

Ganos联合PolarDB通过信通院时空数据库产品评测
其一,大量应用采用基于数据库与基于文件的存储割裂、体系混合的管理模式,从而加速数据碎片化,导致数据管理的复杂性以及不可避免的跨模态数据查询与处理延迟。
其二,传统空间数据库一般仅能原生存储和处理点、线、面等几何空间信息,对现实世界对象的外部表征、内部结构、深层构造以及时空动态行为等无法一体化真实表达和处理,难以支撑当今数字孪生级应用;
Ganos是阿里云瑶池数据库联合阿里巴巴达摩院数据库与存储实验室联合共同研发的新一代云原生位置智能引擎,它将时空数据处理能力融入了云原生数据库PolarDB、云原生数据仓库AnalyticDB和云原生多模数据库Lindorm等核心产品,为阿里云瑶池数据库构建了面向新型时空多模多态数据的一体化表达、存储、查询与分析计算能力。此次参评,Ganos采用了与PolarDB深度集成的一体化产品能力。PolarDB是阿里云瑶池自研的新一代云原生数据库,在存储计算分离架构下,利用了软硬件结合的优势,为用户提供具备极致弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。

产品核心能力。 Ganos是支撑时空信息处理走向云原生和云孪生全新架构演进的重要基础,其核心能力主要体现在时空数据一库统管、时空计算全面下推、时空数据视算一体三个方面:
(1)时空数据一库统管:Ganos扩展了时空数据的处理范畴,除了传统的几何数据、栅格数据外,Ganos还为移动对象数据、表面网格数据、地理网格数据等全新数据类型提供处理能力,使数据库原生支持多维多模数据的高效一体化存储、索引、查询和分析计算,从数据库系统底层解决时空数据多样而带来的碎片化管理问题。
(2)时空计算全面下推:计算下推是大数据处理提速的一个重要趋势,Ganos支持将时空数据所涉及的原子计算下推至数据库/数仓/数据湖系统,让计算离数据更近,可以直接利用向量化计算、并行化处理、GPU/FPGA异构计算加速能力实现数据本地计算,不但能降低因大量中间结果数据网络传输导致的IO延迟,也能简化业务逻辑并大幅提升业务系统性能。Ganos通过跨节点并行与算子级并行的多级并行处理架构使时空复杂分析计算效率相比传统中间件方式有50-100X提升。
(3)时空数据视算一体:Ganos不但为各类时空应用提供多种新型数据类型与计算能力,还为计算结果的可视化表达提供了便捷的快速渲染能力支持。Ganos构建了二、三维免切片访问的快显引擎,可以对时空数据所表征的实体进行高效的可视化表达,替代了传统技术栈“文件存、数据库算、瓦片看”的复杂方式,以视算一体的技术支持各类空间查询、时空查询、面向场景查询以及跨模融合查询等。例如,借助独创的矢量快显索引,“亿级规模”多边形地物可视化访问效率可以达到秒级,而创建快显索引仅需分钟级并消耗仅5%的额外存储空间。
整体解决方案。 基于Ganos的时空数据管理平台一般采用云原生架构,底层采用云化PaaS架构的时空数据库,上层提供SaaS化的时空大数据中台服务。其中,PaaS层以Ganos时空数据库集成云原生分布式数据库/数仓/数据湖等基础平台,从系统底层一站式解决时空数据的实时接入、高效存储和弹性计算;SaaS层可对接阿里云空间数据中台、DataV数字平行世界、AI Earth数知地球、空间治理平台等多款产品,协同打造全新的智能化、一体化新型时空数据解决方案;也可利旧客户原有的各类CIM\BIM\GIS等空间相关专业平台与业务系统,建立行业一体化解决方案,实现Ganos时空数据库的被集成应用。
目前,Ganos已经广泛应用于城市治理、交通物流、智能驾驶、资源管理、社交传媒、金融服务、物联信息等40多个不同的行业领域,为政府、企事业单位、泛互联网客户提供全空间、可计算、真孪生的多模态数据混合存储、查询与分析服务,解决时空大数据使用流程复杂、使用门槛高、应用效率低等问题。


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