HBase Ganos介绍
HBase Ganos是什么
HBase Ganos是阿里云推出的一款包含管理「空间几何数据」、「时空轨迹」、「专题栅格」、「遥感影像」的时空大数据引擎系统。系统兼容开源GeoMesa、GeoServer等生态，内置了高效的时空索引算法、空间拓扑几何算法、遥感影像处理算法等，结合阿里云HBase强大的分布式存储能力以及Spark分析平台能力，可广泛应用于空间/时空/遥感大数据存储、查询、分析与数据挖掘场景。
HBase Ganos功能
2.0 版本
- 提供时空几何能力
- 支持空间几何、时空轨迹的数据表达和建模；
- 时空几何对象的创建、写入、索引、查询、删除等管理能力；
- 支持与Spark的集成分析，提供兼容OGC标准的GeoSQL访问；
- 支持基于SDK和RestAPI两种开发方式。
- 支持HBase 1.x版本
2.5 版本
- 兼容2.0版本时空几何的所有功能，并提供了时空栅格能力
- 提供栅格数据的快速ETL入库（分块、金字塔以及时间维度索引）能力，提供原生的Spark处理库
- 提供栅格数据库的时空查询REST接口
- 支持WMS/WMTS等服务，提供原生的GeoServer插件
- 支持HBase 2.x版本
HBase Ganos应用场景举例
- 互联网出行
互联网出行涉及到运力的调度、拼车、供需预测、热力图等业务。以供需预测为例，基于对历史轨迹数据的分析，并结合实时订单数据，预测当前订单密集区域的分布，提高接单概率并减少司机空驶时间。这背后涉及到大量时空型数据和业务信息的快速读取，并结合业务算法进行预测，利用HBase Ganos可有力支持该业务场景。
- 传感网与实时GIS
在环保、气象、水利、航海航空监测等领域，需要通过各种传感器获取天、空、地、海不同地理现象、事件、要素的全生命周期多尺度监测指标，比如污染监测、水位监测、降雨量监测、航标监测等。HBase Ganos可以为构建实时GIS大数据应用提供稳定、可靠、弹性、免运维的PaaS服务，为地理国情常态化监测和智慧城市建设提供基础平台。
- 栅格化GIS应用及航天航空遥感应用
对地观测、商业航天、无人机测绘等快速发展，积累了大量的时空栅格数据。HBase Ganos提供了针对栅格数据管理的通用化模型支持，能够有效支撑大规模遥感影像数据和GIS栅格GRID数据的存储、查询和基础分析处理能力，包括ETL工具支持遥感影像重投影、拼接、切片、入库，支持OGC WMS/WMTS等服务发布以及基于Spark的高性能分布式计算引擎支持海量栅格图像分析和处理。
- IoT
IoT行业产生的部分数据兼具时序和空间特征。以车联网为例，海量的车辆终端在不断地产生轨迹数据，轨迹数据包含了时间和空间位置。利用HBase Ganos，实时监测车辆的行驶轨迹、是否偏航、是否进入某个限制区域等。除了实时监控外，还可以进行实时时空查询，如查询某段时间的轨迹，某段时间进入该区域的车辆等。结合大数据分析框架（如Spark）还可以进行穿越分析、区域分布热力图等。
- 智慧物流与外卖递送
在物流与外卖等领域，需要实时监控车辆、骑手的位置，以便进行可靠的时间预测等服务。车辆和骑手的位置需要实时上报，云端需要处理高并发写入并进行实时路径规划、偏航监测等计算，背后都需要大量的时空计算。
HBase Ganos的优势
- 公有云原生架构的空间、时空、遥感一体化NoSQL大数据引擎产品，开箱即用；
- PB级存储、高并发写入、百亿级时空查询秒级响应；
- 支持数据冷热分离存储和数据高效压缩算法，海量数据存储成本低；
- 与云上Spark无缝集成，快速搭建空间大数据仓库和空间大数据分析平台；
- 基于OGC标准设计，便于系统间的集成与互操作；
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基于阿里云HBase、XPack专业运维，全托管方式，提供可靠稳定的服务。
典型案例&架构
航海船舶大数据平台
-
场景：全球AIS船舶实时位置数据，每天上亿条轨迹写入，要求轨迹时空/时序查询秒级响应，具体包括：
- 监管区域实时地理围栏判断
- 轨迹区域回放（指定区域+指定时间段）
- 轨迹回放（指定时间段查询）
-
架构说明
-
场景：实时采集车辆设备轨迹，40万+终端设备，3万+轨迹点/秒峰值；对外提供实时位置查询、地理围栏、轨迹相似度判断等服务；
- 架构说明：
- HBase Ganos承载所有历史轨迹库的存储
- 当历史数据量较大时，可通过冷数据自动转储功能，将数据存放到oss中，减少70%以上的成本
- 百亿量级的轨迹查询（比如查询某段时间、某空间范围内经过的轨迹）只需亚秒级
- 与spark平台无缝衔接，可以提供类似轨迹相似度、OD分析等强大功能
遥感大数据管理与智能服务平台
- 场景：遥感影像数据入库、查询、分析和遥感AI智能服务。
- 痛点：
- 遥感影像数据体量大且增量快，存储扩展不灵活，成本高昂，管理复杂
- 传统静态切片方式管理显示速度快，但无法支撑分析场景和AI场景
- 多源空间数据融合查询分析困难
- 架构说明：
- 原始数据采用OSS高性价比存储，冷热分离
- 影像数据库采用SQL+NoSQL构建时空序列影像，容量无上限，存储与计算分离，极致弹性
- 原生提供基于“分块”理念的数据存储和组织方式，保留原始像元信息，有效支撑各类分析计算场景
- 与Spark集成，ETL与多源空间数据分析处理更便捷
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