按需網絡研討會:地理空間分析和人工智能在公共部門
我們最近舉辦了一個研討會——生活地理空間分析和人工智能在公共部門——在此期間我們上地理空間分析用例覆蓋在公共部門和現場演示展示如何構建可伸縮在地理空間數據分析和機器學習管道銷售。
地理空間分析研討會綜述
今天,政府機構獲得的海量地理空間信息,可以實現廣泛的決策和分析預測分析用例從交通規劃、災難恢複和人口健康管理。
雖然許多機構投資於地理信息係統產生大量的地理空間數據,很少有正確的技術和專業技術準備這些大型,複雜的數據集分析-抑製他們構建人工智能應用程序的能力。
在這個網絡研討會,我們回顧:
- 上地理空間大數據用例在公共部門包括公共安全、國防、基礎設施管理、醫療服務、預防欺詐等等
- 挑戰與遺留架構分析大量的地理空間數據
- 如何使用磚和開源工具在雲來克服這些挑戰
- 技術演示和筆記本共享網絡研討會:
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在研討會結束後我們舉行了問答。下麵是問題和答案:
問:我們處理大量的流媒體地理空間數據。你會如何建議處理這些實時數據流下遊分析?
答:這可以分解為(1)處理大量的流媒體數據,(2)執行下遊地理空間分析。磚生產加工和存儲大量的流媒體數據簡單,可靠,高效。請參考三角洲湖在磚和介紹三角洲湖對於一些額外的材料。第二部分基於存儲在處理階段和模式決定。空間分析是通過使用從根本上解決火花SQL, DataFrames和數據集年代電力轉換和操作來自各種格式的數據和模式。磚等各種運行時機器學習運行時和磚與Conda運行時pre-bundle流行的庫包括Tensorflow、Horovod PyTorch, Scikit-Learn,蟒蛇CPU和GPU集群促進公共數據工程和數據科學的需要。beplay体育app下载地址客戶也可以自己管理庫或容器定製的環境分析,包括空間的特定需求。請參考流行空間框架在以下問題以及上市FINRA客戶案例研究
問:什麼是一些比較流行的空間框架在公共部門中使用嗎?
答:流行的框架為地理空間分析包括擴展Apache火花GeoMesa,GeoTrellis,Rasterframes,GeoSpark。此外,磚,很容易使用單節點庫等GeoPandas,有條理的,地理空間數據抽象庫(GDAL),Java拓撲服務(JTS)。通過將函數調用用戶定義的函數(udf)這些庫可以進一步被杠杆在一個分布式環境。udf為擴展現有的負載提供一種簡單的方法用最少的代碼更改。
問:我的數據存儲和數據磚如何幫助確保數據安全?
答:你的數據存儲在自己的雲湖的數據,如在AWS S3或Azure Blob存儲。然而,湖泊通常有數據質量問題,由於缺乏控製攝入數據。三角洲湖增加了一個數據存儲層湖泊管理數據質量,確保為消費者湖泊隻包含高質量的數據。三角洲湖還提供功能ACID事務以確保數據完整性與可串行性以及審計曆史,允許您維護日誌記錄每個細節變化數據,提供一個完整的曆史變化,合規審計,和繁殖。此外,三角洲湖被設計來解決各種right-to-erasure活動如通用數據保護監管(GDPR)和最近加州消費者隱私法案》(CCPA),參考讓你的數據湖CCPA符合一個統一的數據和分析方法。作為我們的企業雲服務與其他磚,三角洲湖是緊密集成企業安全特性。
額外的地理空間分析資源
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