基于开源平台的中小型WebGIS应用研究

基于开源平台的中小型WebGIS应用研究
基于开源平台的中小型WebGIS应用研究

2008年2月第6卷第1期

地理空间信息

GEOSPATIAL

INFORMATION

Feb.,2008Vol.6,No.1

基于开源平台的中小型WebGIS 应用研究

朱俊丰,赵俊三

(昆明理工大学国土资源学院,昆明650093)

要:侧重分析了开源WebGIS 平台的技术特点,并根据其成本低廉和良好的扩展性、部署的灵活性,提出采用开源平

台构建中小型WebGIS 应用的解决方案,对于普及GIS 应用,促进地理空间信息共享具有借鉴意义。关键词:GIS;WebGIS;开源;OGC;sharp map 中图分类号:P208

文献标志码:B

文章编号:1672-4623(2008)01-0092-03

Application of Small and Medium WebGIS Based on Open Source Platform

ZHU Junfeng ,ZHAO Junsan

(Faculty of Land Resources Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093,China )Abstract :This paper focused on the analysis of the Open Source WebGIS technology features,and according to its low cost and good scalability,flexibility of the proposed deployment about the use of open-source platform for building small and medium WebGIS application solutions.It has reference to popularize the application of GIS and to promote geospatial information sharing.

Key words :GIS;WebGIS;open source;OGC;sharp map 当前国内外主流的GIS 商业厂商都有自己的Web-GIS 平台,比如ESRI 的ArcIMS 和ArcGIS Server,国内SuperMap 的SuperMap IS 等,这些商业平台普遍是采用服务器端动态生成地图的方式,将用户请求的地图以图片或者矢量格式返回给客户端显示,由于大量的地图计算在服务器完成,这种方式对服务器性能要求极高;另一种WebGIS 开发方式是独立从底层开发的WebGIS 平台,这种方式普遍采用最新的技术和规范,例如AJAX 、WebServices 技术、支持OGC 标准等,比

如Google Map 的形式,这种方式灵活性大,可以针对用户订制功能。

对比此两种WebGIS 解决方案,我们发现采用商业WebGIS 平台,系统开发简单、方便,开发人员不用耗费太多精力在GIS 应用功能上,但这些平台价格昂贵,而且系统架构复杂,对硬件环境和维护要求较高;对于采用独立底层开发(例如Google Maps )WebGIS 应用,存在开发成本较高、项目周期长、风险高等缺点。这两种方式对于WebGIS 的中小型应用都太过昂

收稿日期:2007-08-22

大值、平均差值、中误差等。检核似大地水准面成果的实际可用性。

4结语

本文论述宁夏区似大地水准面精化建立的意义和方法,并对精度检核进行阐述。通过建立省级似大地水准面,为宁夏的现代空间基准的建立提供基础,也将对宁夏的经济建设产生巨大的经济效益和社会效益。

参考文献

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李征航,黄劲松.GPS 测量与数据处理[M ].武汉:武汉大学

出版社2005

[2]陈俊勇,杨元喜,王敏,等.2000国家大地控制网的构建和它的进步[J ].测绘学报2007(1):1-7[3]张全德,郭春喜,王斌,等.华北地区似大地水准面精化[J ].测绘通报2007.(7):13-15

[4]CH2001-92.全球定位系统(GPS )测量规范[S ]

[5]

钟波,罗志才.GPS 水准综合模型的应用研究[J ].测绘通报2007(6):5-7

第一作者简介:郭建林,硕士,主要从事测绘项目及质量监督

管理方面的工作。

第6卷第1期93

贵,而开源WebGIS平台具有较低的采购成本,良好的扩展性,在平台搭建中也具有较高的灵活性,因此我们考虑采用开源软件来搭建WebGIS应用。

1开源WebGIS平台分析

开源软件即公开源代码的软件,这些软件一般都遵从一定的开源授权协议,比如GPL(General Public License)和LGPL(GNU Lesser General Public License)。当前比较成熟的开源WebGIS平台有:GeoServer,Ge-oTools,GRASS等,他们的基本特点对比如表1。

如表1所示,开源WebGIS平台由于其灵活性,且结合了某些最新技术,有以下特点:

1)开源WebGIS平台一般均支持访问多种GIS数据格式。开源W ebGIS平台一般提供了多个数据访问接口,可以访问各种GIS数据格式,同时由于其开源的特点,可以在其原有基础上扩展数据访问接口,以SharpMap为例,SharpMap框架中提供了IProvider接口,可访问Shape 文件、PostGIS数据,同时通过继承和扩展这个接口,可以在此基础上开发访问其他数据格式的接口。此特点为解决地理信息共享问题提供了比较可行的技术方案。

2)采用AJAX技术解决图形信息的传输速度与可视化问题。传统的WebGIS技术普遍是在服务器端动态生成地图,然后返回给客户端,这种方式往往对服务器和网络环境要求较高,服务器长时间处于大量的运算状态中,而且客户端也往往陷入长时间的等待。而采用AJAX技术后,可以使用户从请求/响应的循环中解脱出来,其实现原理如下:其核心是JavaScript对象XmlHttpRequest,该对象支持异步请求,使您可以使用JavaScript向服务器提出请求并处理响应,而不阻塞用户。在WebGIS中引入AJAX,同时将地图切片以金字塔方式存放在服务器端,然后根据客户端用户的操作,动态调入缺少部分的地图,已经存在于客户端的地图不用重复调用,但这种方式要求地图事先在服务器生成存放,数据更新不够灵活。

