云环境下协同式GIS工作流关键技术研究

This project mainly explore the application model and implementation techniques of spatial information service cooperative processing in Cloud computing environment. It focuses on solving the critical problems on spatial information resource organization and management, Cloud-enabled spatial information service modeling, business process construction and computing resource scheduling cooperatively. Through studying on the hierarchical publication and management mechanism for spatial information resource in Cloud, a uniform organization and dynamical mapping model revolving with Virtual Computing Cluster will be presented. It can simplify process orchestration without considering the complex detail about bottom resources. The service-oriented modeling method will be also studied; a Cloud GI service composition model can be presented from the perspective of its bottom function-realization. This model has characteristics of easy-disassembly, dynamical-transfer-enabled, rapid assembly on process demand. Then, Cooperative GIS workflow formalization model can be provided on the basis of service composition model and a service seamless migration algorithm will be addressed. A series of key implementation technologies of distributed spatial information workflow scheduling method will be studied – It focuses on a 2-layer hybrid process schedule model including Local Scheduling phase and Global Heuristic Planning phase, in addition, the automatic process service composition considering GI Service Semantic and Service QoS constraint is also to be investigated. All this provided a feasible scheme for distributed spatial information retrieval，management，processing, integration and sharing across different industries and departments using Cooperative GIS workflow technologies.

围绕云环境下空间信息服务分布式协同处理的应用模型与实现方法，重点研究如何采用协同式工作流技术解决云计算环境中空间信息资源组织管理、空间信息服务建模、业务流程构造方法和计算资源协同调度等一系列关键性问题。通过研究面向云环境的空间信息资源层次化的组织及管理机制，建立以虚拟机集群为核心的云GIS工作流资源组织与动态映射模型，进而实现流程资源的快速建模；研究流程服务资源的构件化建模方法，建立可拆卸、可按需流动、可快速聚合的流程服务资源模型，在此基础上建立协同式GIS工作流的形式化模型并探讨服务资源的无缝迁移的策略及算法；研究局部调度和整体规划相结合的流程调度模型和服务自动组合优化策略，在顾及地理信息服务语义的前提下同时满足云GIS服务QoS性能要求。研究成果可广泛应用于国家地质调查等重大行业空间信息集成应用中，为跨行业、跨领域的空间信息获取、管理、处理及集成共享提供了基于云工作流技术的可行性方案。

本项目主要围绕云环境下空间信息服务分布式协同处理的应用模型与实现方法，重点研究了如何采用协同式工作流技术解决云计算环境中空间信息资源组织管理、空间信息服务建模、业务流程构造方法和计算资源协同调度等一系列关键性问题，取得了以下成果：.（1）通过研究面向云环境的空间信息资源层次化组织管理机制，建立了以虚拟机集群为核心的云GIS工作流资源多级组织与动态映射的模型，进而实现了流程资源的快速建模；.（2）提出了自底向上的流程服务资源的构件化建模方法，屏蔽了底层GIS硬软件资源的复杂性，建立了可拆卸、可按需流动、可快速聚合的流程服务资源模型，在此基础上提出了协同式GIS工作流的形式化表示方法，并给出了服务资源无缝迁移的策略算法；.（3）研究了流程资源节点空间信息服务的智能匹配方法及优化调度机制，建立了面向实现的空间信息工作流分布式引擎框架，该框架可以基于NoSQL大数据处理技术实现海量空间数据的并行处理，基于该框架研制的工作流原型系统直接应用于分布式架构的海量地图服务、流式气象数据查询处理服务以及云计算环境下三维地貌符号搭建式自动建模场景中，取得了较好的加速效果；.（4）项目的研究成果作为底层云服务工作流的技术支撑，已成功应用于国家科技支撑计划项目成果地理空间信息工具集云平台(http://www.most.gov.cn/kjbgz/201511/t20151125_122472.htm，云平台见http://www.geojie.net/）及中国地质调查数据云服务平台（http://www.gsigrid.cgs.gov.cn/newgsigrid/CGSGeoData/Default.aspx）中，为云环境下典型行业的空间信息协同计算提供了较好的技术支持。.本项目的研究成果可广泛应用于国家地质调查、气象信息服务等重大行业空间大数据集成应用中，为跨行业、跨领域的空间信息获取、管理、处理及分布式集成共享提供了基于云工作流技术的可行性方案。

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