Хранилище пространственных объектов в составе регионального узла ИПД УрФО: модели хранилища
Продвигаясь по пути создания системы «Хранилище пространственных объектов», информационно-аналитический центр «Уралгеоинформ» разрабатывает сервисы, призванные обеспечить органы власти различных уровней, организации и ведомства возможностью формирования интегрированных распределенных ресурсов на основе пространственных объектов
В информационно-аналитическом центре «Уралгеоинформ» по заданию Роскартографии и в соответствии с положениями Концепции создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации (ИПД РФ) [1] ведется разработка регионального узла ИПД Уральского федерального округа.
Информационная система «Хранилище пространственных объектов» (далее по тексту — ИС «Хранилище») является важнейшим элементом автоматизированной информационно-аналитической системы «Банк пространственных данных УрФО» [2, 3]. В первой части статьи [4] были описаны модели ИС «Хранилище», в предлагаемой публикации речь пойдет о свойствах, компонентах, средствах обработки и сервисах системы.
Как известно, термин «хранилище информации» (Information Warehouse, IW) появился только в конце 1980-х годов, в период бурного развития регистрирующих информационных систем, когда в полной мере была осознана необходимость интеграции корпоративной информации и появились соответствующие технические возможности. Только в 1990-е годы с выходом книги У. Инмона [5] был введен термин «хранилище данных» (Data Warehouse, DW).
Автор [5] определил хранилища данных как «предметно-ориентированные, интегрированные, неизменные, поддерживающие хронологию наборы данных, организованные для целей поддержки управления, призванные выступать в роли единого и единственного источника истины, обеспечивающего менеджеров и аналитиков достоверной информацией, необходимой для оперативного анализа и принятия решений».
Позднее классическим стало определение хранилища данных как совокупности средств, позволяющих накапливать и представлять данные в целостном, предметно-ориентированном виде, пригодном для анализа и принятия управляющих решений [6, 7].
Вне зависимости от подходов к реализации основное предназначение хранилищ — предоставление точных данных и информации в кратчайшие сроки с минимумом затрат.
Характерные свойства хранилищ, выделенные У. Инмоном — автором концепции информационных хранилищ, представлены в табл. 1.
Таблица 1. Характерные свойства хранилищ (согласно [5])
В основе концепции информационных хранилищ заложена идея гибкой архитектуры данных, подразумевающая, что каждому пользователю из числа доверенных лиц должна быть обеспечена возможность доступа к любому разрешенному для использования участку данных, которыми располагает предприятие (организация). Такого рода доступ осуществляется путем закладки в организационно-методологические основы построения системы сбора и хранения данных соответствующих возможностей, а также согласования принципов формирования и взаимодействия аппаратного, программного комплексов и структуры накапливаемых и хранимых сведений [8]. Эта идея реализуется в основном в рамках свойств так называемых открытых систем. Согласно определению POSIX 1003.0, принятому институтом IEEE, открытая информационная система — это «система, которая реализует открытые спецификации на интерфейсы, сервисы (услуги среды) и поддерживаемые форматы данных, достаточные для того, чтобы дать возможность должным образом разработанному прикладному программному обеспечению быть переносимым в широком диапазоне систем с минимальными изменениями, взаимодействовать с другими приложениями на локальных и удаленных системах, взаимодействовать с пользователями в стиле, который облегчает переход пользователей от системы к системе». Таким образом, основные свойства открытых систем, в том числе хранилищ пространственных данных (ХПД), следующие:
Расширяемость — возможность включения новых или изменения существующих прикладных функций ИС, не затрагивая при этом остальные функциональные подсистемы ИС. ХПД должно состоять из набора компонентов, позволяющих изменять и дополнять функциональность системы путем изменения слабосвязанных компонентов, а не всей системы в целом.
Масштабируемость — возможность изменения количественных характеристик (размерность решаемых задач, число обслуживаемых пользователей и т. д.) прикладных программ и баз данных, реализуемых на разных платформах, путем настройки параметров, а не путем перепроектирования, т. е. возможность увеличения производительности ХПД при увеличении объема хранимых данных и количества пользователей системы.