3)支持OGC协议。OGC全称Open Geospatial Con-sortium,OGC是一个非赢利的国际化标准制定组织,它领导进行对地理数据相关的操作和服务标准的制定。与WebGIS相关的OGC规范包括Web Service Common、Web Map Context(WMC)、Web Map Services(WMS)、Web Feature Services(WFS,网络要素服务)和Web Coverage Services(WCS),WCS提供场模型的数据,这些数据是栅格格式的。WFS提供要素模型的数据,这些数据是矢量格式的,OGC Web Feature Service允许客户查询和更新来自多个Web Feature Service的数据,这些数据以GML(可扩展地理标记语言)编码,GML是OGC规范的重要标准之一,它的提出可以解决当前各种GIS数据格式不统一,难以交互共享使用的问题。

4)扩展性强、平台架构灵活。开源WebGIS平台具有很好的可扩展性,同时平台的选择可以灵活多变,由于开源平台多侧重于某一方面功能的应用,例如Post-GIS主要应用于存储空间数据,GeoTools侧重于GIS运算功能,所以在架构WebGIS平台的时候可以选择多个开源软件组合,灵活架构部署。例如可以以PostGIS作为数据库存放GIS空间数据,采用Sharp Map作为地图发布服务器,采用NTS提供空间分析功能(NetTopol-ogySuite是著名的JTS Topology Suite的C#/.net版本,简称NTS,JTS Topology Suite为一个OpenGIS标准的GIS分析、操作类库),架构如图1

所示。

图1地图发布与空间分析

2利用Sharp Map和NTS构建WebGIS

2.1系统方案设计

在实验中,整个网站采用IIS(互联网信息服务)来发布和管理,并运行在https://www.360docs.net/doc/016747143.html,2.0平台上,能提供强大的集群服务和负载平衡。后台GIS地图发布引擎采用Sharp Map框架开发,提供基本的地图漫游、地图渲染、属性查询等功能,利用Ajax技术实现地图动态加载。由于Sharp Map本身功能简单,没有提供诸如空间分析、信息检索等高级的GIS功能,所以结合前文提到的开源空间分析类库NTS,实现更高级的空间分析功能。整个架构如图2所示。

表1部分国际开源WebGIS项目

平台授权协议支持格式OGC协议开发平台GeoServer GPL2.0ESRI shape、MapInfo mid/mif、Oracle、MySQL、PostGIS、GML、ArcSDE、DB2、VPF OGC WMS、WFS Java GeoTools LGPL ESRI shape、MapIinfo mid/mif、Oracle、MySQL、PostGIS、GML、ArcSDE OGC WMS Java GRASS GPL ESRI E00,Shape,DXF,GPS-ASCII,USGS-DEM等C SharpMap GPL PostGreSQL/PostGIS,ESRI Shapefile,ECW,JPEG2000OGC https://www.360docs.net/doc/016747143.html,2.0

朱俊丰等:基于开源平台的中小型WebGIS应用研究

地理空间信息

图2

系统结构

2.2数据访问及功能扩展

Sharp Map 框架中通过IProvider 接口访问数据:HttpContext.Current.Trace.Write ("初始化地图...");//初始化地图

SharpMap.Map map =new SharpMap.Map (size );//创建一个图层

https://www.360docs.net/doc/016747143.html,yers.VectorLayer layLoad =new https://www.360docs.net/doc/016747143.html,yers.V ectorLayer ("道路");

//连接Shp 文件

layLoad.DataSource =new

SharpMap.Data.Providers.ShapeFile (HttpContext.Current.Server.MapPath (@"~\App_data\Load.shp"),true );

//设置填充类型

layLoad.Style.Fill =new SolidBrush (Color.Green );//设置多边形边框颜色

layLoad.Style.Outline =System.Drawing.Pens.Yellow;

layLoad.Style.EnableOutline =true;layLoad.SRID =4326;

通过继承和扩展IProvider 接口,可以在此基础上开发访问其他数据格式的接口。

3结语

对比采用商业WebGIS 平台或者独立底层开发的WebGIS 应用,采用开源平台具有扩展性强、部署灵活

性好、软件成本低廉等优势,在中小型WebGIS 应用需求中具有很好的利用价值。比如在地理学或者地理信息科学教学中,采用开源WebGIS ,不仅能够控制教学成本,丰富教学方式,而且可以从底层了解GIS 相关的一些底层算法,例如空间索引、空间变换、拓扑规则等。

由于开源平台在性能稳定性和技术支持上与商业

软件还是存在一定差距,在实际使用中还是存在较高的开发风险,在功能上也还有待改进的地方,而且作为采用开源软件平台,必须遵从开源协议和开源精神,限制了其在商业领域的应用价值。

通过对开源WebGIS 应用的研究、探讨和尝试,为中小型WebGIS 的应用提供一种解决方案,为WebGIS 的普及提供新方向,对有关同类应用的设计开发具有一定的借鉴意义。

参考文献

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李世明,李增元,陆元昌,等.利用开源软件开发基于WebGIS

的县级林业空间信息共享系统[J ].林业科学,2006,(7):141-144.[3]李原野,张金芳,范植华,等.基于Web 的地图服务器的设计与实现[J ].计算机工程与设计,2006,(22):4185-4192[4]

Open Geospatial Consortium.

