CC BY
32
УДК 004.9
В. П. Потапов, О. Л. Гиниятуллина, И. Е. Харлампенков
Институт вычислительных технологий СО РАН (Кемеровский филиал) ул. Рукавишникова, 21, Кемерово, 650025, Россия
[email protected], [email protected], [email protected]
ПРОБЛЕМЫ ИНТЕГРАЦИИ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МОДУЛЕЙ И ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ В РАМКАХ ЕДИНОГО МЛ8ИиР-СЕРВИСА
Рассмотрен вопрос, связанный с интеграцией вычислительных модулей, моделирующих воздействие горнодобывающих предприятий на окружающую среду, в разрабатываемую информационную систему оценки экологического состояния угледобывающих районов. Выполнен поиск сценариев интеграции расчетных алгоритмов в геоинформационную систему. Особое внимание уделено варианту, когда на основе ранее созданного программного обеспечения формируется сервис, доступный в рамках сети Интернет. В качестве практического примера приводится опыт создания модуля расчета разового пылевого загрязнения атмосферы от промышленного взрыва, разработанного в рамках Интегрированной информационно-вычислительной системы динамической оценки экологического состояния угледобывающих районов.
Ключевые слова: геоинформационная система, картографический ШеЪ-сервис, ша8Иир-сервис, вычислительные модули, обработка пространственных данных.
Современные тенденции разработки web-ориентированных геоинформационных систем предъявляют высокий уровень требований к обеспечению возможностей для работы с пространственными данными [1; 2]. С учетом современного уровня развития вычислительных средств и информационных технологий основной акцент сместился от простой публикации пространственной информации к разработке распределенных геоинформационно-вычислительных систем, обеспечивающих возможность принятия решений управляющими лицами [3-5]. В более простом виде возможности подобных программных решений стараются расширить за счет инструментов управления данными и средствами их обработки. Однако, как показывает мировой опыт, подобные системы должны обеспечивать более гибкие аналитические процедуры за счет предварительного вычисления производных показателей (агрегатов), более дружественный интерфейс, использующий элементы естественного языка. Важным элементом для данных систем является использование специальных структур хранения, реализующих сложные пространственно-временные и концептуальные зависимости между данными [6]. Таким образом, происходит переход от Web-ГИС к созданию сложных геопорталов, ориентированных в первую очередь на организацию геовычислений. Новое поколение распределенных геоинформационно-вычислительных систем реализуется с использованием облачного подхода и в настоящее время используется для решения как научных, так и широкого круга производственных задач [4; 7]. Следует отметить, что все больше внимания уделяется способности систем к работе с неопределенными и динамичными данными, изменяющимися в процессе обработки, когда методы обработки могут уточняться по мере поступления новых данных. Это позволяет использовать информацию, которая явно не хра-
Потапов В. П., Гиниятуллина О. Л., Харлампенков И. Е. Проблемы интеграции вычислительных модулей и пространственных данных в рамках единого mashup-сервиса // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2016. Т. 14, № 1. С. 76-82.
ISSN 1818-7900. Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2016. Том 14, № 1 © В. П. Потапов, О. Л. Гиниятуллина, И. Е. Харлампенков, 2016
нится, а выводится из имеющихся в базе данных, тем самым уменьшая объемы хранимой фактуальной информации при сохранении богатства доступной [6].
Применение облачного подхода к организации геоинформационно-вычислительных систем позволяет повысить эффективность работы в системе, предоставить общие информационные ресурсы, гибко интегрировать их для решения специализированных задач, получая тем самым качественно новые услуги и обеспечивая синергетический эффект от внедрения системы [4].
С точки зрения технологий создания подобного рода систем элементы облачного сервиса можно организовывать как специализированные Web-порталы, расширяя впоследствии список услуг за счет использования соответствующего программного обеспечения, доступ к которому организуется через Web-интерфейс.
Ниже приводится подход к разработке геопортала по оценке экологического состояния угледобывающих районов.
