网格计算与云计算_网格计算与云计算关系

1、网格计算

网格计算是利用互联网地理位置相对分散的计算机组成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由数以万计个“节点”组成的“一张网格”，网格计算是专门针对复杂科学计算的计算模式。网格计算模式的数据处理能力超强，使用分布式计算，而且充分利用了网络上闲置的处理能力，网格计算模式把要计算的数据分割成若干“小片”，而计算这些“小片”的软件通常是预先编制好的程序，不同节点的计算机根据自己的处理能力下载一个或多个数据片断进行计算。

2、云计算

云计算是一种借助互联网提供按需的、面向海量数据处理和完成复杂计算的平台。云计算是网格计算、并行计算、分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡等计算机技术和网络技术发展融合的产物。其基本原理是用户端仅负责数据输入和读取，复杂的数据处理工作交给云计算系统中的“云”来处理，“云”是由数以万计的各种各样的计算机、服务器和数据存储系统共同组成。云计算具有以下特点：

①按需采用“即用即付费”的方式分配计算、存储和带宽资源。客户可以根据自己的需要、随时随地自动获取计算能力，云系统对服务(存储、处理能力、带宽、活动用户)进行适当的抽象，并提供服务计量能力，自动控制和优化资源使用情况。

②云计算描述了一种可以通过互联网进行访问的可扩展和动态重构的模式。它使用多租户模式可以提供各种各样的服务，根据客户的需求动态提供物理或虚拟化的资源(存储、处理能力、内存、网络带宽和虚拟机)。从而在一定程度上实现了网络上数据与应用的共享。

③虚拟化，用户在任意位置使用多种不同的终端都可以获取所需要的应用服务，所请求的资源来自“云”，而不是固定的、有形的实体。

④高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，云计算与本地计算相比，可靠性更高。

3、网格计算和云计算的比较

云计算是从网格计算发展演化而来的，网格计算为云计算提供了基本的框架支持。网格计算关注于提供计算能力和存储能力，而云计算侧重于在此基础上提供抽象的资源和服务，两者具有如下相同点：

①都具有超强的数据处理能力：都能够通过互联网将本地计算机上的计算转移到网络计算机上。以此来获得数据或者计算能力。

②都构建自己的虚拟资源池而且资源及使用都是动态可伸缩的：服务可以快速方便地获得，某种情况下是自动化的。都可通过增加新的节点或者分配新的计算资源来解决计算量的增加。根据需要分配和回收CPU和网络带宽。根据特定时间的用户数量、实例的数量和传输的数据量调整系统存储能力。

③两种计算类型都涉及到多承租和多任务，即很多用户可以执行不同的任务，访问一个或多个应用程序实例。

可以看出云计算和网格计算有着很多相同点，但它们的区别也是明显的，其不同点如下：

①网格计算重在资源共享，强调转移工作量到远程的可用计算资源上。云计算则强调专有，任何人都可以获取自己的专有资源。网格计算侧重并行的集中性计算需求，并且难以自动扩展。云计算侧重事务性应用，大量的单独请求，可以实现自动或半自动的扩展。

②网格构建是尽可能地聚合网络上的各种分布资源，来支持挑战性的应用或者完成某一个特定的任务需要。它使用网格软件，将庞大的项目分解为相互独立的、不太相关的若干子任务，然后交由各个计算节点进行计算。云计算一般来说都是为了通用应用而设计的，云计算的资源相对集中，以Internet的形式提供底层资源的获得和使用。

③对待异构理念不同。网格计算屏蔽异构系统使用了中间件，力图使用户面向同样的环境，把困难留在中间件，让中间件完成任务。实现跨组织、跨信任域、跨平台的复杂异构环境中的资源共享和协同解决问题。而云计算，是不同的服务采用不同的方法对待异构型，一般用镜像执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！

一、系统总体框架

延安市宝塔区地质灾害信息系统是以宝塔区地质灾害调查所获得的大量勘查资料为基础，充分利用数据融合、集成及管理技术、空间分析技术以及空间搜索查询技术，借助ArcGIS平台进行二次开发，其形式和功能均围绕地质灾害地质数据库建设而开发，侧重于地质灾害调查信息的集成管理和成果综合评价。

