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    ZETTAKIT GPU云加速陜西測繪地理信息局GIS升級

    2018-09-13 09:31:40 來源: 中國測繪網
    聊聊

    如今,井噴式增長的數據吞吐量以及快速的產品創新和迭代,讓每個機構和企業都切實感覺到全面IT轉型的必要性和迫切性。與過去測繪地理信息所需技術完全不一樣的是,當今時代需要的是高性能環境下的空間處理與分析工具計算,這就對測繪地理行業的信息化建設提出了全新的要求。
     

    基于此,陜西省測繪地理信息局通過部署ZETTAKIT澤塔云“超融合+GPU云”解決方案,讓IT基礎設施從一個輔助支撐省局運營的后臺系統,逐漸成為提升作業效率和測繪質量的有力抓手。在國家鼓勵構建云計算和大數據新型GIS平臺的大背景下,陜西省測繪地理信息局云數據中心的建設,為中國測繪地理信息行業的數字化轉型樹立了一個全新的標桿。
     

    云數據中心建設的四重考量
     

    陜西省測繪地理信息局是國家測繪地理信息局直屬局,成立于1957年。是全國規模最大、工種最齊全的重要現代測繪生產與科研基地之一,主要承擔國家基礎測繪和全國及省、市重大測繪工程項目,并行使全省測繪管理政府職能。
     

    建局近50年來,陜西測繪地理信息局立足陜西,面向全國,承擔了全國三分之一以上國土面積的基礎測繪任務和數百項國家重大測繪工程項目,參與了首次南極科考、珠峰高程測量以及中尼、中巴邊界聯檢測繪,為國民經濟建設和社會發展做出了重要貢獻。
     

    之所以交代這些信息,是因為只有了解這些背景后,才能真正理解這個案例的意義。陜西測繪地理信息局擔負著建設國家級數字化測繪生產基地,構建"數字陜西"地理空間基礎框架的重任,對IT系統有著嚴苛的要求。然而,作為率先試水業務創新的政府機構,陜西測繪地理信息局的云化之路也并非一片坦途。
     

    近年來,陜西省局各生產單位分別建立各自規模不等的數據中心,雖然具備了基本的數據資源建設及管理應用所需的機房設施、硬件資源、網絡資源、軟件資源,但仍存在以下問題:

           從管理效率看,各生產單位分布離散,傳統“煙囪式”三層架構極大限制了IT的靈活性,無法實現局內各單位不同部門數據資源的統籌和管理,更談不上IT基礎設施的節約建設。同時,IT資產種類繁多,新增硬件設備納入資源管理等流程繁瑣,對IT運維的要求較高。

           從作業模式看,測繪涉密數據一般由專人乘坐交通工具,通過磁盤對拷方式分發到相關業務部門,由于數據需要多次流轉,原始數據量過大,光是流轉過程和下載原始數據就占用了超過40%的業務處理時間,生產作業等待時間往往長達數個星期,數據流轉和分發效率極低。

           從數據安全看,USB接口外設容易導致計算機病毒程序流入,有泄露涉密信息的安全風險。同時,缺乏高效存儲和容災保護機制,一旦服務器發生故障,重要的業務數據將會丟失,造成巨大的損失。

           從未來發展看,隨著業務需求和海量數據的增長,資源難以做到彈性伸縮,對后期擴展、升級帶來了很大的局限性。

     

    正是看到了這樣的問題和趨勢,陜西測繪地理信息局主動開展內部變革,并全力付諸行動。因此,構建面向未來的IT基礎設施成為此次項目重點考量的因素,從項目建設伊始就明確了需要解決的關鍵問題:
     

    什么樣的架構才能滿足測繪業務發展需求?
     

    如何滿足數據工程都、遙感事業部、系統開發部等多部門快速作業的需求?
     

    如何規范各信息系統的接口方式,提升數據流轉和分發的安全性和訪問效率?
     

    面對日益增加的海量數據,如何建設災備系統?如何靈活按需擴容?
     

    ZETTAKIT超融合+GPU云展現三大優勢
     

    2017年,陜西測繪地理信息局從IaaS層入手,在深入了解不同廠商的解決方案并進行POC測試后,最終選擇了與澤塔云合作,以“超融合+GPU云”為核心構建云數據中心,為各部門提供統一的IT基礎資源平臺。
     

     

    隨著云數據中心的落地,陜西測繪地理信息局真正體會到了云帶來的好處。談到使用感受,各部門更是不吝對澤塔云的贊許。
     

    首先,從作業部門來看,滿足了快捷訪問、傳輸和處理數據的需求。以前通過硬盤傳輸給終端作業員的思路完全改變,如今數據全部存儲在云數據中心,無需流轉文件即可完成業務:作業部門以項目為單位向管理部門申請資源,涉密數據直接通過云平臺導入作業端,在數據使用完畢后提交生產結果數據,計算資源當即釋放。
     

    在超融合平臺部署快存快取系統,大大提高了文件的分發速度。比如40GB的地圖大文件,以前用硬盤分發至生產流程上的所有圖形工作站至少要幾小時以上,而使用GPU云半小時即可完成,工作效率得到大幅提升。
     

    在云端完成數據分發,在云端完成數據生產。作業員可以直接使用GPU云資源對大型原始素材進行加工,在重度圖像渲染使用場景下,也能提供本地圖站一致的使用體驗,并支持大量用戶并發工作的需求,這一功能特點令各作業部門眼前一亮。
     

     

    其次,從管理部門來看,數據治理和數據安全更有保障。從各部門自建數據中心到“一套資源,多向應用”,節約了IT基礎設施的建設及維護成本。統一的云管理平臺將分散在各部門的資源和數據匯聚,管理部門可隨時監控資源使用情況,分配使用權限,為數據中心進行治理和決策提供數字依據。
     

    同時,所有數據通過云端存儲和傳輸,能有效避免因硬盤拷貝和外圍設備導致的數據泄密。基于超融合架構的多副本部署模式,支持異地數據備份與雙活數據中心,為數據存儲和安全上了雙保險。
     

    最后,從IT部門來看,簡化管理和運維的同時,也能滿足測繪系統日益增長的數據壓力。以前在部分圖形工作站出現較大負載的情況下,其他圖形工作站依然保持閑置或者較低的工作負載,空閑資源難以得到利用。如今超融合架構的資源池化,讓IT資源實現統一管理,可以合理分配應用使用資源,大幅提升資源利用率。同時,所有生產系統操作系統和軟件無需工作人員單獨部署,直接通過云數據中心快速創建,避免低效率的重復勞動。
     

    面向未來不斷增長的數據需求,超融合的橫向擴展升級也非常方便,還可以對現有x86服務器進行利舊,升級過程對生產環境來說幾乎不會有影響,從而保證業務的連續性。(中測網 史婉婉)

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