Об информационной системе оценки
экологического состояния угледобывающих районов
В настоящее время в Кемеровском филиале Института вычислительных технологий СО РАН разрабатывается интегрированная информационно-вычислительная система динамической оценки экологического состояния угледобывающих районов (ИИВС ДОЭС). Ее ключевые особенности:
• объединение в единой ГИС электронных карт и баз данных различной тематики (водные ресурсы, почвы, растительность и атмосфера), связанных между собой по территориальному признаку;
• активное использование данных дистанционного зондирования Земли и результатов их обработки для отражения динамики изменений состояния растительности и уровня загрязнения водоемов;
• расширение возможностей системы вычислительными модулями оценки влияния промышленных взрывов на окружающую среду и население.
Следует отметить, что в процессе создания подобных систем в ряде случаев возникает необходимость интегрировать в систему уже ранее разработанные программные модули, в которых могут отсутствовать программные интерфейсы (API) для взаимодействия с внешним пользователем. Данный факт порождает определенные трудности и требует поиск новых подходов к решению указанной проблемы.
Исходя из этого был разработан единый подход к интеграции вычислительных модулей (ранее созданных) в ИИВС ДОЭС. Данный подход реализован в виде управляющего сервиса, отвечающего за обработку пользовательских запросов, формирование необходимых файлов заданий и запуск конкретных модулей с учетом форматов и архитектуры ранее созданного программного обеспечения. Это позволило внести минимум изменений в имеющиеся расчетные приложения, а также обеспечить определенную гибкость при дальнейшем развитии системы.
Важным вопросом при создании системы было определение формата хранения пространственных данных. В настоящее время существует несколько международных форматов, которые могут использоваться для этой цели: Shape, GeoTIFF, KML, Grid, временных таблицы в БД [8] \ В данном случае был выбран формат KML, который позволяет создавать нужные файлы, используя стандартные библиотеки (XML-парсеры), сохраняет стили отображения данных и поддерживается множеством программных продуктов для отображения геоданных, в том числе и библиотекой OpenLayers, которая используется в ИИВС ДОЭС. При использовании других типов файлов может потребоваться их конвертация и последующая публикация в форматах WMS или WFS с использованием картографических серверов.
1 ESRI Shapefile Technical Description. URL: http://www.esri.com /library/whitepapers/pdfs/shapefile.pdf; GeoTIFF Format Specification. URL: http://www.remotesensing.org/geotiff/spec/geotiffhome.html; OGC KML. URL: http://www. opengeospatial.org /standards/kml
Рассмотрим подход к интеграции на примере подключения вычислительного модуля в систему.
Подключение вычислительных модулей в систему
Проиллюстрируем предлагаемое решение на примере модуля расчета разового пылевого загрязнения атмосферы от планируемого промышленного взрыва с учетом скорости и направления ветра, технологии проведения взрывных работ. Все расчеты проводятся в соответствии с нормативами, установленными законодательством Российской Федерации. В данном случае стандартная архитектура веб-приложения (рис. 1) была дополнена вычислительным узлом «Атмосфера», для управления которым создан «Управляющий сервис». Указанный сервис отвечает за обработку пользовательских запросов, формирование заданий, запуск узла и предоставление результатов вычислений для отображения пользователю.
Клиет
Рис. 1. Архитектура системы с учетом расчетного компонента
Для организации пользовательского интерфейса применяется технология mashup. Mashup рассматривается как подход к построению веб-приложений, основанный на объединении данных из двух и более источников с целью создания новых уникальных веб-сервисов, изначально не предлагаемых ни одним из поставщиков данных [9; 10]. В архитектуре mashup выделяют три части:
• провайдер содержимого, являющийся поставщиком данных, доступных через API и различные веб-протоколы;
• mashup-сайт - веб-приложение, предлагающее новый сервис на основе интеграции не принадлежащих ему источников данных;
• браузер клиента, представляющий собой собственно пользовательский интерфейс.
