　　Ganos是阿里云時(shí)空PaaS服務(wù)的自研核心引擎。Ganos已作為云數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)空引擎與數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)融合，建立了以自研云原生數(shù)據(jù)庫(kù)POLARDB為基礎(chǔ)，聯(lián)合NoSQL大數(shù)據(jù)平臺(tái)(Ali-HBASE和X-Pack Spark)的完整時(shí)空地理信息云化管理解決方案。

　　HBase Ganos為PB級(jí)分布式、大規(guī)模時(shí)空數(shù)據(jù)管理而生，主打NoSQL時(shí)空大數(shù)據(jù)處理能力，兼容HBase、Spark、GeoMesa、GeoServer等廣泛開(kāi)源生態(tài)，內(nèi)置了時(shí)空索引算法、空間拓?fù)鋷缀嗡惴?、遙感影像處理算法等，可廣泛應(yīng)用于空間/時(shí)空/遙感大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、分析與數(shù)據(jù)挖掘場(chǎng)景。

　　新版本特性

　　全球首發(fā)時(shí)空柵格引擎云服務(wù)，支撐航天航空遙感云計(jì)算與智能化發(fā)展

　　對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的快速發(fā)展正促使遙感應(yīng)用走向在線化和服務(wù)化。全新的云上時(shí)空柵格數(shù)據(jù)引擎面向未來(lái)遙感大數(shù)據(jù)云端智能分析計(jì)算需求而設(shè)計(jì)，采用了極為靈活的時(shí)空數(shù)據(jù)組織方式，在保留多時(shí)相、多分辨率且每一寸像素光譜信息的同時(shí)，兼顧傳統(tǒng)遙感應(yīng)用的快速瀏覽需求。

　　引擎內(nèi)置的ETL工具可以打通OSS、HBase、POLARDB/PG等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)產(chǎn)品，支持柵格數(shù)據(jù)的全自動(dòng)化快速入庫(kù)，包含投影轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)分塊和索引創(chuàng)建等。柵格數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組織支持多種模式，常用的包括全球標(biāo)準(zhǔn)格網(wǎng)剖分和本地坐標(biāo)系格網(wǎng)剖分(見(jiàn)下圖)。

　　此外，2.5版本發(fā)布全新的時(shí)空Cover數(shù)據(jù)模型。Cover模型物理上維護(hù)每一幅遙感影像的獨(dú)立性，同時(shí)支持海量遙感影像基于時(shí)相和空間條件的動(dòng)態(tài)拼接，邏輯上實(shí)時(shí)生成時(shí)空動(dòng)態(tài)一張圖，為遙感智能化分析計(jì)算應(yīng)用提供強(qiáng)大數(shù)據(jù)模型支撐。

　　與X-Pack Spark、 GeoTools集成，提供兼容OGC標(biāo)準(zhǔn)的空間數(shù)據(jù)訪問(wèn)接口

　　2.5版本提供了更全面的訪問(wèn)方式，包括基于GeoTools API的訪問(wèn)、支持GeoJson作為時(shí)空數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的REST API、以及空間GeoSQL支持，可最大程度兼容不同用戶需求。其中，Ganos Spark模塊提供了一系列UDF空間算子實(shí)現(xiàn)了基于OGC標(biāo)準(zhǔn)的GeoSQL的空間數(shù)據(jù)查詢，例如：

　　這些空間算子主要包括Geometry Constructors函數(shù)、Geometry Accessors函數(shù)、Geometry Cast函數(shù)、Geometry Editors函數(shù)、Geometry Outputs函數(shù)、Spatial Relationships函數(shù)以及Geometry Processing函數(shù)等，算子功能將按需擴(kuò)展。

　　2.5版本支持豐富的時(shí)空幾何數(shù)據(jù)、時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)類(lèi)型包括點(diǎn)、線、面等時(shí)空對(duì)象。在此基礎(chǔ)上，還提供了完備的時(shí)空模型操作能力，既可以支持空間范圍查詢，也支持“時(shí)間+空間”的多維查詢。

　　在性能優(yōu)化方面，采用了空間謂詞下推技術(shù)，查詢時(shí)可將空間過(guò)濾條件下推到存儲(chǔ)層執(zhí)行，從而減少I(mǎi)/O開(kāi)銷(xiāo)，降低查詢時(shí)延。另外，結(jié)合阿里云X-Pack可構(gòu)建強(qiáng)大的時(shí)空分析平臺(tái)，借助空間分區(qū)、分區(qū)索引、基于內(nèi)存索引以及Fast Spatial Jion等性能優(yōu)化手段，可大幅提高查詢分析性能。

　　在成本控制方面，針對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)寫(xiě)入膨脹的問(wèn)題，新版本在索引生成、時(shí)空模型編碼、冷熱分離存儲(chǔ)等方面進(jìn)行了全面優(yōu)化。在索引生成階段，對(duì)索引的控制力度更細(xì)，可按需建立索引;

　　在時(shí)空編碼方面，使用了TWKB編碼，同時(shí)用戶可指定寫(xiě)入數(shù)據(jù)的精度，減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)長(zhǎng)度;在冷熱分離存儲(chǔ)方面，借助阿里云OSS存儲(chǔ)，可使得存儲(chǔ)成本下降70%以上。

