17、空间云计算应对地理科学强度挑战

空间云计算应对地理科学强度挑战

1. 引言

地球及其相关事物在四维世界中演变，地理科学研究特定或综合现象（如沙尘暴和气候变化）的演变模式和趋势。在21世纪，我们面临的重大挑战与这种四维演变密切相关，应对这些挑战需要理解演变背后的原理和关系，并根据不同因素为不同用户群体预测未来演变。这一过程涉及大量数据、巨大的计算需求以及大量的并发访问，而这些强度都基于时空强度。云服务的特性，如可扩展的计算资源、几乎无限的计算能力和全球可用的数据中心，与这些强度自然匹配，为应对这些挑战提供了潜在解决方案。

2. 大数据

2.1 大数据概述

大数据通常指四个V：体量（Volume）、速度（Velocity）、多样性（Variety）和准确性（Veracity）。在地理空间领域，大数据主要来自各种传感器、科学模型以及大数据之间关系的指数级增长。有效存储和处理大数据以实现高效的数据访问和分析面临着重大挑战：
- 大数据管理挑战 ：大数据的内在异质性和大规模使得数据搜索、集成和管理变得困难，需要高度可扩展的存储设备。
- 大数据处理挑战 ：在可接受的时间内处理大数据是一个关键挑战，例如读取大量数据所需的时间过长。
- 大数据可视化挑战 ：地理空间大数据的多维可视化由于其多维度、变量以及时空数据的复杂性和规模，仍然面临挑战。

2.2 以Climate@Home为例

Climate@Home利用公民贡献的计算资源在分布式环境中运行大量气候模型（ModelE）。每次10年的模拟运行会产生10GB的3