Переносимость — возможность перемещения ИС на другие аппаратно-программные платформы в случае их модернизации или замены с наименьшими затратами. Рассматривается переносимость приложений (application portability) и данных (data portability).
Интероперабельность — свойство, обеспечивающее взаимодействие ИС с другими системами при обращении к их информационным или вычислительным ресурсам, если собственных недостаточно.
Способность к интеграции — объединение нескольких ИС различного назначения в многофункциональную систему.
Защищенность и надежность хранения данных — разграничение доступа к данным, а также возможность использования криптографических средств шифрования и электронно-цифровой подписи в процессе информационного обмена с взаимосвязанными автоматизированными системами.
Бесперебойность — обеспечение безотказной работы хранилища с использованием резервирования основных подсистем. Возможность выполнения операций резервирования, а также импорта-экспорта данных без остановки системы.
Высокая готовность — практически полная отказоустойчивость системы. В случае отказа какого-либо компонента гарантируется автоматическое восстановление работоспособности и сохранение целостности баз данных. Готовность рассматривается и как мера способности системы принимать и успешно выполнять запросы и задания за доступный интервал времени.
Персонализация данных — включение в состав загружаемых в информационное хранилище данных сведений о лицах, непосредственно выполнивших те или иные операции, ответственных за выполнение работ и т. д.
Качество и целостность данных — гарантия полноты, точности, воспроизводимости и целостности данных за счет контроля на этапе их загрузки в хранилище путем выполнения различных проверок.
Существует много подходов к проектированию хранилищ данных и известно около 20 различных вариантов нормализованных и гибридных архитектур [9]. Наиболее эффективным с точки зрения сравнительно легкого расширения хранилища, при котором осуществляется пошаговое непротиворечивое наращивание его функциональности в процессе разработки и внедрения, считается так называемый итеративный или спиральный подход.
Модульность архитектуры существенно уменьшает риски проектных ошибок, локализованных в пределах небольшого массива данных, по сравнению с рисками полномасштабного проектирования и создания системы в целом.
Обобщенно, все подходы сходятся в главном — в необходимости современных средств управления информационными потоками для принятия своевременных и обоснованных управленческих решений, в необходимости создания соответствующих структур для хранения данных, их координации и интеграции.
Построение полноценного интегрированного хранилища данных целесообразно реализовывать в виде трехуровневой архитектуры. В трехуровневых архитектурах между клиентом и сервером располагается еще один специально выделенный сервер, называемый сервером приложений. Сервер приложений выполняет роль посредника между клиентом и основным сервером, снижая нагрузку на последний. Как правило, в клиентской части предлагается минимальный набор функций по доступу и визуализации информации, а основная бизнес-логика выполняется программными средствами на серверах приложений.
На первом уровне обычно располагаются разнообразные источники данных. Второй содержит центральное хранилище данных, зоны временного хранения и, возможно, оперативный склад данных (ОСД). Третий уровень в описываемой архитектуре представляет собой набор предметно-ориентированных витрин данных, источником информации для которых является центральное хранилище данных. Именно с витринами данных и работает большинство конечных пользователей.
Ограниченный объем статьи не позволяет детально рассмотреть все аспекты проектирования хранилищ, поэтому некоторые темы затронуты вскользь или не обсуждаются вовсе. Основное внимание будет уделено функциональности, средствам обработки и сервисам ИС «Хранилище», которая обладает свойствами классического хранилища, но имеет свои особенности, связанные со спецификой хранения пространственных данных.
Основные компоненты ИС «Хранилище»
К основным компонентам ИС «Хранилище» относятся:
— источники данных;
— модуль извлечения, преобразования и загрузки данных;
— зона временного хранения данных;
— оперативный склад данных;
— центральное хранилище данных;
— метаданные, нормативно-справочная информация (НСИ);
— модуль реструктуризации и доставки данных;
— витрины данных;
— средства анализа данных;
— сервисы.
Функциональность ИС «Хранилище» необходимо рассматривать в контексте процессов сбора, обработки и анализа пространственных данных (ПД) в региональном узле ИПД. Информационные процессы хранения, обработки, анализа и предоставления данных в хранилище распределены по шести уровням (рис. 1).
