GPU時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)研究

裴威

[摘 要]近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，時(shí)空數(shù)據(jù)成為大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。OmniSci作為時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，主要借助GPU大規(guī)模線程和高速計(jì)算力，承載億萬(wàn)級(jí)時(shí)空數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化的任務(wù)，并結(jié)合了地理信息系統(tǒng)GIS、商業(yè)數(shù)據(jù)分析BI系統(tǒng)和基于位置服務(wù)LBS三者的優(yōu)點(diǎn)，為共享出行、O2O上門(mén)服務(wù)、快遞物流、智慧交通、商業(yè)地理等互聯(lián)網(wǎng)LBS應(yīng)用提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。基于此，本文主要介紹了時(shí)空大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)OmniSci（MapD）的核心技術(shù)和系統(tǒng)架構(gòu)。

[關(guān)鍵詞]GPU；時(shí)空數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)庫(kù)

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.08.075

[中圖分類號(hào)]TP311.13 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]1673-0194（2019）08-0-02

1 研究背景

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展和智能手機(jī)GPS模塊的廣泛應(yīng)用，使基于位置的服務(wù)（LBS）呈爆炸式增長(zhǎng)。共享出行、O2O上門(mén)服務(wù)、快遞物流、智慧交通乃至商業(yè)地理等新一代LBS應(yīng)用，對(duì)空間數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算、管理和分析都提出了更高的要求?？臻g數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大（Volume）、數(shù)據(jù)查詢頻繁（Velocity）、數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）和數(shù)據(jù)價(jià)值巨大（Value）的特點(diǎn)，因此，有必要結(jié)合地理空間信息系統(tǒng)（GIS）、LBS兼具商業(yè)智能分析（BI）系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，著手構(gòu)建新一代時(shí)空數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

傳統(tǒng)的GIS平臺(tái)在國(guó)土、水利、地質(zhì)、氣象、水文、交通和市政等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但受限于傳統(tǒng)的C/S模式，在B/S模式的WebGIS應(yīng)用上與主流互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展脫節(jié)，服務(wù)范圍受限于局域網(wǎng)之內(nèi)。以Esri公司的ArcGIS系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)將空間數(shù)據(jù)以矢量的形式存儲(chǔ)在文件中，并附帶時(shí)間信息，可以精確表述空間數(shù)據(jù)的變化，也可以使用空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換中間件，將空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在DBMS中進(jìn)行管理。ArcGIS面臨數(shù)據(jù)擴(kuò)展性問(wèn)題，在數(shù)據(jù)操作和服務(wù)性能上都面臨很大的局限性，同時(shí)，處理空間數(shù)據(jù)量只有百萬(wàn)級(jí)，在性能上無(wú)法滿足互聯(lián)網(wǎng)LBS的應(yīng)用需求。

同時(shí)，傳統(tǒng)的BI軟件對(duì)空間數(shù)據(jù)的支持度不夠，缺乏空間聚類、空間運(yùn)籌、路徑規(guī)劃、地理熱圖、時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘等方面的功能?；诖?，LBS互聯(lián)網(wǎng)公司往往要根據(jù)自身業(yè)務(wù)需要構(gòu)建空間數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，比如百度地圖、滴滴打車、美團(tuán)外賣等。商家基于商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)方面的考慮，在對(duì)外接口上限制了操作類型和數(shù)據(jù)速率。此外，信息壁壘造成了空間數(shù)據(jù)信息孤島效應(yīng)，大量的空間數(shù)據(jù)由于沒(méi)有充分利用相關(guān)信息，導(dǎo)致其無(wú)法催生出新的商業(yè)機(jī)會(huì)，是一種極大的資源浪費(fèi)。近年來(lái)，以O(shè)mniSci（前MapD）、H2O.ai為代表的GPU加速數(shù)據(jù)分析平臺(tái)發(fā)展迅速，在結(jié)合GIS、BI和LBS優(yōu)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，可能成為新型時(shí)空數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的首選。

2 核心技術(shù)

