BIG DATA と私たち

Big Data

たった10年の間に普及したインターネットは実に様々な分野で驚異的なデータを作り出しました。この現象にインターネットと接続しているごく最近のデバイスから出力されるデータが加わります。
Big Data とはこの大量な情報と様々なクラウドコンピューティングのインフラストラクチャーによってデータの蓄積と処理を担うもので、これ以降Big Data呼びます。

Big Data と地理情報

地理情報の分野ではすでにトレンドに乗りおよそ80％のデータにジオファレンス情報が含まれています。地理情報はスマートフォンやセンサーその他様々なデバイスに組み込まれているジオロカリゼーションも含まれています。それに加えてOpenStreetMaps のようなCrowdSourcing プロジェクトとますます人気上昇中のOpenData アプローチもあります。

この共同プロジェクトは非常に多様化したデータベースを提供している極端に種類の多い空間データの根本を作成しています。それはただ多種類の空間デバイスの利用を可能にしているばかりでなく、革新的な分析のメカニズムの設定に好ましい環境も提供しています。最近、ヨーロピアンプログラムのCopernicus によって衛星コンストレーションSENTINEL の衛星データは無料使用が可能になりました。このデータは問題解決に新たな次元を生み出し数ペタバイトのレーダー画像と光学画像と多次元画像のデータベースの利用が、近い将来可能になります。

Geomatys と Big Data

Geomatysはかなり以前より地理空間のBig Data への挑戦に関心がありました。当社は数年間におよび地球観測に関する様々な開発活動をしてきました。この活動によって大量データ流入の管理に慣れることができました。2年前から、チームは大量のデータの管理に挑戦することと計算の要求が増加し続けていることに対応するためにConstellation-SDI を成長させました。このアプローチを行ったことにより大量のデータ分析ができる柔軟な空間データのインフラストラクチャーEXAMIND プロジェクトが生まれました。

柔軟でインターオペラブルなインフラストラクチャー

EXAMINDは様々なプレイヤーのクラウドコンピューティングインフラストラクチャーを開拓するプラットフォームを提供しています。このプロジェクトは初めからコンテナをもち、それぞれのクラウドソリューションの特徴と独立していて管理が単純で柔軟なプロジェクトを提供するDocker プロジェクトを利用しています。EXAMINDのプロジェクトの構造はAmazon S3 のような新格納方式のコンテナオブジェクトを活用することとマルチテナント方式を取り入れることを考えて作られました。大きな負担に応じることができる頑丈なインフラストラクチャーを保証します。

リアルタイムでの情報の流れの活用

EXAMINDはリアルタイムでの情報の流れを活用できる機能を持っています。プラットフォームはセンサーデータの全タイプ、接続しているデバイスを含めて統一するための OGC Sensor Web Enablement 標準と O&M モデルを利用しています。統一されていないソースのデータをリアルタイムで交信と再構成します。 EXAMINDは非常にダイナミックな分析機能も提供しています。

異質な処理を行う機能性

Big Dataをとりまく大量のデータを考慮して、問題を即解決できなければなりません。確かに、現在のコミュニケーションのネットワークの能力では不適当な情報の流れの転送が必要になります。この状況でデータソースにより近い機能を提供すべき傾向にあります。 EXAMINDは異質な処理をするテクノロジーの開拓をするために、この処理をコンテナ化するインフラストラクチャーと、処理の流れを作り出すための様々なコンテナを実行する環境を提供しています。

Big Data Analyticsエンジン

Geomatysは EXAMINDのプロジェクト内でBig Data Analyticsのエンジンを開発しています。このエンジンはOGC全サービスとの継ぎ目のない統合をしていて、分析技術とデータ処理技術を含んでいます。この技術的で構築的な選択肢は、プロジェクトとの今現在の市場で入手可能なクラウドコンピューティング・インフラストラクチャーとの完璧な互換性を保証しています。