Рис. 1. Уровни процессов подготовки, хранения, обработки, анализа и предоставления ПД в ИС «Хранилище»
Первый уровень — источники данных. Основным источником данных хранилища служат пространственные данные и метаданные из ИС «Архив» [10], а также в качестве источников могут быть рассмотрены данные оперативных и транзакционных систем, данные из внешних систем, архивы, разрозненные файлы известных форматов, данные локальных аналитических приложений, любые иные источники структурированных данных.
Второй уровень — ETL. На втором уровне подготовки базовых ПД размещается модуль извлечения, преобразования и загрузки данных «Уралгеоинформ-ETL» (Extract, Transformation and Load) [11]. Основные ETL-процессы отображены на рис. 2, где:
— источник данных — совокупность SHP-файлов и дополнительных справочников (классификаторов, таблиц согласования);
— промежуточная область — процессы повышение качества данных и приведения их к единой структуре;
— приемник данных — оперативный склад данных ИС «Хранилище».
Рис. 2. Стадии ETL-процессов
Процессы загрузки из ОСД в базу данных пространственных объектов ИС «Хранилище» и их замещения осуществляются «сервисом загрузки в БПО» и «сервисом замещения ПД» соответственно.
Третий уровень — уровень хранения данных. Уровень процессов организации хранения БПО подразумевает задействование многочисленных сервисов обработки пространственных данных и метаданных, реализуемых непосредственно в ИС «Хранилище» и ИС «Сервер метаданных» (процессы обработки метаданных о пространственных объектах подробно описаны в [2]).
Рис. 3. Взаимосвязи между данными, метаданными и НСИ
Структура хранилища данных содержит несколько уровней информации: детальные данные (наборы пространственных данных, пространственные объекты и пр.), сводные, агрегированные, архивные, НСИ, а также сопровождающие их метаданные. Связь между данными, НСИ и метаданными наглядно можно представить в виде треугольника (рис. 3). Как видно из рисунка, все взаимосвязи распадаются на три пары: данные — метаданные, данные — НСИ, метаданные — НСИ [9].
В состав нормативно-справочной информации входят словари (например, сокращений), справочники, классификаторы (БИК, ОКПО, ОКАТО и др.), нормативы, идентификаторы, кодификаторы и пр. Кроме того, каждая информационная система обладает собственной НСИ, необходимой для ее функционирования. Важнейшая задача хранилища — обеспечение параллельного скоординированного исполнения интеграции данных, метаданных и НСИ.
Зоны временного хранения (Staging area) — области хранения данных, предназначенные для выполнения операций внешними пользователями или системами в соответствии с требованиями обработки данных. Выделение зон временного хранения в самостоятельный компонент ХД необходим, так как для них требуется создание дополнительных средств администрирования, мониторинга, обеспечения безопасности и аудита.
Оперативный склад данных (Operational Data Store) фактически выполняет еще одну роль зоны временного хранения, служит для оперативного доступа к первичным данным с целью проверки на непротиворечивость и консолидацию с уже имеющейся в хранилище информацией. Оперативный склад не содержит исторических данных и выполняет две основные функции: во-первых, является источником аналитической информации для оперативного управления и, во-вторых, обеспечивает подготовку данных для последующей загрузки в центральное хранилище. Под подготовкой данных понимаются их преобразование и осуществление определенных проверок. ОСД был предложен в 1998 г. [9] с тем, чтобы сократить время задержки между поступлением информации из ETL и аналитических систем.
Четвертый уровень — SRD. Модуль уровня распределения данных ориентирован на выборку, реструктуризацию и доставку данных (SRD — Sample, Restructure, Deliver). Несмотря на явные отличия от ETL, информационные системы на уровне распределения данных все еще не имеют общепринятого названия [9] и зачастую называются также ETL или ETL2, что авторам данной статьи видится нецелесообразным. Отличия модулей представлены в табл. 2. SRD в описываемой архитектуре является единственным пользователем центрального хранилища, снижает его нагрузку по обслуживанию запросов, извлекая данные один раз, а затем преобразуя и доставляя в разные витрины данных.