OpenGIS

Web Map Service

(WMS )Implementation Specification [EB/OL ].http://

https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/standards/wms ,2007-8-21[6]

Open Geospatial

Consortium.OpenGIS

.Web Coverage Service

(WCS )

Implementation Specification

[EB/OL ].https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/standards/wcs ,2007-8-21

第一作者简介:朱俊丰,硕士研究生,主研方向:WebGIS 。

下期论文导读

郭浩,孔云峰:视频GIS 数据采集系统的设计与实现

视频GIS 数据采集系统是将地理信息与视频影像实时自动集成,生成空间位置与视频影像相融合的超视频信息。在视频GIS 数据模型原理的基础上提出了在视频采集的同时,按照一定的时间或空间间隔,记录地理坐标、速度和相对应的视频帧数,通过建立视频时间或视频帧与其地理位置坐标、速度的对照

表,来实现视频数据与空间地理数据的有机集成,并详细的阐述了该系统的设计和实现。

几种常见云计算平台分析比较

云计算平台比较分析 云计算按照应用层次,主要划分为IaaS、PaaS和SaaS三种层次的应用,这里主要分析常见的IaaS平台。目前市面上常见的IaaS应用主要有Amazon的AWS,基本上已经成为整个行业的标准。 IaaS在开源领域也是百花齐放,最著名的开源平台为:Eucalyptus、Openstack和Cloudstack、Opennebula、Nimbus,在国内社区比较火热的主要是前三种,所以在这里主要分析一下前三种平台。 1.云平台分析 1.1.Eucalyptus 1.1.1.概述 Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems(Eucalyptus)是一种开源的软件基础结构,用来通过计算集群或工作站群实现弹性的、实用的云计算。它最初是美国加利福尼亚大学Santa Barbara计算机科学学院的一个研究项目,现在已经商业化,发展成为了Eucalyptus Systems Inc。不过,Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发。Eucalyptus Systems 还在基于开源的 Eucalyptus 构建额外的产品;它还提供支持服务。 Eucalyptus是在2008年5月发布1.0版本,在2009年与Ubuntu进行合作,成为Ubuntu server9.04的一个重要特性,目前最新版本是2.0.3,可以选择Xen、KVM作为虚拟化管理程序,对vSphere ESX/ESXi提供了支持。 Eucalyptus主要是用C和Java开发的,其中CLC是由java完成的,Tools 是由perl完成的,其他的都是C完成的。

大数据相关开源系统简介汇总

大数据相关开源系统简介汇总 本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介: 如下是Apache基金支持的开源软件 hdfs 跟GFS类似, 一个分布式文件系统。 mapreduce 跟Google的MapReduce类似, 一个典型的简单的分布式计算框架。 yarn 资源管理系统, 跟Mesos类比。 Avro 跟PB类似, 用于将数据结构序列化成字节码, 在不同的语言之间切换。 官方举例是将C转换给Pig。 BigTop 一个给Hadoop打包和测试的软件。其本来是cloudera公司自己给自己写的一个方便OP部署和搭建环境的工具, 不过因为写得不错, 已经成为了Apache顶级项目。目前支持系列Hadoop生态链中的软件: Zookeeper, Flume, HBase, Pig, Hive, Sqoop, Oozie, Whirr, Mahout, SolrCloud, Crunch, DataFu and Hue Chukwa 收集各种实时监控数据(比如日志)并固化到HDFS上的事情。 Drill Google的Dremel的开源版本。PB以上数据实时秒级查询。 Flume 用来做数据迁移的工具。支持数据包括Avro, files, 系统日志, 落地的系统包括HDFS, HBase。

HBase Google的BigTable的开源版本。宽列存储, 底层基于HDFS。 HCatalog 为HDFS做的一个管理metadata的系统。基于Hive, 提供服务给MapReduce, Pig, 将来会支持HBase。 Hive 支持HSQL, 将SQL转换成MapReduce任务。 Mahout 一个数据挖掘, 机器分析的算法库。 Oozie 用来管理Hadoop中的多轮任务的工具, 类似DAG管理工具。 Tez 也是多个任务的DAG管理工具, 但是其做得更底层,直接替代了MR的调度程序,多个任务之间的数据传递不用再落地到hdfs上了。 Pig 跟Hive类似, 提供比裸写MR更友好的界面, 然后翻译成MapReduce。只是Hive提供的是SQL, Pig提供的是更高级别的语言Pig-Latin, 供用户做数据挖掘和分析。 Sqoop Sql-to-Hadoop。将关系型数据库中的数据导入到Hadoop当中。 ZooKeeper 提供高可用的存储服务。内部采用paxos一致性协议。 Whirr 用于将Hadoop放到各种IaaS里面去运行的环境部署类项目。 Crunch

开源云计算管理平台研究报告(V1.0)

“开源云计算管理平台”研究报告
(Ver 1.0)
中国电信.上海理想信息产业(集团)有限公司 研发中心 2011 年 7 月 29 日
中国.上海.浦东新区杨高南路 5788 号 中国电信信息园区 B4 座

