Главная – Журналы – География и природные ресурсы 2016 номер 6S

По мере развития информационных технологий возрастают объемы обрабатываемой информации, что требует как увеличения аппаратных мощностей, так и нахождения новых подходов к более эффективной обработке данных. В статье предлагается метод обработки растровых изображений на основе использования модели распределенных вычислений MapReduce. Модель MapReduce предполагает разбиение исходного массива данных на части с помощью операции Map, отправку частей на обработку и сбор результатов с помощью операции Reduce. Сервис-ориентированная среда распределенных сервисов Института динамики систем и теории управления (ИДСТУ) СО РАН также сталкивается с проблемами обработки больших массивов данных, в частности растровых. Для повышения скорости обработки растровых пространственных данных в пределах сервис-ориентированной среды было реализовано распределение растровых изображений между узлами вычислительной сети с помощью обработчиков для операций Map и Reduce. Распределение фрагментов растровых изображений осуществляется с помощью специфи каций - правил распределения и сбора обработанных данных. Механизм создания и использования спецификаций интегрирован в информационную систему Геопортала ИДСТУ СО РАН. Геопортал дает возможность централизованно выполнять распределенные сервисы. Использование специфи каций при выполнении сервисов позволяет эффективно применять доступные вычислительные мощности. Предлагаемый метод позволяет использовать инструменты пространственного анализа растровых изображений в распределенной вычислительной среде без их модификации. Выполнение распределенных сервисов, работающих с большими объемами растровых данных, в рамках модели MapReduce уменьшает время выполнения сервисов при мак симальном использовании имеющихся аппаратных мощностей.