Таблица 2. Сопоставление модулей ETL и SRD
Пятый уровень — обработки запросов, анализа и предоставления данных. Уровень содержит набор предметно-ориентированных витрин данных, источником информации для которых является центральное хранилище данных. Уровень бизнес-приложений представлен сценарными расчетами, аналитическими средствами, сервисами генерации запросов и подготовки отчетности.
Витрины (киоски) данных (Data Mart) — наборы данных, максимально отвечающие потребностям обслуживаемых задач. Поскольку не существует универсальных структур данных, оптимальных для любой задачи, витрины можно представить в виде физически разделенных подмножеств хранилища данных, сгруппированных по территориальным, тематическим, организационным, прикладным, функциональным и иным признакам. Источником данных для витрин служат в основном пространственные данные из ИС «Хранилище», но и детальные данные могут помещаться в витрину или присутствовать в ней в виде ссылок на данные хранилища.
Наличие витрин данных значительно снижает нагрузку на центральное хранилище, так как данные могут быть оптимизированы под хранение, обеспечивая гарантированную производительность. Витрины данных, содержащие информацию, предназначенную для выделенной группы пользователей, сводят к минимуму риск нарушения требований информационной безопасности.
Средства анализа данных (OnLine Analytical Processing — OLAP и Data Mining) подразделяются на две основные категории:
— средства онлайнового анализа данных (OLAP);
— средства интеллектуального анализа данных (Data Mining, DM) и поиска знаний в базах данных (Knowledge Discovery in Databases, KDD).
Средствами OLAP в режиме реального времени осуществляется многомерный анализ данных по выбранным пользователем показателям и измерениям и сводятся в кросс-таблицы результаты — с возможностью раскрытия деталей по каждому показателю, формирующие так называемые «OLAP-кубы». Иными словами, информация предоставляется в виде интуитивно понятной модели данных — многомерного куба — с возможностью произвольного манипулирования ею.
Технологии OLAP обеспечивают быстрый анализ разделяемой многомерной информации, предоставляя высокую скорость обработки запросов по всем аспектам (атрибутам) информации, возможность проводить основные типы числовых и статистических исследований. Основное назначение OLAP-систем — поддержка аналитической деятельности предприятия.
Средства DM и KDD предназначены для обнаружения связей и корреляций между хранимыми данными, а также выявления трендов. Для этого используются сложные механизмы статистических и специальных математических шаблонов.
Средства генерации запросов и отчетов (Query and Reporting, Q&R) предназначены для оперативной выборки из хранилища требуемых пользователю данных за указанный период. Подобные выборки обеспечивают возможность ретроспективного анализа данных с заданной степенью детализации. Сюда же входят средства обработки произвольных запросов (Ad-hoc query), реализующие более гибкую выборку данных в соответствии с нетиповыми параметрами поиска. Сильными сторонами систем Q&R по сравнению с OLAP-системами являются высокая гибкость при создании сложных по формату отчетов и возможность получения информации пользователями в режиме реального времени.
Шестой уровень — уровень конечных пользователей. Уровень публикаций пространственных данных в региональном узле ИПД содержит:
— систему подготовки версий публикаций;
— геопортал УрФО [3].
В системе подготовки публикаций имеются процедуры приема и публикации новой версии, приема изменений. Процедура публикации новой версии осуществляет обновление базы данных публикаций до последней версии, полученной из закрытой сети. Процедура подготовки данных для публикации формирует изображение карты, передающееся на геопортал.
Уровень геопортала УрФО предоставляет конечным пользователям:
а) Средства построения пространственных запросов по следующим критериям, реализуемым в режимах «и»/«или»:
— пространственная область, заданная прямоугольником, произвольным контуром, контуром имеющегося в хранилище площадного объекта и т. п.;
— указанное значение (диапазон значений) атрибутов;
— заданные геометрические параметры объектов (длина, площадь);
— наличие пространственных и семантических отношений между объектами;
— наличие установленных иерархических связей между объектами.
Предоставляют возможность работы с сетевой моделью пространственных объектов (автомобильные дороги, железные дороги) с возможностью получения протяженности (длины), площади, суммарной протяженности, площади распространения отдельных свойств по объекту и т. п.