2.1 GPU時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)

OmniSci時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)采用GPU數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)行查詢，通過(guò)即時(shí)編譯技術(shù)將用戶的查詢語(yǔ)句編譯為可執(zhí)行代碼，并駐留在GPU中。由于GPU長(zhǎng)于計(jì)算而弱于邏輯控制，基于迭代的Volcano查詢執(zhí)行模式不適應(yīng)GPU運(yùn)行，因此，OmniSci采用向量化查詢執(zhí)行引擎，在利用GPU大規(guī)模并發(fā)線程能力的基礎(chǔ)上，采用多級(jí)緩存，進(jìn)一步提升查詢性能。OmniSci將點(diǎn)、線、面等空間數(shù)據(jù)類型作為數(shù)據(jù)庫(kù)的原生類型，省去了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案中的GIS中間件，讓?xiě)?yīng)用層可以直接獲取時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的高速處理能力。此外，OmniSci集成了高速數(shù)據(jù)可視化模塊，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同過(guò)濾的方式，讓用戶可以毫不費(fèi)力地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。

2.2 時(shí)空云計(jì)算平臺(tái)

以O(shè)mniSci云平臺(tái)為基礎(chǔ)，可以充分利用云計(jì)算的分布式、數(shù)據(jù)持久化、異步操作、無(wú)狀態(tài)微服務(wù)（RESTful）的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建穩(wěn)定可靠、彈性伸縮、易于管理的新一代WEB GIS及商業(yè)智能數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，為智能交通、智能物流等智慧城市應(yīng)用提供強(qiáng)大的存儲(chǔ)和計(jì)算能力。用戶不再考慮購(gòu)置昂貴的服務(wù)器、顯卡等基礎(chǔ)設(shè)施，也無(wú)須聘請(qǐng)專業(yè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，就可以在OmniSci云平臺(tái)上按計(jì)算量購(gòu)買云服務(wù)。

2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可視化技術(shù)

OmniSci時(shí)空計(jì)算平臺(tái)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)圖表的前端庫(kù)，依托于Vega和D3.js開(kāi)源框架，極大地簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)可視化流程，非專業(yè)人士也可以定制出生動(dòng)的數(shù)據(jù)可視化面板。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)可視化方案需要專業(yè)人士使用Javascript語(yǔ)言操作網(wǎng)頁(yè)中的繪圖元素，但由于工作量巨大、可重用性差，割裂了數(shù)據(jù)分析和可視化處理流程。OmniSci Immerse可視化模塊使數(shù)據(jù)展示與后端數(shù)據(jù)查詢緊密結(jié)合，用戶只需在網(wǎng)頁(yè)中點(diǎn)擊拖動(dòng)相應(yīng)功能按鈕就可以驅(qū)動(dòng)上億行空間數(shù)據(jù)的查詢、分析。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

3.1 核心層

OmniSci核心層（OmniSciCoreDatabase）是GPU加速的時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)，由數(shù)據(jù)連接模塊、查詢編譯器、查詢執(zhí)行引擎3大模塊組成。在數(shù)據(jù)連接模塊中，OmniSci提供多種語(yǔ)言及標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)接口（JDBC＼ODBC），也可以導(dǎo)入Hadoop/Spark分布式大數(shù)據(jù)，或Kafka導(dǎo)入流式數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能瓶頸是磁盤(pán)訪問(wèn)IO，這是以磁盤(pán)為中心的DBMS系統(tǒng)所不可避免的問(wèn)題。OmniSci時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)大量使用內(nèi)存計(jì)算技術(shù)，將數(shù)據(jù)盡可能地存儲(chǔ)在多塊顯卡組成的共享顯存陣列中，并利用數(shù)據(jù)劃分和替換技術(shù)提供超過(guò)顯存容量的數(shù)據(jù)處理能力，這種采用顯存-內(nèi)存-硬盤(pán)3級(jí)緩存的技術(shù)，可以在根本上避免磁盤(pán)IO對(duì)性能的制約，從而取得幾千倍的速度提升。同時(shí)，查詢編譯器采用LLVM即時(shí)編譯技術(shù)，并在查詢執(zhí)行引擎中采用適合GPU大規(guī)模并發(fā)線程的向量化查詢處理模式，使單塊顯卡獲得匹敵多個(gè)CPU服務(wù)器的計(jì)算能力，避免了分布式計(jì)算的不穩(wěn)定性。以統(tǒng)一GPU數(shù)據(jù)幀（GDF）為中介，OmniSci提供與Numpy、H2O.ai的python接口，方便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能建模，為進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)提供了可能。

