[发明专利]高速铁路时空大数据分析服务引擎系统及方法

说明书

本发明提供一种高速铁路时空大数据分析服务引擎系统及方法，该方法包括：对高速铁路时空大数据进行重新统一编码，确定时空大数据的存储方式，并对其进行存储和排序；将高速铁路时空大数据发布为切片服务，通过docker虚拟化镜像与自动同步来动态分配高速铁路时空大数据的分析服务引擎资源；利用构建的可伸缩型、高并发、灵活性强的空间信息服务引擎，提供标准化、多类型服务接口，支撑高速铁路虚拟化环境多源异构空间信息服务融合；基于前端RestFul服务接口，实现海量数据服务共享；利用网格划分的空间索引方法，来缩小检索范围，从而对目标对象的空间位置进行快速访问和/或更新。通过本发明可以对时空大数据进行快速存储、快速读取、快速查询。

技术领域

本发明涉及高速铁路数据处理领域，更具体地，涉及一种高速铁路时空大数据分析服务引擎系统及方法。

背景技术

高速铁路时空大数据是一种有时间属性和空间属性两个维度的且具有海量、多源异构特点的地理信息数据，包括空间位置坐标数据、地理实体之间空间拓扑关系以及相应于空间位置的属性数据三个方面的内容。随着对地观测技术的发展、定位技术的普及以及基于位置服务的地理信息系统在各行业中的广泛应用，使得人们以前所未有的速度和规模获取时空大数据，时空数据库更新速度加快，且存储数据量巨大，为时空大数据的组织、处理、存储、传输、检索、高性能分析计划以及计算结果的实时可视化等问题带来了新的挑战。通常时空大数据以一定的逻辑结构存放在数据库中，空间数据来源比较复杂，随着研究对象不同，范围不同，类型不同。数据服务引擎的出现不仅使不同平台和数据库实现数据共享，还对数据的高效存储、快速检索、空间分析等功能在各种业务场景中的应用带来高效的方法手段。利用空间数据服务引擎，对存储在各类关系型和非关系型数据库中的空间数据进行更好地管理和分析空间数据。

目前主要的数据服务引擎有Esri公司的ArcSDE、MapInfo公司的MapInfoSpatialWare、超图公司的SuperMap SDX、GeoStar4.0企业版空间数据引擎、通用空间数据引擎，这些数据引擎在一定程度上满足了用户对空间数据管理和集成的需要。而这些数据服务引擎都不是开源的，目前高速铁路时空大数据服务都是基于以上引擎，未实现高速铁路时空大数据服务引擎技术的完全自主，应用成本也较高且对软件依赖性较大，稳定性高但应用安全性不强，灵活定制性不高。同时，商用的数据服务引擎对于高速铁路的普适性不高，高速铁路在空间上具有线形条带特点，目前使用的数据服务引擎对高速铁路时空大数据的检索效率较低，未根据高速铁路自身特征制定相应的检索策略与方法。因此拥有自主知识产权的数据服务引擎是实现高速铁路时空大数据高效应用的关键技术，实现高速铁路时空大数据服务引擎的自主可控也直接关系着高速铁路空间信息的技术发展与应用安全，同时，能够有效降低高速铁路时空大数据服务引擎未来扩容建设成本。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供了一种高速铁路时空大数据分析服务引擎系统及方法，可以通过对高速铁路时空大数据进行重新统一编码并确定存储方式，将高速铁路时空大数据发布为切片服务并提供服务接口，并且利用网格划分的空间索引方法，实现对时空大数据的快速存储、快速读取、快速查询，同时普适性较高且成本较低。

具体地，本发明是通过以下技术方案来实现的：

第一方面，本发明提供了一种高速铁路时空大数据分析服务方法，包括：

对高速铁路时空大数据进行重新统一编码，确定时空大数据的存储方式，并对所述高速铁路时空大数据进行存储和排序；

将高速铁路时空大数据发布为切片服务，通过docker虚拟化镜像与自动同步来动态分配高速铁路时空大数据的分析服务引擎资源；

利用构建的可伸缩型、高并发、灵活性强的空间信息服务引擎，提供标准化、多类型服务接口，支撑高速铁路虚拟化环境多源异构空间信息服务融合；

基于前端RestFul服务接口，实现海量数据服务共享；