б) Средства мониторинга деловой активности BPM (Business Process Monitoring), что позволяет в режиме реального времени отследить происходящие на предприятии процессы, получая информацию от системы обработки транзакций. Данные мониторинга фиксируются в хранилище, параллельно подвергаясь всем видам анализа и контролю состояния. В случае срабатывания заложенных в систему условий (например, выход процесса за штатные рамки) подсистема автоматически уведомляет о возникновении проблемной ситуации и предоставляет подробные сведения для принятия оптимального решения.
Сервисы ИС «Хранилище»
Процессы организации хранилища БПО реализуются следующими сервисами:
— общего управления ИС «Хранилище БПД»;
— формирования и редактирования каталогов;
— визуализации ПД;
— начальной загрузки ПД в хранилище;
— замещения после редактирования в ГИС;
— выгрузки ПД из хранилища;
— работы с ОСД;
— администрирования хранилища;
— служебными.
В ИС «Хранилище» отсутствуют сервисы редактирования пространственных объектов. В настоящее время все процессы редактирования осуществляются на стадии подготовки пространственных данных к загрузке в хранилище с помощью штатных геоинформационных систем и ETL-модуля. Проектирование функций редактирования в составе ИС «Хранилище» видится нецелесообразным.
Все сервисы ИС «Хранилище» имеют распределенную трехуровневую архитектуру: клиент (браузер IE7.0 и выше) — сервер приложений (IIS 8.0) — сервер базы данных (СУБД Oracle 11g Spatial) [13]. Клиентская часть модулей написана на языке C#, хранимые процедуры и функции на стороне сервера — на языке PL/SQL, а запросы — на языке SQL.
Сервис общего управления ИС «Хранилище» (рис. 4) осуществляет инициализацию сервисов, проверку корректности их взаимодействия между собой, журнализацию (фиксацию диагностики) с возможностью последующего анализа. Вызов конкретного сервиса происходит через соответствующую экранную форму, активизация которой возможна лишь после выбора типа пространственного объекта, которому принадлежат обрабатываемые ПД, в дереве классификатора и корректного заполнения входной информации на самой форме.
Рис. 4. Главная экранная форма сервиса управления ИС «Хранилище»
Главная экранная форма ИС «Хранилище» состоит из двух основных частей: слева в виде дерева отображаются структуры каталогов, справа — несколько фреймов и формы, вызываемые по соответствующим закладкам и содержащие информацию об объектах и совершаемых над ними операциях. В правой части на верхнем уровне находится линейка, включающая на настоящий момент закладки: «Атрибуты», «Карты», «Загрузка», «Проверка», «Обработка», «Выгрузка», «Наборы». Ниже этой линейки расположен фрейм, для закладок «Атрибуты» и «Карты» отображающий путь к типу объекта в классификаторе («Данные слоя»), которому соответствуют отображаемые пространственные данные. Следующий уровень занимает фрейм с фильтром по отбору пространственных объектов. Он может быть закрыт (рис. 4) или открыт (рис. 5). На самом нижнем уровне находится фрейм, для закладки «Карты» осуществляющий визуализацию пространственных объектов в виде карты (рис. 4), а для закладки «Атрибуты» — их табличное представление (рис. 5).
Рис. 5. Экранная форма сервиса визуализации ИС «Хранилище» в режиме таблицы
Сервис редактирования каталогов предназначен для поддержания в актуальном состоянии раздела классификаторов хранилища пространственных данных. Он формирует все виды информации об объекте: определение, атрибуты, связи и операции в полном соответствии с ISO 19110 [14]. ИС «Хранилище» может одновременно работать с несколькими каталогами. В настоящее время это — сквозной классификатор БПО и каталог справочников хранилища. Сервис доступен как в составе сетевой версии ИС «Хранилище», так и в автономном режиме на отдельном рабочем месте.
