49、开放网格服务架构与数据网格:技术解析与应用展望

开放网格服务架构与数据网格:技术解析与应用展望

1. 开放网格服务架构(OGSA)概述

OGSA 是一种独立于实现的规范,未来的 Globus 发行版可能会提供一个或多个参考实现。不过,如同所有复杂系统一样,细节决定成败。OGSA 虽触及了可扩展性、可管理性和互操作性等要点,但仍有诸多问题悬而未决或有待后续解决,例如:
- 如何定义和描述服务质量(QoS)指标?
- 虚拟组织(VO)如何启动?
- 如何执行 VO 范围和本地的安全策略?
- 怎样应对高可用性和一致性的要求?
- 本地资源(托管环境)如何控制和监控其服务,并防范恶意滥用?

目前,OGSA 仍处于不断变化的状态,许多想法在纳入规范之前都需要经过测试和评估。尽管现阶段并不完善,但它为未来的网格基础设施提供了坚实的基础。

2. 数据网格基础概念

数据网格旨在管理分布式、异构的数据,这些数据可能位于不同的“管理域”,具有不同的数据格式和语义含义。由于应用程序可能从各种存储库(如文件系统、数据库系统、网站、文档管理系统、科学数据库等)访问数据,因此需要为数据组织定义更高级别的抽象,即数据集合。数据集合可以包含命名实体,这些实体实际上可能存储在上述任何存储库中,并且可以进行层次化组织。

数据网格提供了一组虚拟化服务,以实现跨多个站点和存储系统的数据管理和集成,包括组织、存储、发现和基于知识的数字实体(如文字处理系统的输出、传感器数据和应用程序输出)及其相关信息的检索服务。一些关键服务包括命名、位置透明性、联合和信息集成。

3. 数字实体的定义与管理

数字实体是只能通过支持基础设施进行解释和显

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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