【摘 要】
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随着数字城市理论的发展和应用的普及,如何构建具有海量多源异构数据管理能力,支持并行数据处理的数字城市服务系统已经成为数字城市技术发展中亟待解决的问题。云计算通过资
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随着数字城市理论的发展和应用的普及,如何构建具有海量多源异构数据管理能力,支持并行数据处理的数字城市服务系统已经成为数字城市技术发展中亟待解决的问题。云计算通过资源池实现了资源的灵活配置,能够快速响应用户的服务请求,使得用户可以享受按需自助式的服务。基于云计算架构及其关键技术的数字城市服务系统,代表了新一代数字城市服务平台的主要技术发展方向。 论文基于上述需求和挑战,借鉴现有的云计算研究成果,探索了数字城市云服务的技术路线,提出了数字城市云服务系统框架,详细分析了云环境下的空间数据组织、管理和并行处理方法。在此基础上,论文对云空间数据引擎和空间数据并行处理系统进行了分析和设计。最后,论文以机动车碳排放计量服务为例,验证了数字城市云服务系统框架的合理性和实用性。 论文的研究内容主要集中在如下三点: (1)研究数字城市云服务模式,主要包括数字城市云服务参考模型、数字城市云服务信息模型、数字城市云服务系统框架组成与体系结构,阐述框架的技术体系。 (2)研究基于云计算技术的空间数据管理和并行处理方法。研究云计算环境下空间数据和传感器数据的组织和管理方法,设计云空间数据引擎;设计支持Map-Reduce并行计算模型的作业调度与执行系统。 (3)研究开发机动车碳排放计量云服务系统,实现基于传感器数据的机动车碳排放计量模型,验证数字城市云服务系统框架的合理性和实用性。 论文的创新点主要有: (1)提出了基于云计算的数字城市服务系统框架及体系结构。 (2)设计和实现了云空间数据引擎和并行处理系统。 (3)设计和实现了基于传感器数据的机动车碳排放计量云服务系统。
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