Сервис визуализации пространственных данных обеспечивает их просмотр в виде карт (рис. 4) и таблиц (рис. 5). В таблицах просматривается атрибутивная информация, а на карте геометрия пространственных объектов. Реализована форма для просмотра информации об одном пространственном объекте с вкладками «Метаданные», «Метрики» и «Атрибуты», которая может быть вызвана как из таблицы, так и с карты путем указания конкретного объекта. Классификаторы пространственных данных представляются в виде дерева, в вершине которого находится информация о классификаторе, а на конечном уровне детализации — тип пространственного объекта. Количество уровней дерева не ограничивается. Для визуализации карт используются система MapView [13] и сервер приложений OC4J, которые являются частью Oracle Application Server 11g [15].
Сервис начальной загрузки ПД в ИС «Хранилище» выполняет три основные функции:
— загрузка входного набора данных из ОСД (закладка «Загрузка»);
— проверка первичной загрузки входного набора данных (закладка «Проверка»);
— обработка некорректных (неоднозначных) с точки зрения топологического взаимодействия пространственных объектов ситуаций (закладка «Обработка»).
Функция загрузки выполняет первичную загрузку данных из набора пространственных объектов (заранее подготовленные SHP-файлы для объектов и XML-файл метаданных) из ОСД. Перед началом работы должно быть выполнено условие, что в хранилище отсутствуют объекты того же типа на данную территорию. Функция загрузки осуществляет перевод пространственных данных в информационную модель хранилища, распределяет их по соответствующим таблицам базы пространственных данных, формирует связи и метаданные. Осуществляется также загрузка XML-файлов метаданных, поступивших в наборе входных данных.
Функция проверки первичной загрузки тестирует загружаемые и имеющиеся в хранилище пространственные объекты на некорректное топологическое взаимодействие в неоднозначных ситуациях. Под неоднозначными ситуациями понимаются трудности стыковки метрики поступившего объекта с метриками соседних объектов, когда система не в состоянии определить вид взаимодействия самостоятельно. Правила выявления неоднозначных ситуаций формулируются и накапливаются в процессе наполнения хранилища.
Функция обработки неоднозначных ситуаций осуществляется в процессе интерактивного взаимодействия с пользователем. По результатам проверки пользователь может загрузить пространственный объект на постоянное хранение либо удалить его (частично или полностью) из системы. После устранения всех неоднозначных ситуаций выполняется окончательная загрузка набора пространственных данных в БПД.
Сервис замещения ПД в хранилище осуществляет замещение пространственных данных в ХД после их анализа и редактирования в ОСД средствами ГИС и ETL-процессами.
Сервис выгрузки ПД из хранилища может запускаться для двух видов выгрузки данных:
— объектов на обновление;
— пространственных объектов для создания картографической продукции либо публикаций.
Выгрузка набора пространственных данных осуществляется после заполнения соответствующей экранной формы и задания типа объектов в дереве классификатора. Отбор объектов заданного типа для выгрузки происходит с помощью пространственного запроса, формирование которого выполняется в интерактивном режиме по координатам юго-западного и северо-восточного углов ограничивающего прямоугольника или на основе задания имени региона в справочнике административно-территориального деления. Результаты пространственного запроса предварительно визуализируются для контроля.
После выгрузки пространственные данные остаются в соответствующих таблицах ОСД хранилища. В ОСД они анализируются и редактируются с помощью ГИС с целью последующего их замещения в ХД. Пространственные данные могут быть также преобразованы с помощью системы FME Suite [16] в один из картографических форматов данных (более 250 видов) для последующей публикации или создания картографической продукции.
Сервис работы с ОСД позволяет отслеживать его содержимое, т. е. имеющиеся на данный момент наборы пространственных данных и их статус.
Сервис администрирования управляет разграничением доступа пользователей к объектам и функциям хранилища, а также позволяет задать режимы настройки главного модуля ИС «Хранилище».
К служебным сервисам ИС «Хранилище» относятся модули журнализации и выдачи отчетов. В дальнейшем этот перечень будет дополняться.
Модуль журнализации выполняет функцию записи и просмотра диагностических сообщений, возникающих в процессе работы других модулей ИС «Хранилище». В специальной таблице СУБД Oracle 11g фиксируются все события, как инициализированные пользователями, так и явившиеся следствием работы модулей. Для просмотра журнала действий пользователей применяется административный Web-интерфейс, обеспечивающий удаленную работу авторизованных сотрудников. Доступ к интерфейсу получают пользователи с правами администратора.