　　典型應(yīng)用場(chǎng)景

　　01 航空航天遙感應(yīng)用

　　對(duì)地觀測(cè)、商業(yè)航天、無(wú)人機(jī)測(cè)繪等快速發(fā)展，積累了大量的遙感影像數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大給數(shù)據(jù)時(shí)空化組織以及大數(shù)據(jù)和智能化應(yīng)用帶來(lái)了極大挑戰(zhàn)。未來(lái)需要探索數(shù)據(jù)在線、應(yīng)用能力在線、用戶購(gòu)買(mǎi)服務(wù)模式。Ganos可以為云平臺(tái)商、衛(wèi)星數(shù)據(jù)廠商、平臺(tái)服務(wù)商等構(gòu)建遙感智能化大數(shù)據(jù)云平臺(tái)提供時(shí)空云基礎(chǔ)設(shè)施支撐，解決最底層關(guān)鍵技術(shù)，并在傳統(tǒng)編目化管理和切片化應(yīng)用基礎(chǔ)上獲得全新架構(gòu)的快速演進(jìn)，從而在遙感智能化浪潮中聚焦業(yè)務(wù)并獲得先機(jī)。

　　02 互聯(lián)網(wǎng)出行

　　互聯(lián)網(wǎng)出行涉及到運(yùn)力的調(diào)度、拼車(chē)、供需預(yù)測(cè)、熱力圖等業(yè)務(wù)。以供需預(yù)測(cè)為例，基于對(duì)歷史軌跡數(shù)據(jù)的分析，并結(jié)合實(shí)時(shí)訂單數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)當(dāng)前訂單密集區(qū)域的分布，提高接單概率并減少司機(jī)空駛時(shí)間。這背后涉及到大量時(shí)空型數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)信息的快速讀取，并結(jié)合業(yè)務(wù)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)，利用HBase Ganos可有力支持該業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

　　03 傳感網(wǎng)與實(shí)時(shí)GIS

　　在環(huán)保、氣象、水利、航海航空監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域，需要通過(guò)各種傳感器獲取天、空、地、海不同地理現(xiàn)象、事件、要素的全生命周期多尺度監(jiān)測(cè)指標(biāo)，比如污染監(jiān)測(cè)、水位監(jiān)測(cè)、降雨量監(jiān)測(cè)、航標(biāo)監(jiān)測(cè)等。HBase Ganos可以為構(gòu)建實(shí)時(shí)GIS大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供穩(wěn)定、可靠、彈性、免運(yùn)維的PaaS服務(wù)，為地理國(guó)情常態(tài)化監(jiān)測(cè)和智慧城市建設(shè)提供基礎(chǔ)平臺(tái)。

　　04 車(chē)聯(lián)網(wǎng)

　　海量的車(chē)輛終端在不斷地產(chǎn)生軌跡數(shù)據(jù)，軌跡數(shù)據(jù)包含了時(shí)間和空間位置。利用HBase Ganos，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛的行駛軌跡、是否偏航、是否進(jìn)入某個(gè)限制區(qū)域等。除了實(shí)時(shí)監(jiān)控外，還可以進(jìn)行時(shí)空查詢，如查詢某段時(shí)間的軌跡，某段時(shí)間進(jìn)入該區(qū)域的車(chē)輛等。結(jié)合大數(shù)據(jù)分析框架(如Spark)還可以進(jìn)行穿越分析、區(qū)域分布熱力圖等。

　　05 智慧物流與外賣(mài)遞送

　　在物流與外賣(mài)等領(lǐng)域，需要實(shí)時(shí)監(jiān)控車(chē)輛、騎手的位置，以便進(jìn)行可靠的時(shí)間預(yù)測(cè)等服務(wù)。車(chē)輛和騎手的位置需要實(shí)時(shí)上報(bào)，云端需要處理高并發(fā)寫(xiě)入并進(jìn)行實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃、偏航監(jiān)測(cè)等計(jì)算，背后都需要大量的時(shí)空計(jì)算。

　　典型案例&架構(gòu)

　　航海船舶大數(shù)據(jù)平臺(tái)

　　場(chǎng)景：全球AIS船舶實(shí)時(shí)位置數(shù)據(jù)，每天上億條軌跡寫(xiě)入，要求軌跡時(shí)空/時(shí)序查詢秒級(jí)響應(yīng)，具體包括：

　　• 監(jiān)管區(qū)域?qū)崟r(shí)地理圍欄判斷;

　　• 軌跡區(qū)域回放(指定區(qū)域+指定時(shí)間段);

　　• 軌跡回放(指定時(shí)間段查詢)。

　　架構(gòu)說(shuō)明：

　　• AIS等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)Spark平臺(tái)清洗、融合完成后，構(gòu)建數(shù)倉(cāng);

　　• 對(duì)外提供查詢的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HBase Ganos中，可供前端各類(lèi)應(yīng)用進(jìn)行時(shí)空查詢(如地理圍欄、軌跡回放等);

　　• 整體系統(tǒng)的查詢時(shí)間在毫秒級(jí)，數(shù)據(jù)清洗在分鐘級(jí)。