vestnik
Журнал "Вестник Сибирского государственного университета геосистем и технологий (СГУГиТ)"
2411-1759
ФГБОУ ВО "Сибирский государственный университет геосистем и технологий (СГУГиТ)"
RU
https://vestnik.sgugit.ru
10.33764/2411-1759-2026-31-2-63-74
Картография и геоинформатика
Модель распределенной обработки разнородных геопространственных данных на основе акторной сети с использованием технологии микросервисов
С. А. Карин
Карин
С. А.
Военно-космическая академия имени А. Ф. Можайского, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
2026
31
2
63
74
© С. А. Карин, 2026
2026
С. А. Карин
Эта статья дотупна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
В статье предложена модель распределенной обработки разнородных геопространственных данных на основе акторной сети с использованием технологии микросервисов и сетей массового обслуживания. В основе предложенной модели лежит подход, в соответствии с которым обработка разнородных пространственных данных представляется в виде сетевого графа веб-сервисов, называемых акторами, при этом каждый актор является узлом обработки в сети массового обслуживания. В статье представлено обоснование выбранного подхода, а также с использованием разработанной модели предложен пример решения типовой задачи, связанной с обработкой разнородных пространственных данных. Основываясь на полученных результатах, делается вывод о том, что предложенная модель может служить основой для разработки систем интерактивного составления и выполнения целенаправленных рабочих процессов обработки разнородных данных с поддержкой обоснованного выбора задействованных акторов, мониторинга выполнения и валидации результатов, а также формулируются направления дальнейших исследований.
обработка разнородных данных
микросервисная архитектура
сети массового обслуживания
пространственные данные
целенаправленные рабочие процессы
processing of heterogeneous data
microservices architecture
queueing networks
spatial data
purpose-driven workflows
[
Пространственные данные [электронный ресурс]. Университет МГИМО. URL: https://mgimo.ru/about/structure/ucheb-nauch/imi/geo/docs/spatial-data/ (дата обращения: 25.10.2024).
]
[
Информационные ресурсы государственного кадастра недвижимости и территориального планирования в пространственном развитии государства : монография. колл. авторов; под ред. А. П. Сизова. М. : РУСАЙНС, 2021. – 86 с.
]
[
Карпик А. П. Анализ состояния и проблемы геоинформационного обеспечения территорий. Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. 2014. № 4. С. 3–7.
]
[
Карпик А. П., Обиденко В. И. Исследование потребности федеральных органов исполни-тельной власти Российской Федерации в пространственных данных. Новосибирск, 2021. 216 с.
]
[
Карпик А. П., Мусихин И. А., Ветошкин Д. Н. Интеллектуальные информационные модели территорий как эффективный инструмент пространственного и экономического развития. Вестник СГУГиТ. 2021. Т. 26, № 2. C. 155–163. DOI 10.33764/2411-1759-2021-26-2-155-163.
]
[
Филиппов Д. В., Чурсин И. Н., Рулев Д. Д. Применение методов комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли для изучения процессов окарбоначивания почв с искусственным орошением. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 1. C. 80–91. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-1-80-91.
]
[
Зулин К. А., Кулик Е. Н. Использование данных дистанционного зондирования SENTINEL-2B для мониторинга последствий разливов нефти. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 2. C. 60–66. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-2-60-66.
]
[
Хлебникова Т. А., Арбузов А. С., Лисицкий Д. В., Оприпова О. А. Использование материалов БВС для выявления фактов нарушения земельного законодательства на территории г. Новосибирска. Вестник СГУГиТ. 2023. Т. 28, № 5. C. 33–40. DOI 10.33764/2411-1759-2023-28-5-33-40.
]
[
Долгополов Д. В., Никонов Д. В., Полуянова А. В., Мелкий В. А. Возможности визуального дешифрирования магистральных трубопроводов и объектов инфраструктуры по спутниковым изображениям высокого и сверхвысокого пространственного разрешения. Вестник СГУГиТ. 2019. Т. 24, № 3. С. 65–81. DOI 10.33764/2411-1759-2019-24-3-65-81.