总体框架采用软件工程的结构化设计，以Client/Server实现数据与用户 *** 作分离的，自上而下将系统逐步分解为相对独立的子系统或模块。总体强调模块完备性与扩充性、功能实用性、 *** 作可视化等，既提高了系统运行的稳定性，也大大增强了系统运行的可扩展性。其结构组成关系如图8-1所示。

根据项目规模大小和数据管理方式的不同，服务器端实现了两种定制模式，单机模式和服务器模式。单机模式下数据库以ArcGIS Personal Geodatabase形式与管理系统安装在同一客户端，一体化集成管理。服务器模式下，数据库ArcSDE+SQLServer形式分布与专门的数据服务器。服务器端具备完备的数据库管理功能，借助ArcINFO、ArcEditor完整的数据编辑与管理功能，由数据库管理者进行集中管理、统一维护。实现图形数据库与属性数据库逻辑上的无缝连接，以及与其他数据形式的文本、图像、照片等的热连接（hot link）。

图8-1 信息系统总体结构框架图

客户端基于最新的ArcObjects组件对象库，利用VB6开发语言实现，是信息系统的主体部分。一方面通过灵活友好的人机界面实现了空间数据的管理、浏览、查询、统计、打印等功能，满足了项目资料信息的集成化管理和成果展示。另一方面借助ArcGIS平台完备的空间分析与栅格叠加功能，以及专业稳定性分析软件Geoslop和Flac3D的成熟分析算法，通过建立多种地质灾害评价预测数学模型如信息量模型、层次分析模型、模糊数学模型等，实现了区域地质灾害的稳定性、风险动态评价。

二、运行环境

延安市宝塔区地质灾害信息系统既可以运行于个人台式机，也可建立于C/S架构的模式下。

（1）管理端：ESRI ArcGIS Desktop，Personal Geodatabase或者ArcSDE81+SQL Server；

（2）浏览端：ESRI ArcObjects，Geoslop，Flac3d；

（3） *** 作系统：Windows 2000，WinXP。

三、系统界面

地质灾害信息系统界面如图8-2所示。

你问的是ai临沂网格管理小程序进不去为什么吧。服务器崩溃了。
因为ai临沂网格管理小程序还在不断的完善改造中，程序满足不了需要崩溃了，因此导致进不去。
Ai临沂网格化管理系统是一个重要的防疫小程序，是临沂抗疫的一个重要创新举措，主要用于政府、部门和单位对核酸检测的管理，确保全员参加核酸检测，防止漏做不做核酸问题的出现。

（一）三维实体模型构建流程

三维实体模型，也就是三维结构模型，它主要反映各地质体的几何形状及空间组合。三维实体模型的构建，需要在收集整理原始数据的基础上，按照一定的顺序编辑制作不同的地质体图元，即地表、断层、地层、透镜体，最后生成符合实际情况的地质体。地质体生成后，就可以进行可视化 *** 作、输出模型剖切图、对地质体进行分析研究等工作（图3—33）。在建模过程中始终要进行质量控制。

在建模区，需要收集和整理的资料已经在地下水三维地质建模数据需求与组织部分做了详细的介绍，这里不再重复。由于在建模中涉及的数据资料种类不但繁多，如：钻孔数据、剖面数据、地质平面图、等值线数据等，而且数据量也十分巨大。因此，进行这些海量数据的分类、整理、更新和管理是一项非常复杂的工作，必须运用数据库技术才能完成，这就是要建立空间信息数据库的原因。

