时空大数据与云平台（理论篇） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴信才 著

图书标签:

• 时空大数据
• 大数据
• 云计算
• 云平台
• GIS
• 空间数据
• 数据挖掘
• 时空分析
• 地理信息系统
• 数据科学

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030566645

版次：01

商品编码：12379416

包装：平装

丛书名： 共享世界的支撑技术

开本：16开

出版时间：2018-06-01

页数：170

字数：252000

正文语种：中文

内容简介

　　《时空大数据与云平台（理论篇）》结合现代IT技术、地理信息系统软件新技术、云计算、大数据、物联网等先进技术，详细介绍时空大数据概念与发展，基于云环境的时空大数据平台体系T-C-V软件结构和组成，重点阐述时空大数据中心、时空信息云服务中心和云应用集成管理中心三大部件，最后以全空间一张图平台为例，介绍该平台的实践情况。

目录

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 共享世界的认知 1
1.2 时空大数据认知 6
1.3 时空大数据的发展 11
1.4 时空大数据与云平台构建的必要性 15
第2章 面向大数据与云服务的T-C-V软件结构 18
2.1 GIS架构技术发展的四个阶段 18
2.2 面向大数据云服务的T-C-V软件结构 23
2.3 T-C-V软件结构对共享世界的价值 31
第3章 时空大数据与云平台架构 37
3.1 平台体系概述 37
3.2 平台架构要素分解 39
3.3 时空大数据与云平台关键要素 42
第4章 云环境下时空大数据中心体系 46
4.1 时空大数据处理内涵 46
4.2 时空大数据中心体系架构 53
第5章 云环境下时空大数据平台构建 58
5.1 时空大数据库构建 58
5.2 时空大数据分布式数据资源管理 75
第6章 时空信息云服务中心 81
6.1 时空信息云服务中心概述 81
6.2 时空信息云服务分类 82
6.3 时空信息云服务定制 85
6.4 分布式云服务协调管理 89
第7章 时空云应用集成管理中心 104
7.1 云应用集成管理中心概念模型 104
7.2 云应用集成管理中心特点 110
7.3 云应用集成管理中心组成 114
第8章 全空间一张图实践 132
8.1 全空间一张图建设目标 132
8.2 全空间一张图整体框架 133
8.3 全空间一张图大数据中心建设 135
8.4 全空间一张图云服务中心建设 141
8.5 全空间一张图集成管理中心建设 155
8.6 全空间一张图的价值 161
第9章 结语 164
9.1 总结 164
9.2 机遇与挑战 166
参考文献 170

