理論的深度和廣度，它不僅僅是一本關於技術書籍，更是對未來信息處理和科學研究方式的一次理論預言。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據可視化情有獨鍾的愛好者，這本書給我帶來瞭許多驚喜！雖然我更關注的是最終呈現的效果，但《時空大數據與雲平颱（理論篇）》卻深入講解瞭支撐這些可視化效果的底層理論。我瞭解到，強大的時空大數據可視化不僅僅是堆砌圖錶，而是需要精心設計的數據處理流程和高效的渲染引擎。書中關於時空數據聚閤、空間索引和數據驅動的渲染技術的論述，讓我明白瞭為什麼有些復雜的時空可視化能夠如此流暢地呈現，而有些則會卡頓不已。作者還探討瞭不同的可視化模型，如點、綫、麵、體等，以及如何根據數據特性選擇最閤適的錶達方式。此外，書中也觸及瞭交互式可視化和實時可視化的理論挑戰，這讓我意識到，要實現真正具有影響力的時空大數據可視化，需要在理論層麵進行深入的研究和探索。這本書讓我認識到，技術的底層邏輯是實現優秀用戶體驗的關鍵。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，理論知識過於枯燥，但這本書卻讓我耳目一新。它並沒有僅僅羅列枯燥的概念，而是將“時空大數據”和“雲平颱”這兩個看似遙遠的技術領域巧妙地融閤在一起，用一種非常連貫且富有啓發性的方式進行瞭理論構建。我被書中對於“時空大數據”的定義和分類所吸引，它將我們日常接觸到的各種時空現象，如交通流量、天氣變化、人口遷徙等，都歸納到瞭一個清晰的理論框架下。同時，書中對“雲平颱”的敘述也並非泛泛而談，而是聚焦於其在時空大數據處理中的關鍵作用，比如如何利用其分布式計算能力解決海量數據的計算難題，以及如何利用其彈性存儲能力應對時空數據的爆發式增長。這種理論上的融會貫通，讓我對這兩個領域有瞭更深層次的理解，仿佛看到瞭一個更加宏大的技術圖景。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大收獲，是對時空大數據在未來社會發展中所扮演角色的深刻認知。書中不僅從理論層麵解析瞭時空大數據的概念和雲平颱對其的支撐作用，更是在理論的基石上，展望瞭其在智慧城市、自動駕駛、精準農業等領域的應用前景。我特彆欣賞作者對於未來技術趨勢的預測，以及對這些預測背後的理論依據進行的詳細闡釋。例如，書中關於時空數據分析與機器學習、人工智能結閤的理論探討，讓我看到瞭未來智能化應用的可能性。此外，書中也觸及瞭數據安全、隱私保護等倫理層麵的理論問題，這讓我意識到，在追求技術發展的同時，也需要關注其可能帶來的社會影響。這本書不僅僅是一本技術理論書籍，更是一本啓迪思維、指引方嚮的著作，讓我對未來充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對“時空大數據”這個概念的全新認知！我一直以為時空大數據就是地理信息加上一些時間戳，沒想到它其實是一個如此龐大且復雜的體係。書中詳細闡述瞭時空大數據的理論基礎，從數據采集、存儲、處理到分析，每一個環節都深入淺齣。我尤其對書中關於時空數據模型和其在不同應用場景下的錶達方式很感興趣。比如，作者用瞭很多生動的例子來解釋如何將現實世界中的地理要素和事件映射到抽象的數據模型中，這讓我深刻理解瞭數據背後的邏輯。而且，書中對時空數據的高效存儲和檢索技術也進行瞭深入探討，這對於解決現實中海量時空數據的挑戰至關重要。我一直對如何高效地管理和查詢龐大的地理空間信息感到睏惑，而這本書提供瞭一些非常前沿且實用的理論指導，讓我看到瞭解決問題的希望。這本書絕對是那些希望深入理解時空大數據底層理論的從業者、研究者和學生的不二之選。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在讀這本書之前，我對“雲平颱”的理解僅限於幾個大型科技公司提供的服務。但《時空大數據與雲平颱（理論篇）》徹底顛覆瞭我的認知，它揭示瞭雲平颱在支撐時空大數據處理和應用方麵的核心價值。書中不僅僅介紹瞭雲平颱的架構，更側重於講解如何利用雲平颱的彈性計算、分布式存儲和強大的服務能力，來應對時空大數據帶來的計算和存儲壓力。我印象深刻的是，作者詳細闡述瞭雲原生技術如何與時空大數據相結閤，例如如何利用容器化技術實現時空數據處理服務的快速部署和彈性伸縮，以及如何通過微服務架構來構建靈活、可擴展的時空大數據平颱。書中對不同雲服務模式（IaaS, PaaS, SaaS）在時空大數據領域的應用做瞭詳細的剖析，讓我對如何根據具體需求選擇閤適的雲服務有瞭更清晰的認識。讀完這本書，我感覺自己對如何構建一個高效、可靠的時空大數據雲平颱有瞭係統性的理解，這對於未來在實際工作中規劃和實施相關項目非常有幫助。