图3—33 地下水三维地质建模技术流程图

模型构建，首先要设置工区范围，也就是要读入用户定义好的工区边界数据文件，设置工区高程的范围，建立模型的显示工区。接着构建三维地表模型，也就是读入地表地形等值线或高程离散点数据等，进行三角剖分生成地表网格，地表网格生成后，能够显示地表网格的属性信息。然后导入钻孔数据和剖面数据，在三维空间中对这些数据进行交互式编辑，生成地层、断层、透镜体等各种地质体。将生成的三维地表模型、各种三维地质体模型进行组合叠加，设置好各图元的属性及岩性后，地质体三维模型就建立起来了。三维模型生成之后，就可以对模型进行各种可视化 *** 作，如：旋转、放缩、单面剖切、折线剖切、组合剖切、栅状剖切、挖掘、漫游等，方便用户从各个角度认识模型，以利于后期的分析研究。对于剖切模型后得到的各种剖面图件，或是利用模型生成的各种平面图件（如等值线图、等厚度图或某一深度处的水平剖切图）以及利用模型生成的各种三维图形，可以按比例、所见即所得以及位图等多种形式打印输出。

在实体模型的构建中，不可避免的会出现各种误差，包括源误差、处理误差和应用误差等三种类型。

源误差是指数据采集和录入中产生的误差，包括：

（1）遥感数据误差：由摄影平台，传感器的结构及稳定性，信号数字化，光电转换，分辨率等引起的误差；

（2）测量数据误差：由测量人员，仪器，环境等引起的误差；

（3）属性记录误差：由数据模型化，数据库 *** 作，属性数据的录入等引起的误差；

（4）制图误差：由展绘控制点、编绘、清绘、综合、制印、套色等引起的误差；

（5）数字化误差：纸张变形，比例尺和地图投影，数字化仪的精度， *** 作员的技能，采样点密度等引起的误差。

处理误差是指数据录入后进行数据处理过程中产生的误差，包括几何改正、坐标变换和比例尺变换、几何数据的编辑、属性数据的编辑、空间分析、图形化简（数据压缩和曲线光滑）、数据格式转换、地形数据模型化、计算机截断等造成的误差。

应用误差是指数据被使用过程中出现的误差，包括数据的完备程度、拓扑关系的正确与否等所引起的误差。

对以上误差必须进行控制，也就是要进行质量控制，否则，所构建的模型将错误太多，不能用于生产实践。

对于源误差，可以按照这些误差的限制标准进行质控制；处理误差一般都很小，尤其是与源误差相比几乎可以忽略不计，其中除了截断误差与计算机字长有关外，其余的处理误差都是按一定的数学模型进行的，这些误差也是很好控制的；应用误差可以用叠置分析的方法进行控制。

（二）属性模型构建流程

属性模型是反映地质体内某一类物化属性特征值在三维空间中分布情况的立体模型。属性模型建模的原始数据是动态变化的，随着数据的更新，所建立的属性模型也产生变化。

属性模型是以水文地质层为基本建模单位来建立，在空间分布上将受到水文地质层的制约。两个水文地质层之间的属性模型属于同一个时代，在进行建模时以两个相邻层为制约条件划分等时面。

地质专家和工作人员可以通过可视化手段观察属性模型的详细情况，也可以将三维属性模型和相应的三维结构模型相结合来考察空间岩性、地下水、地下水污染和物探成果（物性）等属性的分布情况。

