SuperMap iServer es una plataforma de desarrollo de software GIS basada en un kernel GIS multiplataforma de alto rendimiento. Para satisfacer mejor las necesidades de los usuarios, SuperMap ha continuado mejorando y actualizando el producto GIS en la nube durante el año pasado, incluidos SuperMap iServer y SuperMap iManager: con el rendimiento del mapeo dinámico de alta concurrencia optimizado, SuperMap iServer ahora admite formatos de datos nativos de la nube como FlatGeobuf y PMTiles para brindar servicios más eficientes; SuperMap iManager ahora admite el corte de mapas distribuidos y otras funciones para ejecutarse en una función sin servidor, y proporciona detección automática del estado de la instancia del servicio, alarma automática y capacidades de reparación de excepciones.
Optimización del rendimiento dinámico de dibujo de alta concurrencia
SuperMap iServer tiene dos métodos de renderizado de imágenes: renderizado dinámico de imágenes y renderizado de imágenes en caché. Cuando los datos GIS se actualizan con frecuencia, los usuarios generalmente eligen renderizar mapas de forma dinámica, es decir, en lugar de generar una caché de antemano para satisfacer la solicitud de mapas, el servidor renderiza el mapa en tiempo real cada vez que llega una solicitud de mapa. Sin embargo, cuando las solicitudes concurrentes son relativamente altas, esto presentará ciertos desafíos para el rendimiento de renderizado.
SuperMap iServer 2023 ha optimizado la lógica de renderizado dinámico y mejorado el rendimiento del renderizado dinámico de alta concurrencia desde los siguientes cuatro aspectos:
1. Se ha optimizado el algoritmo de renderizado de datos GIS, y el rendimiento de renderizado de ráster dinámico se ha mejorado aproximadamente 10 veces, como se muestra en la Figura 1:
Figura 1 Comparación del tiempo de respuesta promedio del motor PostGIS (10 millones de superficies + 10 millones de líneas) para el renderizado dinámico de ráster
2. Basado en la tecnología de pirámide vectorial, después de crear una pirámide vectorial, aunque el volumen aumenta ligeramente, el rendimiento de renderizado dinámico de Mapbox Vector Tile (MVT) sigue mejorando en más de 15 veces, como se muestra en la Figura 2:
Figura 2 Comparación del tiempo de respuesta promedio del motor PostGIS (10 millones de superficies + 10 millones de líneas) para el renderizado dinámico de MVT
3. Basado en la tecnología de resumen de imágenes, después de crear un resumen de imágenes, el rendimiento de renderizado dinámico de los servicios de imágenes en escalas pequeñas mejora aproximadamente de 100 a 600 veces, como se muestra en la Figura 3:
Figura 3 Comparación del rendimiento de renderizado de imágenes a pequeña escala antes y después de crear una vista general
4. Se ha optimizado el rendimiento de renderizado de imágenes bajo la proyección dinámica del servicio de imágenes. El rendimiento se mejora en más de 1.5 veces bajo 32 concurrencias (como se muestra en la Figura 4). A medida que aumenta el número de concurrencias, la mejora del rendimiento se vuelve más evidente.
Figura 4 Comparación del tiempo de respuesta promedio del renderizado de imágenes dinámicas bajo la proyección dinámica del servicio de imágenes
Optimización del rendimiento de consulta y renderizado basado en la tecnología FlatGeobuf
FlatGeobuf es un formato de datos de código abierto con un tamaño pequeño. Utiliza un índice espacial Hilbert R-Tree, admite un filtrado espacial de cuadro delimitador rápido (carga parcial) y tiene un mejor rendimiento de renderizado en el lado del cliente. Por lo tanto, se recomienda como uno de los formatos preferidos por la industria para transmitir datos espaciales a través de HTTP/"nube".
Casi 20 interfaces REST de SuperMap iServer 2023, como consultas y análisis, admiten la representación de FlatGeobuf (FGB), mejorando aún más la eficiencia de transmisión y renderizado de los resultados de consultas y análisis.
La representación de FGB tiene tres ventajas principales:
1. El límite superior de la cantidad de datos cargados en el lado web es mayor
Tomemos la consulta de datos como ejemplo: cuando los resultados de la consulta de datos se cargan completamente en la web, la representación de FGB puede alcanzar las 200,000 entidades, que es 10 veces el número de GeoJSON, mejorando considerablemente la experiencia de visualización de datos a gran escala.