《时空大数据与云平台（理论篇）》：深入探索时空信息的奥秘与计算范式 引言 在信息爆炸的时代，数据以惊人的速度增长，其中，与地理位置、时间维度紧密相关 Thus, “时空大数据”的概念应运而生，它不仅包含了海量的地理空间信息，更融入了时间演变的动态特征。与此同时，以云计算为代表的新一代信息技术，为处理和分析这些庞杂的时空数据提供了前所未有的计算能力和灵活的部署方式。 《时空大数据与云平台（理论篇）》正是这样一本聚焦于时空大数据核心理论、关键技术以及其与云平台融合所催生的全新计算范式而撰写的专著。本书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，深入理解时空大数据的本质、挑战与机遇，并透视云平台如何在这一领域发挥至关重要的作用。本书不涉及具体的技术实现细节、软件开发指南或应用案例分析，而是将焦点完全置于理论框架、概念模型、方法论以及未来发展趋势的探讨。 第一章：时空大数据的概念与内涵 本章将从根本上厘清“时空大数据”的定义。我们将区分传统地理信息系统（GIS）数据与时空大数据在数据体量、维度、多样性、价值密度以及时效性等方面的显著差异。重点将探讨时空大数据的几个核心维度： 空间维度： 介绍地理坐标系统、投影方式、空间分辨率、空间关系（邻接、包含、交叉等）等基本概念，并阐述高精度、多尺度、异质性空间数据带来的挑战。 时间维度： 深入分析时间数据的特性，包括离散时间、连续时间、时间序列、时间间隔、时间事件等。强调时间演化、趋势分析、周期性、突变性等动态特征在时空数据中的重要性。 数据维度： 探讨时空大数据的数据类型，涵盖矢量数据、栅格数据、三维模型、传感器数据、移动轨迹数据、社交媒体签到数据等，以及它们之间的异构性与融合问题。 多维度融合： 重点阐述如何将空间、时间以及其他属性维度进行有机结合，形成多维度的时空数据立方体，以及这种融合带来的数据分析的复杂性与增值潜力。 我们将进一步分析时空大数据的典型特征，如体量巨大（Volume）、种类繁多（Variety）、变化快速（Velocity）、价值密度低（Value）以及真实性（Veracity），并深入讨论这些特征给传统数据处理和分析方法带来的根本性挑战。 第二章：时空大数据蕴含的科学问题与研究范式 理解时空大数据的本质，关键在于把握其所蕴含的科学问题。本章将从理论层面剖析时空大数据研究中的核心科学议题： 时空数据建模： 探讨不同类型的时空数据模型，包括但不限于： 空间模型： 如点、线、面、体、栅格模型、TIN模型、OSM模型等，及其在不同尺度和精度下的适用性。 时间模型： 如时间点、时间间隔、时间序列模型（ARIMA, LSTM等）、事件模型、状态模型等。 时空模型： 深入探讨如何将空间和时间信息进行耦合，构建能够描述时空现象的统一模型。例如，时空立方体模型、时空对象模型、时空关系模型等。 动态时空模型： 关注如何捕捉和表达时空现象的演化过程，如时空场的动态变化、时空过程的演化路径等。 时空数据表示与抽象： 研究如何在计算环境中有效地表示复杂的时空信息，包括如何进行数据压缩、降维、多尺度表达以及语义信息的提取与表示。 时空数据分析与挖掘： 重点讨论分析时空数据所面临的理论挑战，以及由此产生的新的分析方法与范式： 时空模式识别： 如何发现隐藏在海量时空数据中的规律性、周期性、集聚性、离散性模式。例如，时空热点分析、时空异常检测、时空模式演化分析。 时空关系挖掘： 如何揭示不同时空对象之间的复杂关系，如空间依赖性、时间依赖性、时空交互作用等。 时空预测与模拟： 理论探讨如何利用时空数据进行未来趋势的预测，以及构建时空模拟模型来理解和重现自然和社会现象的演化过程。 基于时空特征的学习： 探讨如何设计能够有效学习时空特征的机器学习模型，以及如何克服数据稀疏性、数据异质性等问题。 本章还将讨论时空大数据研究的新范式，从传统的模型驱动向数据驱动转变，以及跨学科融合（地理学、计算机科学、统计学、物理学等）的重要性。 第三章：云平台在时空大数据处理中的理论支撑 云平台以其强大的计算能力、海量的存储资源、灵活的弹性扩展以及高效的服务交付模式，为时空大数据的处理提供了革命性的支撑。本章将深入探讨云平台在时空大数据领域发挥作用的理论基础： 分布式计算与存储理论： MapReduce与Spark等并行计算模型： 深入阐述这些模型如何将大规模计算任务分解成可并行处理的小任务，并在分布式集群中高效执行，尤其适用于时空数据的空间聚合、空间连接等计算密集型操作。 分布式文件系统（HDFS等）与对象存储： 探讨这些存储架构如何实现对海量异构时空数据的可靠、可扩展、高可用的存储，以及如何为分布式计算提供高效的数据访问接口。 分布式数据库与NoSQL数据库： 分析不同类型的分布式数据库（如关系型、图数据库、时序数据库）如何适应时空数据结构的特性，并为高效的时空查询和分析提供支撑。 