属性模型建模过程和可视化流程图如图3—34所示。

第一步，导入原始数据，包括水文地质剖面、钻孔和其他方式输入的属性数据。

图3—34 属性模型建模流程

第二步，如果有剖面数据，对剖面的岩性区域进行三角形剖分，同时确定每个三角形的属性。

第三步，在属性分布的趋势面内建立足够密的等时面，该等时面代表同一历史时期属性的分布情况。

第四步，每个等时面与原始数据求交，保证将原始属性分配到每个等时面上。

第五步，按照空间分布，将等时面上的属性信息映射到立方体栅格数据上，作为立方体栅格插值的初始数据。

第六步，根据地质因素分析，判断属性模型是否需要沉积相建模，如果需要，则划分沉积区域并设置椭圆。

第七步，对空间立方体栅格数据进行插值，如果设置了沉积相椭圆，则考虑各项异性插值。

第八步，将带有属性信息的栅格数据存储在服务器上，以便使用。为了提高速度，在栅格数据量很大的情况下，可以对数据进行分块存储。

第九步，利用各种可视化手段对属性分布情况进行观察。

第十步，如果用户获得了新的数据，系统重复以上步骤自动重新计算，快速地重建模型，原有的数据不用再重新输入。

暂时不可以登录。
1离线不可用，所有栅格卫星图数据都需要从服务器下载。但是如果你曾浏览过的地方，那么部分数据是可以保存在本地缓存中的。2关于登录谷歌账户，只能说，那堵墙太高，高到对中国的互联网愈加失望。
从2020年11月20号左右，谷歌地球中国服务器全部关停，所有原来可以使用的hosts，全部不能使用了，导致原来可以在电脑上打开谷歌地球的，现在全部提示无网络。

数字填图系统是采集、存储、管理、描述、分析和再现地质实体在地球表面空间分布有关的数据的信息系统。它为地质学家提供了在计算机辅助下,通过野外观测路线的调查,对地质、地貌、地球物理、地球化学和遥感等多源地学进行综合分析和解释进行地质制图。特别是交互式处理能力和快速可视化运算能力,通过反复尝试,使地质学家能比较容易地完善自己的知识模型和测区的成图。这是传统的工作方式很难或无法实现的。因此是各国填图地质学家一直努力寻找的工具和方法。它所涉及的研究内容主要包括:①数字填图的基本理论与技术方法框架体系研究;②区域地质调查空间数据的获取及计算机输入;③野外数据及地质图空间数据模型及其数据表达;④区域地质调查属性数据的数据库存储及处理;⑤地球物理、地球化学和遥感等多源地学数据整合技术;⑥区域地质调查定量质量评价体系研究;⑦区域地质调查数据的共享、分析与应用;⑧区域地质调查数据的显示与视觉化;⑨数字填图系统的项目管理、开发、质量保证与标准化建设;⑩数字区调空间信息数据栅格、服务栅格、计算栅格体系的建设等(引自李超岭、于庆文等,2003)。

(1)数字填图的基本理论与技术方法框架体系研究:将从数字地质填图定义及其相关概念、数字填图地质建模、数字填图物理建模、数字填图数学建模、数字填图中的数据模型、数字填图技术的数字化过程模型、数据 *** 作、数字填图定量质量评价体系及与数字填图相关的技术规范和标准等方面有一个全面的、系统的研究和发展,将逐步形成一门与地质学科紧密结合、相关的学科-数字区域地质调查。

(2)区域地质调查空间数据的获取及计算机输入理论与技术研究:如何有效地把地质图、野外观测的数据输入到计算机中是一项琐碎、费时、代价昂贵的工作,目前大多数的地质图数据是从纸介质地图输入计算机,常用的方法是数字化和扫描。但数字化的主要问题是低效率和高代价;扫描输入则面临另一个问题,扫描得到的栅格数据如何变换成GIS数据库通常要求的点、线、面、拓扑关系属性等形式。交互式的地图识别是矢量化方法的一种较为现实的途径,市场上已有多种交互式矢量化软件出售,如MapGIS软件即为该类型软件;另外目前数据输入正在越来越多地借助非地图形式,遥感就是其中的一种形式。遥感数据已经成为数据获取的重要数据来源。与地图数据不同的是,遥感数据输入到计算机较为容易,但如何通过对遥感图像的解释来采集和编译地理信息则是一件较为困难的事情;地理数据采集的另一项主要进展是GPS技术。GPS可以准确、快速地定位在地球表面的任何地点。野外数据采集涉及大量地质实体几何空间实体的数据采集与计算机输入方法的研究,野外手图电子化是解决空间数据的获取及计算机输入的关键。因此,野外现场数据采集,GPS定位及其相应的数据模型是数据获取研究的内容。