В данном случае в качестве провайдеров данных выступает вычислительный сервис, картографический сервер информационной системы и сервис Google Maps. Приложение ИИВС ДОЭС выступает в роли mashup-сайта.
Для запуска расчетного модуля пользователю необходимо ввести параметры через интерфейс (рис. 2). В качестве параметров указывается площадка, на которой планируется произвести взрыв, тип и масса взрывчатого вещества, скорость и направление ветра, и некоторые другие параметры.
И И ВС ДОЭС Карта Водные ресурсы ¡£ Атмосфера т Почвы - Растительность
Расчет взрыва
Код источника Северный блок
I
Масса ВВ по типам 1
1 2 100 4 5
Направление ветра 270
Скорость ветра 5
Крепость породы 0.5
Об.горн, массы,мЗ 90000
Глуб. скваж,м 12
Подав. NOx 0.5
Подав, пыль 0.5
Рассчитать
Cancel
Рис. 2. Окно ввода параметров
Результаты расчетов представляются в графической форме на электронной карте (рис. 3) в виде коллекции изолиний, отражающих концентрацию веществ и пыли в долях предельно допустимой концентрации (ПДК). После выполнения вычислений в раздел «Управление слоями» добавляется пункт «Атмосфера», содержащий перечень полученных слоев для каждого компонента. Предусмотрена возможность включения и отключения слоев. Отметим, что входные параметры, векторные слои в формате KML для каждого загрязняющего вещества и время проведения расчета сохраняются в базу данных атмосферных ресурсов ИИВС ДОЭС.
Для просмотра ранее проведенных расчетов из БД в системе разработан модуль, позволяющий работать с архивной информацией. Интерфейс данной подсистемы представлен далее (рис. 4). Поиск в архиве реализуется по дате проведения взрыва, выбор которой позволяет сгенерировать на уровне клиента запрос, возвращающий список промоделированных взрывов. При выборе определенного события оператор может получить как полный перечень параметров расчета, так и набор слоев для каждого загрязняющего вещества или вида пыли с изолиниями, отражающими их концентрацию в долях предельно допустимой концентрации. В перспективе заложен поиск событий, как по дате, так и по некоторым входным параметрам, например, массе взрывчатого вещества, объему горной массы, направлению и скорости ветра.
Рассмотренный подход можно распространить на другие геовычислительные сервисы, которые планируется интегрировать в ИИВС ДОЭС. Однако в таком случае может потребоваться унификация механизмов, отвечающих за передачу параметров и запуск расчетов между
Рис. 3. Результаты расчетов
Рис. 4. Архив событий
клиентом и управляющим сервисом. Для решения этой задачи может быть использован протокол Web Processing Service (WPS), предоставляющий единый интерфейс для публикации алгоритмов обработки геопространственных данных 2. Этот протокол содержит ряд операций:
• GetCapabilities предоставляет полное описание сервиса;
2 OpenGIS Web Processing Service. URL: http://www.opengeospatial.org/standards/wps
• DescribeProcess возвращает детальное описание входных параметров и формата предоставления результата запрашиваемого метода;
• Execute запускает процесс вычислений.
Таким образом, в предлагаемую архитектуру геопортала добавляется еще один промежуточный слой, объединяющий все имеющиеся расчетные модули в единый каталог. Клиентское приложение получает универсальный API для проведения необходимых расчетов. Управляющий сервис также может поддерживать протокол WPS.
Таким образом, следует заметить, что в рамках данной работы сформулирован единый подход к интеграции вычислительных модулей в Web-ГИС. На основе предложенных принципов в среде ИИВС ДОЭС разработан сервис расчета разового пылевого загрязнения атмосферы от промышленного взрыва. Аналогичным образом возможно расширение системы компонентами для оценки различных параметров влияния процесса угледобычи на состояние региона, например, сотрясаемости, шумового воздействия от промышленных взрывов и проч.