弹性计算与资源管理： 虚拟化与容器化技术： 解释这些技术如何实现计算资源的抽象与隔离，为动态部署、灵活扩展时空数据处理集群提供基础。 资源调度与负载均衡： 探讨云平台如何根据时空数据处理任务的需求，动态分配计算、存储资源，并实现任务的有效调度与均衡，以最大化资源利用率和处理效率。 按需付费与成本效益： 从理论层面分析云计算的经济模型如何降低时空大数据基础设施的建设和维护成本，使得大规模的时空数据分析触手可及。 服务化架构与API经济： 微服务与SOA（面向服务架构）： 探讨如何将时空数据处理的各个环节（如数据Ingest、预处理、分析、可视化）封装成独立的、可重用的服务，并通过API进行暴露，实现功能模块的解耦与协同。 开放API与平台生态： 分析云平台如何通过提供开放API，构建一个活跃的生态系统，吸引开发者和用户贡献和利用时空数据服务，从而加速时空数据技术的创新和应用。 数据安全与隐私保护： 理论探讨云平台在处理敏感时空数据时，如何通过加密、访问控制、匿名化等技术，在满足数据共享和分析需求的同时，保障数据的安全性和用户的隐私。 第四章：时空大数据与云平台的融合计算范式 将时空大数据的处理能力与云平台的灵活资源进行深度融合，催生了全新的计算范式。本章将聚焦于这种融合带来的理论革新： 时空大数据处理的云原生化： 云原生架构下的时空数据处理流程： 探讨如何设计和构建一套能够完全运行在云环境中的时空数据处理流水线，包括数据的采集、存储、处理、分析、可视化和应用发布等各个环节。 容器化与微服务在时空大数据领域的应用： 深入分析Docker、Kubernetes等技术如何赋能时空大数据应用的快速部署、弹性伸缩和高可用性。 Serverless计算与时空数据处理： 探讨Serverless函数如何应对时空数据中的突发式、事件驱动式处理需求，例如，响应传感器数据的实时触发。 智能化的时空数据服务： 基于AI的时空数据分析服务： 探讨如何将机器学习、深度学习模型嵌入到云服务中，提供智能化的时空模式识别、预测、推荐等服务。 时空数据平台的智能化运维： 分析如何利用AI技术对时空数据处理平台进行自动化监控、故障预测、性能优化，实现平台的智能化管理。 自然语言交互与时空数据查询： 理论探讨如何通过自然语言处理技术，实现用户通过日常语言查询和分析时空数据，降低使用门槛。 时空数据共享与协作的云平台： 开放数据平台与众包计算： 探讨云平台如何促进时空数据的开放共享，以及如何通过众包或众测的模式，汇聚社会力量来标注、验证和丰富时空数据。 跨域协作与联邦学习： 针对敏感时空数据，探讨在不泄露原始数据的情况下，进行多方协作模型训练的理论方法，如联邦学习在时空数据分析中的应用。 区块链在时空数据溯源与信任构建中的潜在应用： 理论探讨区块链技术如何为时空数据的可信度、溯源性提供支撑。 时空数据可视化的云端革新： 大规模时空数据实时可视化： 探讨云端渲染、流式数据处理技术如何支持海量时空数据的实时、交互式可视化。 增强现实（AR）/虚拟现实（VR）与时空数据融合： 理论展望AR/VR技术如何在云端提供沉浸式的时空数据交互体验。 数据故事化与叙事可视化： 探讨如何利用云平台提供的工具，将复杂时空数据分析结果转化为易于理解的数据故事，进行有效的传播。 第五章：时空大数据与云平台的未来发展趋势与挑战 本章将着眼于未来，对时空大数据与云平台融合的潜在发展方向以及面临的挑战进行前瞻性探讨： 向更深层次的时空智能迈进： 时空因果推断： 理论探讨如何从时空数据中挖掘因果关系，而不仅仅是相关性，以支持更科学的决策。 具身智能与时空交互： 探讨机器人、自动驾驶等具身智能体如何利用时空大数据与环境进行交互，并为时空数据分析提供新的视角。 具象的时空认知： 探索如何构建能够理解和模拟复杂时空现象的认知模型，实现更高级别的时空智能。 泛在化与边缘化的时空数据处理： 边缘计算与时空数据： 探讨在物联网设备、传感器网络等边缘端进行部分时空数据预处理和分析的理论与实践。 去中心化时空数据处理： 理论思考在去中心化网络环境中，如何实现时空数据的安全、高效处理。 数据主权、伦理与治理的新挑战： 跨国界时空数据流动与法规： 探讨在数据主权日益受到重视的背景下，跨国界时空数据共享与分析面临的法律和伦理挑战。 AI伦理在时空分析中的体现： 深入讨论时空数据分析中可能存在的偏见、歧视等问题，以及如何构建公平、透明、可解释的时空AI系统。 可持续时空计算： 探讨如何设计和优化时空大数据处理系统，以降低能源消耗，实现绿色计算。 跨学科融合的深化： 与生命科学、社会科学的交叉： 探讨时空大数据与生物地理学、流行病学、城市规划、社会动力学等学科的深度融合，催生新的研究领域。 数字孪生与时空现实的映射： 理论展望数字孪生技术如何利用时空大数据与云平台，构建与物理世界实时同步的虚拟映射，实现更精细化的管理和决策。 结语 《时空大数据与云平台（理论篇）》旨在为读者提供一个理解时空大数据时代计算范式的理论地图。