目录
“开源云计算管理平台”研究报告 ..................................................................................... 1 1 概述 .......................................................................................................................................... 4 1.1 1.2 2 研究背景及目的 .............................................................................................................. 4 研究目标 .......................................................................................................................... 5
OpenStack 分析 ....................................................................................................................... 6 2.1 OpenStack 简介 .............................................................................................................. 6 2.1.1 OpenStack 背景 ............................................................................................ 6 2.1.2 OpenStack 组件介绍 .................................................................................... 7 2.1.3 OpenStack 贡献者 ........................................................................................ 8 系统架构 .......................................................................................................................... 8 体系结构 .......................................................................................................................... 9 2.3.1 服务架构........................................................................................................... 9 2.3.2 nova 架构 ...................................................................................................... 11 2.3.3 glance 架构................................................................................................... 12 2.3.4 swift 架构 ...................................................................................................... 13 功能特色 ........................................................................................................................ 14 2.4.1 OpenStack 特点 .......................................................................................... 14 2.4.2 nova 功能介绍 .............................................................................................. 15 2.4.3 glance 功能介绍........................................................................................... 16 2.4.4 swift 功能介绍 .............................................................................................. 17 部署方式 ........................................................................................................................ 19 2.5.1 部署环境需求................................................................................................. 19 2.5.2 部署方式......................................................................................................... 19 2.5.3 部署 nova ...................................................................................................... 20 2.5.4 部署 glance................................................................................................... 25 2.5.5 部署 swift ...................................................................................................... 26 2.5.6 部署 dashboard........................................................................................... 43 开发方式 ........................................................................................................................ 45
2.2 2.3
2.4
2.5
2.6
3
2.6.1 展现层 ............................................................................................................ 45 2.6.2 业务逻辑层..................................................................................................... 45 2.6.3 持久化层......................................................................................................... 45 ABI Cloud 分析 ..................................................................................................................... 45 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 ABICloud 简介............................................................................................................... 45 系统架构 ........................................................................................................................ 46 体系结构 ........................................................................................................................ 46 功能特色 ........................................................................................................................ 47 部署方式 ........................................................................................................................ 48

10 大顶级开源 ERP 系统

10 大顶级开源ERP 系统 https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/news/27558 企业资源规划(ERP)和客户关系管理(CRM)系统现在已经成为各种组织和企业的必需品,通过它们,可以轻松实现企业的信息数据标准化、系统运行集成化、业务流程合理化、绩效监控动态化、管理改善持续化。 本文将为你介绍10种顶级的开源ERP软件,它们都可以在网上免费下载到。 1. OpenERP 当提到开源ERP软件时,OpenERP是无可争议的重量级冠军。OpenERP开发的初衷是为了提供SAP、Microsoft Dynamics等商业ERP软件的开源替代产品。 OpenERP功能涵盖财务管理、采购/销售管理、库存管理、MRP、CRM、人力资源管理、销售点管理、项目管理等众多方面。 OpenERP使用Python开发,数据库采用开源的PostgreSQL,它的核心和所有模块都是开放源代码的,采用GNU GPL开源协议。你可以自由使用、修改和发布,只要你也保证开源即可。 2. Openbravo

Openbravo ERP是一套适合于中小企业并且基于web可扩展的ERP系统。这个ERP系统所包括的功能可实现生产管理、仓库管理、销售管理、财务管理。同时内置CRM(客户关系管理)和BI(商业智能)。 3. Apache OFBiz OFBiz是Apache的顶级开源项目,提供了创建基于最新JavaEE/XML规范和技术标准,构建大中型企业级、跨平台、跨数据库、跨应用服务器的多层、分布式电子商务类Web应用系统的框架。 OFBiz不仅是一个产品及订单管理系统,它还提供了一整套功能,涵盖企业所需的方方面面。除了管理产品及其相关内容(如电子商店)外,Apache OFBiz还能履行许多其它重要角色,包括客户关系管理、项目进度、计费管理、人力资源管理以及订单管理。 4. Compiere Compiere是全球著名的开源ERP(集成CRM)企业应用解决方案,适用于全球范围的市场。 通过Compiere,你只需短短几小时就可以使用申购-采购-发票-付款、报价-订单-发票-收款、产品与定价、资产管理、客户关系、供应商关系、员工关系、财务管理、经营业绩分析等强大功能了。

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL 等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即

