<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Порівняльний аналіз хмарних сервісів для обробки геоінформаційних даних

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Альтернативна назва

Comparative analysis of cloud services for geoinformation data processing

Анотація

The article is devoted to a comparative analysis of cloud services for processing geographic data. It describes in detail the services - Google Cloud, Amazon Web Services and Microsoft Azure - that provide tools for storing, processing and analyzing large amounts of geographic data. The article also describes the parameters of geoinformation services, the access algorithm, and examples of program code for processing satellite data. The article describes such opportunities and limitations of using cloud services as automation, security and scalability. The conclusions and recommendations for further development of geographic information systems based on cloud services are provided. Services. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, and Google Cloud Platform (GCP) offer a variety of geodata storage solutions. These solutions include object storage, such as Amazon S3, Azure Blob Storage, and Google Cloud Storage, as well as geospatial databases, such as Amazon RDS, Azure Cosmos DB, and Google Cloud Firestore. In addition, each of these services provides a set of services for analyzing and processing geographic information data. For example, AWS offers services such as Amazon Athena, Amazon Redshift, and AWS Glue, which allow you to run SQL queries, conduct analytics, and integrate geodata with other services. Azure offers services such as Azure SQL Database, Azure Databricks, and HDInsight, which provide capabilities for processing and analyzing geographic data. GCP also provides services such as BigQuery, Dataflow, and Dataproc, which allow you to perform analytical operations and process large amounts of geodata. Support for integration with various geo-tools is important for analysis, such as AWS, Amazon Location Service, Amazon Ground Truth, and Amazon Rekognition, which allow you to work with geodata at different levels of complexity. Azure has Azure Maps, which provides services for geocoding, routing, and visualization of geodata. GCP also offers Google Maps Platform, which provides extensive integration with geographic technologies such as routing, geocoding, and map visualization. All these processes will allow for more efficient data processing
Стаття присвячена порівняльному аналізу хмарних сервісів для обробки геоінформаційних даних. У ній детально розг-лядаються сервіси -Google Cloud, Amazon Web Services та Microsoft Azure, що надають засоби для зберігання, обробки та аналізу великих обсягів географічних даних.Також наведено параметри геоінформаційних сервісів, алгоритм доступу та приклади програ-много коду для обробки супутникових даних.У статті описуються такі можливості та обмеження використання хмарних сервісів, як автоматизованість, безпека та масштабованість. Надано висновки та рекомендації для подальшого розвитку систем обробки геоінформаційних даних на основі хмарних сервісів.Сервіси Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure та Google Cloud Platform (GCP), пропонують різноманітні рішення для зберігання геоданих. Ці рішення включають об`єктні сховища, такі як Amazon S3, Azure Blob Storage та Google Cloud Storage, а також геопросторові бази даних, наприклад, Amazon RDS, Azure Cosmos DB та Google Cloud Firestore.Крім того, кожен з цих сервісів надає набір сервісів для аналізу та обробки геоінформаційних даних. Наприклад, AWS пропонує такі сервіси, як Amazon Athena, Amazon Redshift та AWS Glue, які дозволяють виконувати SQL-запити, проводити аналітику та інтегрувати геодані з іншими сервісами. Azure має в своєму арсеналі сервіси, такі як Azure SQL Database, Azure Databricks та HDInsight, які забезпечують можливості для обробки та аналізу геоінформаційних даних. GCP також надає сервіси, такі як BigQuery, Dataflow та Dataproc, які дозволяють виконувати аналітичні операції та обробку великих обсягів геоданих. Підт-римка сервісами інтеграції з різноманітними геоінструментами є важливою для аналізу, наприклад, AWS, Amazon Location Service, Amazon Ground Truth та Amazon Rekognition -дозволяють працювати з геоданими на різних рівнях складності. Azure має Azure Maps, який надає сервіси для геокодування,маршрутизації та візуалізації геоданих. GCP також пропонує Google Maps Platform, який надає широкі можливості для інтеграції з географічними технологіями, такими як маршрутизація, геокодування та візуалізація карт. Усі ці процеси дозволять ефективніше обробляти дані.

Опис

Тип документа

Мова

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Недоснований О. Ю. Порівняльний аналіз хмарних сервісів для обробки геоінформаційних даних [Текст] / О. Ю. Недоснований, О. І. Черняк, В. В. Голінко // Інформаційні технології та комп'ютерна іеженерія. – 2023. – № 2. – С. 50–57.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (14)

  1. Carillo, K. D., & White, D. (2020). Cloud Computing: Concepts, Technology, and Architecture. Morgan Kaufmann.
  2. Kuo, M. F. (2020). Geographic Information Science: Fundamentals and Applications. CRC Press
  3. Chen, M., & Zhang, Y. (2020). Cloud Computing for Geospatial Data Analysis and Applications. Springer.
  4. Kolodziej, J., & González-Vélez, H. (Eds.). (2020). Cloud Computing for Science and Engineering. Wiley
  5. Li, X., & Karimi, H. A. (2020). Geospatial Data Science Techniques and Applications. Springer.
  6. Fan, Y., et al. (2021). Geospatial Machine Learning for Urban Research and Planning. Springer.
  7. Ahmed, N., & Sheng, Q. Z. (2021). Security and Privacy in Cloud Computing for Geospatial Data Services. Springer.
  8. Deng, Z., et al. (2020). Cloud Computing for Geoengineering: Concepts, Applications, and Persp- ?ctives. Springer.
  9. Laplante, P. A. (2020). Requirements Engineering for Software and Systems. CRC Press
  10. Vögler, M., & Gartner, G. (2021). User-Centric Requirements Engineering in the Cloud. Springer