]
[
Гордиенко А. С., Ткач А. В. Исследование состояния окружающей среды в районе нефтеразработок по космическим снимкам. Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 6. C. 55–63. DOI:10.33764/2411-1759-2022-27-6-55-63.
]
[
Опыт реализации проекта АПК «Безопасный город» на территории Вологодской области [Электронный ресурс]. Компания «Актив». URL: https://www.aktivsb.ru/stati-i/opyt_realizatsii_proekta_apk_quotbezopasnyy_gorodquot_na_territorii_vologodskoy_oblasti.html (дата обращения: 30.09.2025).
]
[
О проблемных вопросах при построении АПК «Безопасный город» [Электронный ресурс]. Системы безопасности. URL: https://www.secuteck.ru/articles/o-problemnyh-voprosah-pri-postroenii-apk-bezopasnyj-gorod (дата обращения: 30.09.2025).
]
[
Развитие «Безопасного города» требует интеграции коммуникационных и информационных технологий [Электронный ресурс]. МЧС России. URL: https://mchs.gov.ru/deyat-elnost/press-centr/novosti/5289121 (дата обращения: 30.09.2025).
]
[
Алферов А. В., Карин А. И., Карин С. А., Октябрьский В. В. Метод адаптивного определения приоритетов информационно-расчетных задач в системах мониторинга потенциально-опасных процессов природного и техногенного характера в условиях ресурсной ограниченности. Труды Военно-космической академии. 2021. Вып. 676. С. 95–104.
]
[
Карин А. И., Карин С. А., Октябрьский В. В. Модели адаптивного управления функционированием систем комплексной обработки геопространственных данных при решении задач мониторинга территориально-распределенных объектов. Труды Военно-космической академии. – 2019. – Вып. 671. – С. 314–325.
]
[
I. H. Sarker, M. M. Hoque, M. K. Uddin, and T. Alsanoosy, “Mobile data science and intelligent APPs: concepts, AI-based modeling and research directions,” Mobile Networks and Applications, Vol. 26, No. 1, P. 285–303, 2021.
]
[
D. Blazquez and J. Domenech, “Big data sources and methods for social and economic analyses,” Technological Forecasting and Social Change, vol. 130, P. 99–113, 2018.
]
[
Standards [Электронный ресурс]. Open Geospatial Consortium. URL: https://www.ogc.org/standards/ (дата обращения: 25.10.2024).
]
[
Common Workflow Language [Электронный ресурс]. Software Freedom Conservancy. URL: https://www.commonwl.org/ (дата обращения: 25.10.2024).
]
[
Информационная модель – основа «умного города» [Электронный ресурс]. ISICAD. URL: http://isicad.ru/ru/articles.php?article_num=19940 (дата обращения: 25.10.2024).
]
[
Вагизов М.Р., Заяц А.М. Концепция инфраструктуры единого геоинформационного центра управления лесным хозяйством (часть 1). Вестник СГУГиТ. 2022. Т. 27, № 3. C. 50–61. DOI 10.33764/2411-1759-2022-27-3-50-61.
]
[
Wu J., Gan W., Chao H., and Yu P. S., "Geospatial Big Data: Survey and Challenges," IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol. 17, P. 17007-17020, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2404.18428.
]
[
Akter S. and Wamba S. F., “Big data and disaster management: a systematic review and agenda for future research,” Annals of Operations Research, vol. 283, P. 939–959, 2019.
]
[
Lacroix P., Moser F., Benvenuti A., Piller T., Jensen D., Petersen I., Planque M., and Ray N., “MapX: An open geospatial platform to manage, analyze and visualize data on natural resources and the environment,” SoftwareX, vol. 9, P. 77–84, 2019.
]
[
Карин С. А., Карин А. И. Способ повышения эффективности комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли при решении задач мониторинга пространственных объектов. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оп-тики. 2022. Т. 22, № 4. С. 691–698. DOI 10.17586/2226-1494-2022-22-4-691-698.
]