(3)野外数据及地质图空间数据模型及其数据表达理论与技术研究:数据模型是一种数据(实体)、数据(实体)之间的联系以及有关语义约束规则的形式化描述,为地质科学数据的共同理解提供基础。空间数据模型及其数据表达是GIS技术的重要基础,它与制图的数据模型有着重要的区别。区域地质调查野外数据与地理空间位置或特征相关联的空间对象是各种空间地质实体的抽象表达,其可分为纯几何类型、几何拓扑关系、纯拓扑类型、空间地物、非地物类型等。按地质实体与空间数据的特点,从要素类、对象类、关系类、子类型等构成的第三代地理相关数据模型来研究区域地质调查野外空间数据模型。

(4)地球物理、地球化学和遥感等多源地学数据整合技术研究:数字地质填图系统通过计算机的应用为地球物理、地球化学和遥感等多源地学数据整合技术提供了方便快捷的平台。中国地质调查局现正以RGMap为技术平台的支撑下,将野外数字地质路线调查形成的PBR库,与地球物理、地球化学和遥感等多源地学数据进行综合分析和解释并进行地质制图。多源数据的整合实质是将地球物理、地球化学、遥感影像以及地学各种信息、地理要素信息等多源数据在空间上进行相关匹配和叠加,并通过多变量的特征选择和特征提取,提高人们对区域地质构造观察的广度和深度及三维概括及成果内容的表现能力。

(5)数字区域地质调查定量质量评价体系研究:主要是通过计算机技术,自动与辅助相结合的方法,研究评价野外数据采集的数据质量。在数字填图数据模型的基础上,按照区域地质调查的技术要求,通过一定的定量指标,研究野外地质调查工作量与质的关系。特别是基于GIS技术,如空间分析、缓冲分析、空间运算等来定量评价野外路线观测的有效性、科学性和客观性。

(6)区域地质调查数据的显示与视觉化理论与技术研究:空间信息框架构成都具有多层次特点或多比例尺性。地质数据库以离散数字形式模拟的地质环境是在一定比例范围内具有地质环境信息的真实性,否则会出现地质信息的详细程度过粗乃至失真,或出现地物信息的载负量过大无法使用。因此,为了能够充分适度地反映系统所关心区域的空间地质信息,采用多种比例尺共存的方式,并建立对应多种比例尺数据的空间数据库来满足系统多层次的需要。

(7)区域地质调查属性数据的数据库存储及处理理论与技术研究:区调数据库及数据仓库的设置,面向全球、全社会,服务的领域很广,它的数据来源也分布于全国的各个地调院、大学、其他地学行业等,只有将各个面向 *** 作管理、多时态的数据库重组为面向服务主题的数据仓库,才能做好多方面的信息服务。

(8)区域地质调查数据的共享、分析与应用理论与技术研究:经过几十年区调工作,我国与区调有关的数据库建设有了一定的积累,随着全国1:20万、1:5万地质图空间数据库、全国1:20万水文图空间数据库的建立,重砂、岩石、同位素、矿产地、岩心钻孔数据库的建立,高层分析的需求推动力越来越大。数字填图与数据仓库的建设必须紧密结合和同步进行。从数据库到数据仓库是一个数据准备的过程,一般包括数据的选择(选择相关的数据)、净化(消除噪音、冗余数据)、推测(推算缺失数据)、转换(离散值数据与连续值数据之间的相互转换,数据值的分组分类,数据项之间的计算组合等)、数据缩减(减少数据量)。在建设以图幅为单位的区调数据库基础上,对区域性综合信息系统及数字区调数据仓库的建设研究是将来几年研究的重点。

(9)数字填图系统项目管理、开发、质量保证与标准化等理论与技术研究:集GIS、GPS、RS技术为一体的野外数据采集系统使传统的野外地质调查发生了革命性的变化,必然对传统的规范体系产生冲击。因而,必须同时对野外区域地质调查技术流程、质量控制与数字填图标准化体系开展研究。

(10)数字区调空间信息数据栅格、服务栅格、计算格体系的研究:研究内容包括网络、超级计算机、服务器、 *** 作系统、数据库、文件系统等grid的底层设施资源,通过grid调用,共享区域地质调查成果资源。

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