席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

工程大数据分析平台

工程大数据分析平台 随着大数据时代来临、无人驾驶和车联网的快速发展,汽车研发部门需要处理的数据量激增、数据类型不断扩展。相关数据涵盖车内高频CAN 数据和车外ADAS 视频非结构化数据、位置地理空间数据、车辆运营数据、用户CRM 数据、WEB 数据、APP 数据、和MES 数据等。 在此背景下,整车厂研发部门关心的是:如何将企业内部的研发、实验、测试、生产数据,社会用户的用车数据,互联网第三方数据等结合起来,将异构数据和同构数据整合到一起,并在此基础上,实现业务系统、分析系统和服务系统的一体化;怎样利用深度的驾驶员行为感知、智能的车辆预防性维护、与实时的环境状态交互,通过大数据与机器学习技术,建立面向业务服务与产品持续优化的车联网智能分析;最终利用数据来为产品研发、生产、销售、售后提供精准的智能决策支撑。这些都是整车厂在大数据时代下亟待解决的问题。 针对这一需求,恒润科技探索出以EXCEEDDATA 大数据分析平台为核心的汽车工程大数据整体解决方案。借助EXCEEDDATA 大数据分析平台,企业可以集成、处理、分析、以及可视化海量级别的数据,可实现对原始数据的高效利用,并将原始数据转化成产品所需的智能,从而改进业务流程、实现智慧决策的产业升级。 产品介绍: ●先进的技术架构 EXCEEDDATA 采用分布式架构、包含集成处理(ETL)与分析挖掘两大产品功能体系,共支持超过20 多个企业常见传统数据库和大数据源系统,超过50 多个分析处理算法、以及超过丰富的可视化智能展现库。用户可以自主的、灵活的将各种来源的原始数据与分析处

理串联应用,建立科学的数据模型,得出预测结果并配以互动的可视化智能,快速高效的将大数据智能实现至业务应用中。 平台包括分布式大数据分析引擎、智能终端展示、以及API。大数据分析引擎为MPP 架构,建立在开源的Apache Hadoop 与Apache Spark 之上,可简易的scale-out 扩展。在分析引擎的基础上包含数据源库、数据转换匹配器、数据处理操作库、机器学习算法库、可视化图形库等子模块。智能终端展示为行业通用的B/S 架构,用户通过支持跨操作系统和浏览器的HTML5/JS 界面与API 来与平台互动。

开源云计算平台

开源云计算平台 编辑 分类 (1)AbiCloud (Abiquo公司) AbiCloud 是一款用于公司的开源的云计算平台,使公司能够以快速、简单和可扩展的方式创建和管理大型、复杂的IT基础设施(包括虚拟服务器、网络、应用、存储设备等)。Abiquo公司位于美国加利福尼亚州红木市,它提供的云计算服务包括为企业创造和管理私人云服务、公共云服务和混合云服务,能让企业用户把他们的电脑和移动设备中的占据大量资源的数据转移到更大、更安全的服务器上。 (2)Hadoop(Apache基金会) 该计划是完全模仿Google体系架构做的一个开源项目,主要包括Map/Reduce 和HDFS文件系统 (3)Eucalyptus 项目(加利福尼亚大学) 创建了一个使企业能够使用它们内部IT资源(包括服务器、存储系统、网络设备)的开源界面,来建立能够和Amazon EC2兼容的云 (4)MongoDB(10gen) MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库,它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式。mongodb由C++写就,其名字来自humongous这个单词的中间部分,从名字可见其野心所在就是海量数据的处理。关于它的一个最简洁描述为:scalable, high-performance, open source, schema-free, document-oriented database。 (5)Enomalism弹性计算平台

它提供了一个功能类似于 EC2的云计算框架。Enomalism基于 Linux,同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。与其他纯IaaS 解决方案不同的是,Enomalism提供了一个基于 Turbo Gears Web应用程序框架和 Python 的软件栈 (6)Nimbus(网格中间件Globus) Nimbus面向科学计算需求,通过一组开源工具来实现基础设施即服务(IaaS)的云计算解决方案[1] 。 商业化云计算平台 (1)微软 技术特性:整合其所用软件及数据服务 核心技术:大型应用软件开发技术 企业服务:Azure平台 开发语言:.NET (2)Google 技术特性:储存及运算水平扩充能力 核心技术:平行分散技术MapReduce,BigTable,GFS 企业服务:Google AppEngine,应用代管服务 开发语言:Python,Java (3)IBM 技术特性:整合其所有软件及硬件服务 核心技术:网格技术,分布式存储,动态负载 企业服务:虚拟资源池提供,企业云计算整合方案 (4)Oracle 技术特性:软硬件弹性虚拟平台 核心技术:Oracle的数据存储技术,Sun开源技术企业服务:EC2上的Oracle 数据库,OracleVM,Sun xVM

云计算简介

云计算简介 1.1云计算定义 云计算是从传统网格及分布式计算的基础上发展起来的,应用于现代互联网领域,以信息技术服务为商品,通过虚拟技术动态按需的由服务提供商向相关用户提供存储和计算的服务。云计算并不是一种新环境下的IT架构,它是对传统的网格、网络存储、虚拟化技术等相关技术的进一步融合与发展。而对用户而言,它是一种商业化的付费服务模式,用户通过付费,向提供云计算服务的企业索取信息计算、存储等相关服务,并受到云计算服务提供商的信息安全保护。 1.2云计算特点及类别 云计算特点非常突出,由于其是基于新一代的互联网而进一步发展的传统互联网技术,所以其本身具备传统互联网信息技术的特点,同时也具备了新环境下的互联网技术的新特点。云计算主要包括七大特点,而动态伸缩、按需服务则是作为区别传统互联网技术的主要特点。 1.2.1云计算特点 特点一大规模 云计算以其规模巨大,处理大数据集为优势,对大型数据计算和存储提供相应的解决方案。其基于网络平台的服务器高达数十甚至上百万,无论是从处理数据的规模还是配置都足以证明其规模的宏大。 特点二虚拟化 云计算以云为比拟,就是以虚拟作为其主要核心特点。云服务提供商通过对数据资源的集成化分散提供,用户以接口方式接入资源,实现数据分析处理,阻断了用户对数据资源底层技术细节的窥探,实现服务虚拟化。对用户而言,无需担心是否会出现物理性的系统负荷过度,只要服务器依然在提供相关数据处理服务即可完成自身的数据处理。 特点三动态伸缩 云计算平台规模是建立在企业的物理计算器规模之上的,但是却又不完全受物理规模的限制。准确的说,一台计算机可以为多个不同的服务器服务,而云平台的用户每次只需使用一个服务器,由于服务器的存在主要根据用户需要而存在,当用户数量增加或者减少时,云平台可以通过对服务器的数量进行相应的调整而适应用户的相应需求。故而可以动态的伸缩,实现规模上的灵活变化。