3.2 渲染層

OmniSci渲染引擎（Renderingengine）是連接用戶復(fù)雜查詢和高速GPU時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)的橋梁，將時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)查詢結(jié)果直接在GPU上進(jìn)行渲染，生成各類商業(yè)智能BI交互式圖表和空間數(shù)據(jù)可視化圖表。渲染引擎可以直接利用核心時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)在GPU上緩存進(jìn)行空間查詢，避免了大量不必要的數(shù)據(jù)傳輸，并通過(guò)使用GPU圖形處理指令渲染動(dòng)態(tài)圖片，解放了CPU計(jì)算力。渲染引擎使用Vega可視化語(yǔ)言來(lái)控制渲染效果，并通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)圖表的可視化。渲染引擎允許多用戶同時(shí)以數(shù)據(jù)可視化的方式操作數(shù)據(jù)，極大簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)查詢分析的復(fù)雜度。

3.3 表示層

在表現(xiàn)層，OmniSci采用與D3.js兼容的輕量級(jí)Immerse前端框架，通過(guò)在瀏覽器中嵌入Javascript代碼的方式形成交互式協(xié)同過(guò)濾數(shù)據(jù)面板。用戶根據(jù)需要，添加不同類型的交互式商業(yè)分析圖表，同時(shí)支持將空間數(shù)據(jù)映射到地圖底圖上，生成地理熱圖、等高線圖、地理散點(diǎn)圖等。在大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景下，數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析人員的工作效率直接取決于數(shù)據(jù)可視化的速度。Immerse允許用戶在地圖上圈出感興趣的位置區(qū)域，設(shè)置交互式圖表的過(guò)濾條件以及輸入SQL查詢語(yǔ)句的方式，以“所見(jiàn)即所得”的方式操作分析億萬(wàn)行空間數(shù)據(jù)，同時(shí)，數(shù)據(jù)面板上的圖表可以綁定成組，通過(guò)協(xié)同過(guò)濾（Cross-filter）的方式統(tǒng)一更新結(jié)果，快速流暢地更新過(guò)程。比如，用戶可以在地理熱圖上圈出興趣區(qū)域，一旦圈定，相關(guān)圖表立即根據(jù)興趣區(qū)域內(nèi)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果更新相關(guān)圖表，實(shí)時(shí)展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。OmniSci同時(shí)支持上百個(gè)并發(fā)查詢鏈接，支持多用戶協(xié)同工作，團(tuán)隊(duì)成員只需在瀏覽器上登錄，就可以根據(jù)自己的理解從不同角度探索大規(guī)?？臻g數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)乃至人工智能建模，挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。

4 應(yīng)用案例

4.1 智慧交通

目前，百度地圖、高德地圖已經(jīng)提供API接口，提供定位、地圖、導(dǎo)航、實(shí)時(shí)路況、搜索等功能，通過(guò)數(shù)據(jù)爬蟲(chóng)和數(shù)據(jù)抓取技術(shù)，實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入OmniSci時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)中，建立交通大數(shù)據(jù)平臺(tái)，對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空維度建模和持久化存儲(chǔ)。在時(shí)空數(shù)據(jù)庫(kù)和交通數(shù)據(jù)可視化的幫助下，用戶可以查詢特定路線、特定區(qū)域的擁堵程度，可以發(fā)現(xiàn)交通流量的時(shí)間模式，從而制訂出行計(jì)劃，估計(jì)預(yù)計(jì)時(shí)間。

4.2 智能物流

近年來(lái)，隨著淘寶、天貓、京東等電子商務(wù)公司的快速發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物已經(jīng)成為人們生活中不可分割的部分。同時(shí)，快遞、送餐以及各種便民服務(wù)也對(duì)物流行業(yè)提出了新要求。在物流智能化過(guò)程中，供應(yīng)鏈跟蹤、路徑選擇、配送的“最后一公里”等問(wèn)題都取決于對(duì)位置數(shù)據(jù)的分析和實(shí)時(shí)決策上。使用OmniSci作為數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，實(shí)時(shí)為決策者提供車輛位置更新信息、指定范圍內(nèi)信息匯總、供應(yīng)鏈線圖、系統(tǒng)監(jiān)控和管理等服務(wù)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，以達(dá)到數(shù)字化、智能化的要求。

5 結(jié) 語(yǔ)

OmniSci時(shí)空大數(shù)據(jù)分析及可視化平臺(tái)作為信息基礎(chǔ)設(shè)施，必將成為云計(jì)算及人工智能信息化體系的重要組成部分，因此，研究人員必須高度重視其基礎(chǔ)性建設(shè)工作，并不斷融入智慧中國(guó)時(shí)空數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施框架建設(shè)的主流中，充分發(fā)揮強(qiáng)大的計(jì)算能力，簡(jiǎn)化空間數(shù)據(jù)分析，推動(dòng)信息化事業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

主要參考文獻(xiàn)

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