2. El volumen de representación es más pequeño.
Figura 5 Comparación del volumen de resultados de consulta de la representación FGB y la representación GeoJSON devueltos por consultas de datos y mapas
Como se muestra en la Figura 5, los resultados de la consulta de FGB devueltos por consultas de datos y mapas son aproximadamente el 40% de la representación GeoJSON cuando se cargan completamente. El volumen de carga parcial es menor que el de la carga completa, lo que mejora eficazmente la eficiencia de transmisión de los resultados de la consulta.
3. La eficiencia de la consulta y el renderizado es mayor.
Figura 6 Comparación del tiempo de finalización desde la ejecución de la consulta hasta el renderizado web de la representación FGB y la representación GeoJSON
Como se muestra en la figura 6, la eficiencia de la representación FGB desde la ejecución de la consulta hasta el renderizado en el lado web es más de tres veces mayor que la de la representación GeoJSON, por lo que el rendimiento de carga parcial es mejor. Cuanto mayor sea la cantidad de resultados de consulta devueltos, más evidente será la ventaja.
Las funciones sin servidor continúan siendo actualizadas, lo que hace que los cálculos de las funciones sean más flexibles pero más estables
Serverless, como un modelo de computación en la nube de nueva generación, puede mejorar enormemente la elasticidad y reducir los costos de operación y mantenimiento. En 2022, SuperMap aplicó Serverless al campo de GIS para soportar servicios de análisis espacial, servicios de automatización de procesos (GPA), servicios de geometría, alarmas móviles y funciones de control remoto de WeChat empresarial para ejecutarse de manera funcional.
En 2023, lanzamos nuevos servicios de corte de mapas distribuidos y servicios de impresión web que se ejecutan en modo de función sin servidor. Estos servicios se ejecutan más rápido, escalan de manera más elástica y ahorran recursos para satisfacer los requisitos comerciales más profundos.
El servicio de corte de imágenes distribuidas puede ejecutarse en modo de función sin servidor, lo que no solo resuelve el problema del corte de imágenes y almacenamiento en caché tradicional en una sola máquina, que consume mucho tiempo, sino que también tiene un mecanismo automático de recuperación de fallos para garantizar el corte de imágenes estable en el lado del servidor. Las capacidades son principalmente las siguientes:
1. Ante la demanda de producción masiva de teselas, los microservicios de corte de gráficos enfrentan dificultades como la alta intensidad computacional y el tiempo de ejecución prolongado. Después de ser desmontados en funciones, la escalabilidad elástica automática y la recuperación automática de excepciones son más rápidas, lo que hace que el sistema GIS sea más elástico y resistente.
2. Las funciones más detalladas e independientes son responsables del corte, distribución y corte de gráficos en paralelo, lo que mejora la estabilidad del sistema y la alta disponibilidad.
3. Frente a una tarea de corte de gráficos que consume muchos recursos, la función solo se iniciará cuando haya una tarea, y los recursos se liberarán inmediatamente después de que se complete la ejecución de la tarea. De esta manera, los recursos se utilizarán de manera más eficiente.
Figura 7 Diagrama de topología para ver las funciones que se ejecutan según la demanda
Detención, alarma y reparación inteligente del estado de la instancia del servicio, lo que hace que el monitoreo del servicio sea más confiable
Frente a un gran número de instancias de servicios GIS, algunas instancias anormales solo pueden ser verificadas manualmente una por una para verificar su disponibilidad. No solo el costo de operación y mantenimiento es alto e ineficiente, sino que también es difícil asegurar la precisión de la verificación. SuperMap iManager 2023 admite nuevas capacidades de monitoreo del estado de la instancia del servicio, que incluyen principalmente:
1. Soporte para la detección automática del estado de la instancia del servicio GIS, lo que hace que los servicios anormales sean claros a simple vista.
2. Proporcionar capacidades de filtrado basadas en el estado del servicio, que pueden filtrar los tres estados de las instancias de servicios GIS: normal, anormal y no detectado según sea necesario, y ubicar fácilmente servicios específicos "problemáticos" con un clic.
Figura 8 Filtrando instancias de servicio basadas en su estado
3. Cuando el estado de la instancia de servicio es anormal, SuperMap iManager activa una alarma automática. Puede recordar a los usuarios de manera oportuna para comprender las instancias de servicio anormales.
4. Para las instancias de servicio con estado anormal, el sistema ha agregado capacidades automáticas de reparación de anomalías, lo que reduce significativamente los costos de operación y mantenimiento y hace que la supervisión del sistema sea más inteligente.
La capacidad de monitoreo del estado de las instancias de servicio GIS mejora la practicidad y confiabilidad del producto, y proporciona un "impulso" para que los usuarios publiquen servicios de manera fluida y eficiente y utilicen sistemas GIS.