开源ERP系统比较

开源ERP系统比较 https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/zhanghaooy/blog/item/9a144f017114dadd277fb5d0.html 现在有许多企业将ERP项目,在企业中没有实施好,都归咎于软件产品不好。其实,这只是你们的借口。若想要将ERP软件真正与企业融合一体,首先得考虑企业的自身情况,再去选择适合的ERP软件。 如果你的企业是高速发展的中小企业,希望用IT给管理带来提升,对国内主流ERP产品几万元到几十万元的投入觉得风险过大,还恐惧购买成品ERP。你还有另外一种选择,选择免费且开放的开源ERP软件进行二次开发,根据自己的要求设定适合你企业的ERP。下载开源ERP的产品十分方便,在各大知名的开源网站上都可免费下载它们。注意哦!开源所有的产品都是对外开放的,且源代码都可任意查看,若您在实施ERP时遇到问题,可在开源社区上进行咨询讨论,当然,您也可以请软件开发商进行二次开发。 开源ERP和其它ERP软件比较,如图所示 下面介绍有哪些开源ERP? Compiere Compiere ERP&CRM为全球范围内的中小型企业提供综合型解决方案,覆盖从客户管理、供应链到财务管理的全部领域,支持多组织、多币种、多会计模式、多成本计算、多语种、多税制等国际化特性。

Compiere ERP & CRM 通过申购 - 采购 - 发票 - 付款、报价 - 订单 - 发票 - 收款、产品与定价、资产管理、客户关系、供应商关系、员工关系、经营业绩分析等功能,将企业内部运营与外部客户相关的业务进行规范和优化,将企业由“ 人治” 转变为“ 法治” 的境界。 更好地管理您的业务 * 优化您的库存 * 输入销售订单 * 从 Web 接收订单 * 创建发票并记录发货单 * 收集收货单并与银行对账单核对 * 自动生成或手工输入采购订单 * 记录供应商收货和发票 * 供应商付款 * 输入手工日记帐 * 打印报表和对账单 Compiere ERP 的特色 报价至收款:为潜在客户或客户创建报价单;订单管理;发票;现金收据。它与供应链管理、客户管理高度集成。 申购至付款:创建申购单、采购订单、发票收据;付款处理。它与供应链管理高度集成。 客户关系管理:是所有客户与潜在客户相关活动的逻辑视图。它构成了全部业务流程的一分。 伙伴关系管理:将不同的实体相互链接起来,允许它们管理线索分发、服务请求、渠道以及营销费用。它允许您提供集中式服务。 供应链管理:包括有物料管理的活动,包括库存收货、发货,以及从实体、它的组织到供货商、客户之间的移库和盘存。 绩效分析:覆盖了应用程序的成本计算与会计维度。 网上商店 / 自助服务:提供了您运行 Web 业务所需的一切。信息通过标准的应用程序共享,因此无需同步或特别的集成工作。 Compiere 网上商店组件可被定制为与您的网站相一致的外观和感受。 管理仪表板:提供了一目了然的关键绩效指标( KPI )视图,它能够互动、实时地展现公司的总体经营业绩。仪表板使得高层管理者能够更有效地实现关键性业务战略,追踪公司与销售指标,达成公司的业绩目标。