本书回避了具体的代码实现和应用落地，将重心置于对核心概念、底层原理、方法论以及未来方向的深刻剖析。通过本书的学习，读者将能够系统地构建起对这一前沿领域的认知框架，为进一步的理论研究或实践探索奠定坚实的基础。本书的价值在于其理论的深度和广度，它不仅仅是一本关于技术书籍，更是对未来信息处理和科学研究方式的一次理论预言。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据可视化情有独钟的爱好者，这本书给我带来了许多惊喜！虽然我更关注的是最终呈现的效果，但《时空大数据与云平台（理论篇）》却深入讲解了支撑这些可视化效果的底层理论。我了解到，强大的时空大数据可视化不仅仅是堆砌图表，而是需要精心设计的数据处理流程和高效的渲染引擎。书中关于时空数据聚合、空间索引和数据驱动的渲染技术的论述，让我明白了为什么有些复杂的时空可视化能够如此流畅地呈现，而有些则会卡顿不已。作者还探讨了不同的可视化模型，如点、线、面、体等，以及如何根据数据特性选择最合适的表达方式。此外，书中也触及了交互式可视化和实时可视化的理论挑战，这让我意识到，要实现真正具有影响力的时空大数据可视化，需要在理论层面进行深入的研究和探索。这本书让我认识到，技术的底层逻辑是实现优秀用户体验的关键。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在读这本书之前，我对“云平台”的理解仅限于几个大型科技公司提供的服务。但《时空大数据与云平台（理论篇）》彻底颠覆了我的认知，它揭示了云平台在支撑时空大数据处理和应用方面的核心价值。书中不仅仅介绍了云平台的架构，更侧重于讲解如何利用云平台的弹性计算、分布式存储和强大的服务能力，来应对时空大数据带来的计算和存储压力。我印象深刻的是，作者详细阐述了云原生技术如何与时空大数据相结合，例如如何利用容器化技术实现时空数据处理服务的快速部署和弹性伸缩，以及如何通过微服务架构来构建灵活、可扩展的时空大数据平台。书中对不同云服务模式（IaaS, PaaS, SaaS）在时空大数据领域的应用做了详细的剖析，让我对如何根据具体需求选择合适的云服务有了更清晰的认识。读完这本书，我感觉自己对如何构建一个高效、可靠的时空大数据云平台有了系统性的理解，这对于未来在实际工作中规划和实施相关项目非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对“时空大数据”这个概念的全新认知！我一直以为时空大数据就是地理信息加上一些时间戳，没想到它其实是一个如此庞大且复杂的体系。书中详细阐述了时空大数据的理论基础，从数据采集、存储、处理到分析，每一个环节都深入浅出。我尤其对书中关于时空数据模型和其在不同应用场景下的表达方式很感兴趣。比如，作者用了很多生动的例子来解释如何将现实世界中的地理要素和事件映射到抽象的数据模型中，这让我深刻理解了数据背后的逻辑。而且，书中对时空数据的高效存储和检索技术也进行了深入探讨，这对于解决现实中海量时空数据的挑战至关重要。我一直对如何高效地管理和查询庞大的地理空间信息感到困惑，而这本书提供了一些非常前沿且实用的理论指导，让我看到了解决问题的希望。这本书绝对是那些希望深入理解时空大数据底层理论的从业者、研究者和学生的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大收获，是对时空大数据在未来社会发展中所扮演角色的深刻认知。书中不仅从理论层面解析了时空大数据的概念和云平台对其的支撑作用，更是在理论的基石上，展望了其在智慧城市、自动驾驶、精准农业等领域的应用前景。我特别欣赏作者对于未来技术趋势的预测，以及对这些预测背后的理论依据进行的详细阐释。例如，书中关于时空数据分析与机器学习、人工智能结合的理论探讨，让我看到了未来智能化应用的可能性。此外，书中也触及了数据安全、隐私保护等伦理层面的理论问题，这让我意识到，在追求技术发展的同时，也需要关注其可能带来的社会影响。这本书不仅仅是一本技术理论书籍，更是一本启迪思维、指引方向的著作，让我对未来充满期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理论知识过于枯燥，但这本书却让我耳目一新。它并没有仅仅罗列枯燥的概念，而是将“时空大数据”和“云平台”这两个看似遥远的技术领域巧妙地融合在一起，用一种非常连贯且富有启发性的方式进行了理论构建。我被书中对于“时空大数据”的定义和分类所吸引，它将我们日常接触到的各种时空现象，如交通流量、天气变化、人口迁徙等，都归纳到了一个清晰的理论框架下。同时，书中对“云平台”的叙述也并非泛泛而谈，而是聚焦于其在时空大数据处理中的关键作用，比如如何利用其分布式计算能力解决海量数据的计算难题，以及如何利用其弹性存储能力应对时空数据的爆发式增长。这种理论上的融会贯通，让我对这两个领域有了更深层次的理解，仿佛看到了一个更加宏大的技术图景。