Модуль выдачи отчетов предназначен для подготовки отчетов о содержащихся в хранилище пространственных данных. В настоящее время состав и формы отчетов находятся в стадии разработки.
Выводы
Выбранные концептуальные и технические решения позволили реализовать работоспособную версию хранилища пространственных данных.
C технической точки зрения преимуществами ИС «Хранилище» являются:
1. Решения, основанные на международных и российских стандартах: ISO 19110, 19115, 19139, ГОСТ Р 52573–2006 «Географическая информация. Метаданные» и др.
2. Использование передовых информационных технологий фирмы Oracle. Сервер Oracle Spatial 11g обладает эффективными возможностями обработки пространственной информации, позволяет создать надежную, гибкую и в достаточной степени универсальную базу пространственных данных.
3. Ориентация системы на трехуровневую архитектуру: тонкий клиент — сервер приложений — сервер СУБД.
4. Модульный принцип построения системы и ее интерфейса, позволяющий легко расширять ее функциональность.
Описываемая версия ИС «Хранилище» рассматривается как пилотная, являющаяся первым шагом на пути создания полномасштабной системы. В настоящее время в полном объеме реализованы процессы подготовки базовых пространственных данных и организации хранилища. Публикация пространственных данных и мониторинг пространственных объектов на уровне конечных пользователей находятся в стадии проектных решений.
Список литературы
1. Концепция создания и развития инфраструктуры пространственных данных Российской Федерации // Пространственные данные. — 2006. — № 3. — С. 6–9, 11. 2. Анисимова О.Л., Комос-ко В.В., Серебряков С.В. и др. Информационное и программное обеспечение управления метаданными на базе регионального центра Уральского федерального округа // Пространственные данные. — 2009. — № 2. — C. 22–30. 3. Алябьев А.А., Анисимо-ва О.Л., Серебряков С.В., Цереня П.В. Геопортал Уральского федерального округа как прототип узла РИПД // Пространственные данные. — 2009. — № 3. — С. 16–22. 4.. Анисимова О.Л., Зраен-ко Ю.Д., Комоско В.В. и др. Хранилище пространственных объектов в составе регионального узла ИПД УрФО: модель хранилища // Пространственные данные. — 2010. — № 1. — С. 62–70. 5. Inmon W.H. Building the Data Warehouse, QED/Wiley. — New York: John Wiley & Sons, 1991. — 312 p. 6. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Т. 1. / Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2001. — 400 с. 7. Архипенков С.Я, Голу-бев Д.В., Максименко О.Б. Хранилища данных. От концепции до внедрения. — М.: Диалог-МИФИ, 2002. — 528 с. 8. Белов В.С. Информационно-аналитические системы. Основы проектирования и применения: Учебное пособие, руководство, практикум. — М.: МЭСИ, 2005. — 111 с. 9. Асадуллаев С.С. Архитектура хранилищ данных. — http://www.ibm.com/developerworks/ru/library/sabir/axd_1/index.html . 10. Серебряков С.В., Баженова Ю.Д. Новый подход к организации и хранению пространственных данных // Геодезия и картография. — 2008. — № 7. — С. 52–55. 11. Порядок разработки ETL-процессов для наполнения хранилища данных (ХД). — http://sysdba.org.ua/proektirovanie-bd/etl/poryadok-razrabotki-etl-protsessov-dlya-napolneniya-hranilischa-dannyih-hd.html . 12. Kimball R., Caserta J. The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning, Conforming and Delivering Data. — New York: John Wiley & Sons, 2004. — 416 p. 13. Oracle Spatial & Oracle Locator: Location Features for Oracle Database 11g. — http://www.oracle.com/technology/products/spatial . 14. ISO 19110:2005. Geographic information. Methodology for feature cataloguing. — http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=44459 . 15. Oracle makes Virtualized Java Applications Practical. — http://www.oracle.com/us/products/middleware/application-server/index.html . 16. Working with spatial data? — http://www.safe.com.
RSS
Реклама