开源云计算管理平台软件介绍

开源云计算管理平台软件 1.1.1. 2.1 Eucalyptus 产品概述: Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems (Eucalyptus)是一种开源的软件基础结构,用来通过计算集群或工作站群实现弹性的、实用的云计算。它最初是美国加利福尼亚大学Santa Barbara 计算机科学学院的一个研究项目,现在已经商业化,发展成为了Eucalyptus Systems Inc。不过,Eucalyptus 仍然按开源项目那样维护和开发。Eucalyptus Systems 还在基于开源的Eucalyptus 构建额外的产品;它还提供支持服务。 Eucalyptus云计算软件,在一个平台上(分为open source版和enterprise版),提供了对这些资源的抽象。Eucalyptus的源码是公开的。并且有提供给CentOS 5,Debian squeeze,OpenSUSE 11,Fedora 12的软件包。 不管是源代码还是包安装,Eucalyptus 很容易安装在现今大多数Linux? 发布版上。 它提供了如下这些高级特性: 与EC2 和S3 的接口兼容性(SOAP 接口和REST 接口)。使用这些接口的几乎所有现有工具都将可以与基于Eucalyptus 的云协作。 支持运行在Xen hypervisor 或KVM 之上的VM 的运行。未来版本还有望支持其他类型的VM,比如VMware。 用来进行系统管理和用户结算的云管理工具。 能够将多个分别具有各自私有的内部网络地址的集群配置到一个云内。 架构: Eucalyptus 包含五个主要组件,它们能相互协作共同提供所需的云服务。这些组件使用具有WS-Security 的SOAP 消息传递安全地相互通信。 ●Cloud Controller (CLC) 在Eucalyptus 云内,这是主要的控制器组件,负责管理整个系统。它是所有用户和管理员进入Eucalyptus 云的主要入口。所有客户机通过基于SOAP 或REST 的API 只与CLC 通信。由CLC 负责将请求传递给正确的组件、收集它们并将来自这些组件的响应发送回至该客户机。这是Eucalyptus 云的对外“窗口”。 ●Cluster Controller (CC) Eucalyptus 内的这个控制器组件负责管理整个虚拟实例网络。请求通过基于SOAP 或REST 的接口被送至CC。CC 维护有关运行在系统内的Node Controller 的全部信息,并负责控制这些实例的生命周期。它将开启虚拟实例的请求路由到具有可用资源的Node Controller。 ●Node Controller (NC) 它控制主机操作系统及相应的hypervisor(Xen 或最近的KVM,很快就会支持VMWare)。必须在托管了实际的虚拟实例(根据来自CC 的请求实例化)的每个机器上运行NC 的一个实例。 ●Walrus (W) 这个控制器组件管理对Eucalyptus 内的存储服务的访问。请求通过基于SOAP 或REST 的接口传递至Walrus。 ●Storage Controller (SC) Eucalyptus 内的这个存储服务实现Amazon 的S3 接口。SC 与Walrus 联合工作,

大数据智能分析软件

现在,公众安全的配置,网络系统的安全、信息中心,信息安全系统持续不断的发展和改革的扩展,迫切需要各种信息应用系统,灵活,高效的资源和云计算平台,以有效整合公共安全的各种信息资源,提高公安系统的稳定性、可扩展的,安全性。本文就为大家介绍一下大数据智能分析软件。 目前,互联网正在经历新一轮的信息技术变革,如物联网、移动互联网、云计算等。新技术往往是信息技术安全性的方法和推动变革的重要引擎,已成为公安信息资源战役的重要组成部分,也带给了整个社会管理创新显著变化。 “警务大数据分析系统”是一项非常具有创新性的公安管理建设,“警务”的改变在推动变为由“管制型”往“服务型公安”。这是经过近几年的发展,它变得越来越明显的特点是数字信息网络,提高了人、警、事的一个互动力,警务功能相互作用的能力随着智能化程度的提高和工作负荷传递的智能化程度的提高,“公安大数据分析系统”的建设已成为现代信息技术革命的时代潮流。 公安部正在推动的“扁平化指挥模式”是尽量降低指挥水平。现有的智能信息管理的优化,减少了中间环节,提高了快速反应能力,提高教学和减少战斗中,响应时间缩小一线部门和时空机制之间的距离。 并基于电信运营商、交管部门、数据中心融合空间采集、公安部门、社会公众的移动位

置等数据形成大数据环境,建立大数据分析平台,支持警情处理、宏观决策、情报分析等大数据专题应用。 大数据系统项目的信息分析的主要目标:建立密集的信息技术支持系统;建立专业的警察命令和战斗团队;建立扁平、快速的指挥调度体系等。 南京西三艾电子系统工程有限公司被评选为2012年度“中国100家具发展潜力品牌企业”、“中国杰出创新企业”等荣誉称号。公司96%的员工为大学本科或以上学历,还有多名离退休的高级工程师做为本公司的技术顾问。

开源的云计算平台简介

1. Enomalism (https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/) 云计算平台。Enomalism 是一个开放源代码项目,它提供了一个功能类似于 EC2 的云计算框架。Enomalism 基于 Linux,同时支持 Xen 和 Kernel Virtual Machine(KVM)。Enomalism 提供了一个基于 TurboGears Web 应用程序框架和 Python 的软件栈。 2. Euclyptus (https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/) 项目(Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems)是 Amazon EC2 的一个开源实现,它与商业服务接口兼容。和EC2 一样,Eucalyptus 依赖于 Linux 和 Xen 进行操作系统虚拟化。Eucalyptus 是加利福尼亚大学(Santa Barbara)为进行云计算研究而开发的。您可以从该大学的网站上下载它,或者通过 Eucalyptus Public Cloud 体验它,不过后者有一些限制。 3. AppDrop (https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/) Google App Engine (GAE) 的开放源码克隆版,提供与GAE同样的接口。这意着你可以在Euclyptus上提供类似GAE的服务。(网站已失效) 4. 10Gen (https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/) 它既是一个云平台,又是一个可下载的开放源代码包,可用于创建您自己的私有云。10gen 是类似于App Engine 的一个软件栈,它提供与 App Engine 类似的功能 — 但有一些不同之处。通过 10gen,可以使用 Python 以及 JavaScript. 和 Ruby 编程语言开发应用程序。该平台还使用沙盒概念隔离应用程序,并且使用它们自己的应用服务器的许多计算机(当然,是在 Linux 上构建)提供一个可靠的环境。 5. NimBus (https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/) 呵呵,网格中间件Globus 的作品,从最早的Virtual Workspace演化而来, https://www.360docs.net/doc/016747143.html,/index.html ,提供与EC2类似的功能和接口 Abiquo公司开源产品 Abiquo公司帮助用户建立,管理以及扩展复杂的计算架构。具体开源云计算产品有三类,三种产品分别是abiCloud, abiNtense和abiData。这三种产品都可以用来架构和开发公有私有混合云,以及云应用等的基础设施。 abiCloud是开源云管理软件,可以创建管理资源并且可以按需扩展。 abiNtense是一个类似于Grid的架构,用来减少大量高性能计算的执行时间。

