DUGi

Teselas vectoriales con Elasticsearch = Tessel·les vectorials amb Elasticsearch

http://dugi.udg.edu/item/http:@@@@hdl.handle.net@@10256.1@@6789

Comunicación a cargo de Jorge Sanz (Elastic) sobre teselas vectoriales con Elasticsearch. Elasticsearch `{`1`}` es una conocida base de datos NoSQL capaz de almacenar y ofrecer servicios de análisis y búsqueda de grandes volúmenes de información. Su elasticidad permite escalar horizontalmente con facilidad cualquier instalación e incluso ofrece características para realizar búsquedas en múltiples instalaciones simultáneamente (cross cluster search). Por otro lado, la forma habitual de interactuar con la base de datos es a través de su API en formato JSON. En el ámbito geoespacial es habitual el requisito de acceso a grandes volúmenes de datos para su renderizado. Esto provoca una presión considerable en la base de datos y una gran cantidad de tráfico entre la misma y los motores de renderizado, por lo que el formato JSON no es demasiado eficiente en estas situaciones. De igual forma, enviar grandes volúmenes de datos en formato GeoJSON a los navegadores da como resultado aplicaciones muy poco amigables. La renderización de teselas vectoriales servidas en el formato Protobuf`{`2`}` es una práctica ampliamente extendida y adoptada por la comunidad geoespacial como una solución óptima para recibir en el navegador de los usuarios finales grandes volúmenes de datos. Así pues, el equipo de ingeniería de Elastic ha llevado a cabo recientemente la implementación de un nuevo punto de entrada en la API de Elasticsearch para poder renderizar datos vectoriales`{`3`}` tanto de documentos individuales como de cualquier tipo de agregación geoespacial. En esta charla se presentarán las principales características de este nuevo mecanismo de publicación, acompañándola con ejemplos de su uso tanto en Elastic Maps`{`4`}` –la aplicación para visualización de datos geográficos desarrollada por Elastic– como en un sencillo visor a modo de ejemplo de integración

Comunicació a càrrec de Jorge Sanz (Elastic) sobre tessel·les vectorials amb Elasticsearch. Elasticsearch`{`1`}` és una coneguda base de dades NoSQL capaç d’emmagatzemar i oferir serveis d’anàlisi i cerca de grans volums d’informació. La seva elasticitat permet escalar horitzontalment amb facilitat qualsevol instal·lació i fins i tot ofereix característiques per fer cerques en múltiples instal·lacions simultàniament (cross cluster search). D’altra banda, la manera habitual d’interactuar amb la base de dades és a través de la seva API en format JSON. En l’àmbit geoespacial és habitual el requisit d’accés a grans volums de dades per renderitzar-los. Això provoca una pressió considerable a la base de dades i una gran quantitat de trànsit entre aquesta i els motors de renderització, de manera que el format JSON no és gaire eficient en aquestes situacions. Així mateix, enviar grans volums de dades en format GeoJSON als navegadors dona com a resultat aplicacions molt poc amigables. La renderització de tessel·les vectorials servides en el format Protobuf`{`2`}` és una pràctica àmpliament estesa i adoptada per la comunitat geoespacial com una solució òptima per rebre al navegador dels usuaris finals grans volums de dades. Així doncs, l’equip d’enginyeria d’Elastic ha portat a terme recentment la implementació d’un nou punt d’entrada a l’API d’Elasticsearch per poder renderitzar dades vectorials`{`3`}` tant de documents individuals com de qualsevol tipus d’agregació geoespacial. En aquesta xerrada es presentaran les principals característiques d’aquest nou mecanisme de publicació, acompanyant-la amb exemples del seu ús tant a Elastic Maps`{`4`}` –l’aplicació per a visualització de dades geogràfiques desenvolupada per Elastic– com en un senzill visor, a mode d’exemple d’integració

Universitat de Girona. Servei de Sistemes d’Informació Geogràfica i Teledetecció