回望這兩年大數據技術的發展，可謂風靡云蒸。而大數據的應用，也從最初的跟風上馬逐漸向理性回歸。當前，香港服務器租用，如何更好地把數據資源、業務需求與大數據分析能力進行結合，從而形成可復用的分析場景，已經成為業內普遍關心的話題。
Esri作為全球空間分析領域的領導者，一直在積極探索如何更好地挖掘空間大數據的潛在價值。早在2017年1月，Esri就發布了全新的ArcGIS GeoAnalytics Server 10.5。這是ArcGIS利用快速的分布式計算和存儲，專門用來處理帶有時間和空間屬性的矢量或者表格數據的新產品，可實現多種終端的快速調用及可視化，并支持多種數據源。
歷時兩年，在2019年3月底，Esri又推出了ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7。該產品不僅能夠接入多種數據源進行快速分析計算，同時提供了20多種大數據分析工具，涵蓋了數據處理、分析計算、洞察挖掘、機器學習等全方位的時空價值挖掘。另外，結合實際業務需求，可以自由組合多種工具，進行業務工作流定制，形成完備的空間大數據解決方案，幫助用戶在海量數據中找到未知的、可能有用的、隱藏的規則，實現數據挖掘，獲取信息價值。據了解，在即將于5月21-22日召開的“2019年Esri空間信息技術開發者大會”上，將會有該產品的詳細解讀。
ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7主要在功能增強、性能提升、開發擴展和運維監控四個維度進行了整體革新，是一個全面、完整的空間大數據分析產品。
革新一：功能增強
ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7中，新增了7個大數據分析工具，分別是裁剪數據、融合數據、合并數據、描述數據集、構建多值段網格、隨機森林分類和回歸、廣義線性回歸等，既涵蓋了傳統業務分析中常用的數據處理功能，也推出了基于分布式計算的分類和回歸預測工具，通過在ArcGIS平臺內部、或者使用API調用，即可完成模型訓練和值的預測。
比如，directadmin安裝，在日常業務中經常遇到數據提取和分發的需求，如提取某個規劃范圍內的全部數據，輔助空間規劃和其他業務，如果數據量級在百萬級、千萬級或者更大時，使用傳統方式性能較低甚至無法完成。通過新推出的Clip數據裁剪工具，從1000萬地塊數據中裁剪出20萬條，耗時僅為36秒。這比傳統方式，性能提升了98%以上。
再比如，構建多值段網格工具Enrich from Multi-Variable Grid，可以實現指定要素的能力賦予。例如，需要對北京市房價進行預測，因影響房價的因子較多，幾乎每個因子都和其空間位置、距離、權重等有關系，如何把學校、醫院、商圈、交通服務設施等多維度數據，進行地理空間單元的表達，進而實現數據價值挖掘，就成了關鍵。通過構建多值段網格和多維數據賦能，可實現覆蓋北京市范圍的1千米單元格網的賦值，每個格網均有豐富多元的數據內涵，從而支撐下一步業務應用。
同時，ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7中還提供了機器學習能力，并且每一個分析過程均在服務器端運算，可充分利用硬件資源，實現模型訓練和分析值預測的能力。
革新二：性能提升
ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7整體分析性能，較10.6有大幅度提升，在相同數據量、相同硬件環境下，執行相同的分析運算：Intersect，10.7比10.6有3-5倍性能提升。
革新三：開發擴展
ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7，可以通過Rest API、Python API、Run PythonScrip進行定制型開發，如進行自定義工具，提交到GeoAnalytics Server分布式計算框架中進行運算。
革新四：運維監控
ArcGIS GeoAnalytics Server 10.7在進行大數據分析時，每一個任務執行狀態、開始時間、結束時間、任務耗時均可監控，還可以查看細粒度的任務執行單元，真正做到了實時動態監控，分布式計算過程一目了然。
就其典型應用場景來說，ArcGIS空間大數分析主要可以應用于三大類：事務計算、輔助決策、洞察預測。當前業內涉及的大多內容屬于第一二范疇，比如國土行業中的土地利用現狀分析、疊加分析、沖突檢測、變化監測等。隨著數據量日益增長、需求日益細化，對歷史數據的價值挖掘、對未來趨勢的預測也逐漸成為我們關心的話題，如房價預測、餐館收入預測、車禍發生預測等應用需求，可以通過地理人工智能GeoAI得以實現。
5月21-22日，“2019年Esri空間信息技術開發者大會”將在北京的中國科技會堂舉行。屆時，Esri的技術團隊將全方位展示ArcGIS強大的空間大數據處理功能。
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