Список литературы
1. Демиденко А. Г. Тенденции развития ГИС на примере продуктов КБ «Панорама» // Геоматика. 2010. № 3. С. 91-9б.
2. Жуковский О. И, Рыбалов Н. В. Архитектура корпоративной web-ориентированной ГИС // Доклады ТУСУРа. 2008. № 2 (18), ч. 2. С. б5-б9.
3. Потапычев С. Н., Панькин А. В. Геоинформационная система как основа поддержки принятия решений // Инновации. 2003. № 8.
4. Бычков И. В., Опарин В. Н, Потапов В. П. Облачные технологии в решении задач горной информатики // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2014. № 1. С.138-152.
5. Интеграция информационно-аналитических ресурсов и обработка пространственных данных в задачах управления территориальным развитием. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2011.
6. Романов В. П. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М., 2003.
7. Peterson M. OnLine Maps with API and WebService. New York; Heidelberg: Springer, 2012.
8. Cafaro M., Alliso G. Grid, Clouds and Virtualization. London, New York: Springer, 2011.
9. Yee R. Pro Web 2.0 Mashups: Remixing Data and Web Services. New York: Apress, 2008. б0б p.
10. YoungM. Google Maps Mashups with Google Mapplets. New York: Apress, 2008. 124 p.
Материал поступил в редколлегию 03.03.2015
V. P. Potapov, O. L. Giniyatullina, I. E. Kharlampenkov
Kemerovo Division of Institute of Computational Technologies of SB RAS 21 Rukavishnikov Str., Kemerovo, 620025, Russian Federation
[email protected], [email protected], [email protected]
INTEGRATION PROBLEMS COMPUTING MODULES AND SPATIAL DATA
INTO ONE MASHUP-SERVICE
In this paper, we examine issues related to the integration of computational modules that simulate the impact of mining enterprises on the environment, in developing an information system to assess the ecological state of coal mining areas. Searched integration scenarios calculation algorithms in geographic information system. Particular attention is paid to an embodiment, when based
82
B. n. noTanoB, O. À. fkiHHSiTynnHHa, ». E. XapnaMneHKOB
on a previously created software generated service available within the Internet. As a practical example is given the experience of creating a single calculation module dust pollution from industrial explosion, developed under the Integrated Computer Information System of dynamic assessment of ecological status in coal mining areas.
Keywords: geoinformation system, web mapping service, mashup-service, computational modules, processing spatial data.
References
1. Demidenko A. G. Tendencii razvitiya GIS na primere produktov KB «Panorama». Geomatika. 2010. № 3. S. 91 96.
2. ZHukovskij O. I., Rybalov N. V. Arhitektura korporativnoj web-orientirovannoj GIS. Doklady TUSURa. 2008. № 2 (18), ch. 2. S. 65 69.
3. Potapychev S. N., Pan'kin A. V. Geoinformacionnaya sistema kak osnova podderzhki pri-nyatiya reshenij. Innovacii. 2003. № 8.
4. Bychkov I. V., Oparin V. N., Potapov V. P. Oblachnye tekhnologii v reshenii zadach gornoj informatiki. Fiziko-tekhnicheskie problemy razrabotki poleznyh iskopaemyh. 2014. № 1. S. 138152.
5. Integraciya informacionno-analiticheskih resursov i obrabotka prostranstvennyh dannyh v zadachah upravleniya territorial'nym razvitiem. Novosibirsk: Izd-vo SO RAN, 2011.
6. Romanov V. P. Intellektual'nye informacionnye sistemy v ehkonomike. M., 2003.
7. Peterson M. OnLine Maps with API and WebService. New York; Heidelberg: Springer, 2012.
8. Cafaro M., Alliso G. Grid, Clouds and Virtualization. London, New York: Springer, 2011.
9. Yee R. Pro Web 2.0 Mashups: Remixing Data and Web Services. New York: Apress, 2008. 606 p.
10. Michael Young Google Maps Mashups with Google Mapplets. New York: Apress, 2008. 124 p.