构建云计算平台的开源软件综述

第39卷 第11期2012年11月计算机科学 Comp uter ScienceVol.39No.11 Nov  2012到稿日期:2012-01-05 返修日期:2012-03-20 本文受国家自然科学基金项目(61070192,61170240),北京市自然科学基金项目(4122041)资助。 林 利(1986-),女,硕士生,主要研究方向为信息安全;石文昌(1964-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向为信息安全、可信计算、系统软件与数字取证,E-mail:wenchang @ruc.edu.cn(通信作者)。构建云计算平台的开源软件综述 林 利 石文昌 (中国人民大学信息学院 北京100872 )(中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室 北京100872 )  摘 要 云计算开源软件的涌现为云计算平台的构建提供了便利,同时也为人们从中选择合适的软件带来了挑战。为明确如何构建云计算平台,研究现有用于构建云计算平台的开源软件十分必要。考察构建云计算平台的开源软件的发展状况,从提供服务的角度对各种服务模型的开源软件体系结构进行剖析,通过对比分析当前典型的用于构建云计算平台的开源软件,来为云计算平台建设者利用此类软件构建符合特定需求的云计算环境提供有效的途径。关键词 云计算,开源软件,IaaS,PaaS,SaaS中图法分类号 TP309 文献标识码 A  Survey of Open Source Software for Building Cloud Computing  PlatformsLIN Li SHI Wen-chang (School of Information,Renmin University of China,Beijing  100872,China)(Key Lab of Data Engineering and Knowledge Engineering of Ministry of Education,Renmin University of China,Beijing  100872,China)  Abstract The emergence of open source software for cloud computing facilitates the building of cloud computing plat-forms,but meanwhile it challenges the choosing of appropriate ones from these pool of software.To figure out how tobuild a cloud computing platform,research on existing open source software for building cloud computing platforms isnecessary.This paper investigated the development of these kinds of open source software and analyzed their architec-tures from the perspective of service models.Through comparison and analysis of representatives of them,effectiveways were proposed for developers to choose appropriate pieces of software to build a specific cloud computing plat-form. Keywords Cloud computing,Open source software,IaaS,PaaS,SaaS  开源软件的发展已经有相当长的历史, 它们受到业界的广泛欢迎[1] 。对云计算平台建设者而言,开源软件是构建云 计算平台很重要的资源。近年来,随着云计算的迅猛发展,大量用于构建云计算平台的开源软件相继出现。每款软件都具有各自的特色,可以解决不同的问题,但是每款软件在解决问题时又都具有一定的局限性,这使得云计算平台建设者在利用开源软件构建云计算平台时, 很难从众多的开源软件中做出合理的抉择[ 2,3] 。如何利用现有的云计算平台开源软件构建符合特定需要的云计算平台,是建设者面临的一个问题。 充分了解各款云计算平台开源软件的特征,对其进行对比分析, 有助于解决这一问题。目前,不少学者对云计算平台开源软件进行了一定的研究。文献[3 ]从软件架构和映像管理等角度对ECP[4]、Eucalyptus[5]、Op enNebula[6]和oVirt[7] 4款提供云基础设施服务的开源软件进行了分析比较。文献[8] 从功能架构和应用场景等方面对Eucalyp tus、Nimbus[9] 和Op enNebula进行了对比分析,同时指出每款软件在应用中面临的挑战并给出改进建议。文献[10 ]从功能架构和基本特征的角度对提供基础设施服务的4款开源软件AbiCloud[1 1] 、Eucalyptus、Nimbus和OpenNebula进行了对比分析。除此之外,其他一些研究团队也从功能架构的角度对构建云计算 平台的开源软件做了相关对比分析[ 12-16]。以上工作主要是对若干典型的开源软件进行对比分析,分析了它们的不同点,但并未从云计算平台建设者如何选择软件的角度进行探讨。为了能更加全面地了解各种服务模型的开源软件,弄清如何利用现有的开源软件来构建云计算环境,本文从软件选择的角度对构建云计算平台的开源软件进行研究, 选择了提供基础设施服务的开源软件Eucalyptus、Op enNebula、Nimbus、ECP和OpenStack[17],提供平台服务的开源软件Hadoop[18] 、CloudFoundry[19] 和OpenShift[20],以及提供软件服务的开源软件Zimbra[21]、Op enId[22]、TeamLab[23]和Funambol[24] 作为研究对象。通过对它们的对比分析,希望能为如何选择开源软件构建云计算平台探索出有效的途径。 针对如何选择开源软件构建云计算平台的问题,本文首先考察构建云计算平台的开源软件的发展状况,接着讨论3 · 1·

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