Схема работы

Модель данных ХроносСервера — непрерывный временной ряд решеток. Это позволяет абстрагироваться от форматов файлов, их объемов, именования, количества файлов и показателей в одном файле, конкретного расположения файлов на узлах компьютерного кластера.

chronosserver_data_model_ru

Файлы распределяются по узлам компьютерного кластера. Данные уже разбиты по времени и каждый файл хранит данные определенный временной интервал (например: день, месяц, год).

chronosserver_data_placement

Размещение данных на рабочих узлах кластера на примере
повторного анализа климата AMIP-DOE Reanalysis 2

На рисунке сверху изображена шкала времени. Каждый фрагмент хранит данные за равные отрезки времени. Цилиндрами показаны узлы компьютерного кластера. Подписи под ними – промежутки времени, за которые хранятся данные на узле. Шлюз (главный узел) хранит информацию о том, какие фрагменты данных находятся на каждом из узлов. Он ответственный за распределение запросов от клиентов по рабочим узлам.

chronosserver_dataflow

Клиент задает название показателя и момент времени, для которого необходимо получить растр в виде строки с SQL-подобным синтаксисом (1). Например, «SELECT DATA FROM r2.pressure.msl WHERE TIME = 01.01.2003 00:00» вернет растр (регулярную широтно-долготную решетку) давления на среднем уровне моря за 1 января 2003 года. Шлюз получает строку, разбирает ее (2), определяет рабочие узлы с данными (3), выбирает один из них (4) и отправляет параметры запроса. Узел считывает фрагмент данных с диска (6) и асинхронно передает их непосредственно клиенту, минуя шлюз (7). Клиент принимает данные и кэширует их для последующего использования.

ХроносСервер является единственной в мире распределенной системой для массового доступа к большим объемам растровых данных, которые хранятся в различных форматах.

На сегодняшний день есть три наиболее известные системы, которые предназначены на предоставления доступа к данным, причем в своих исходных форматах: свободные TDS и GeoServer, коммерческая ArcGIS Image Server. Ни одна из них не является распределенной и не работает на компьютерном кластере.

Основная статья:
Rodriges Zalipynis R.A., ChronosServer: real-time access to “native” multi-terabyte retrospective data warehouse by thousands of concurrent clients. // Informatics, cybernetics and computer engineering, pp. 151–161. Vol. 14 (188), Donetsk, DonNTU, 2011. PDF (Английский язык)
Родригес Залепинос Р.А. Новые методы и способы доступа к данным дистанционного зондирования Земли, их организации и визуализации в системах экологического мониторинга окружающей природной среды, Информатика, кибернетика и вычислительная техника, №15 (203), 2012. – 315 с. – С. 83 – 89. PDF
Родригес Залепинос Р.А. Методы распределенного выполнения аналитических запросов над большими объемами ретроспективных географических данных // Известия Южного федерального университета. Технические науки. – [под ред. В.Г. Захаревич]. – Изд. Технологического института Южного федерального университета в г. Таганроге, Российская Федерация, №5 (130), 2012. – 259 с. – С. 71 – 75. PDF