阿里云 | GanosBase重磅升级,首个云孪生时空数据库正式发布

导读:GanosBase是李飞飞带领的达摩院数据库与存储实验室联合阿里云共同研发的新一代位置智能引擎;本次重磅升级为V4.0版本,推出首个云孪生时空数据库。
随着对地观测技术、物联网和数字孪生技术的快速发展,以BIM(建筑信息模型)、GIS(地理信息系统)、时空移动对象为代表的多维空间数据呈爆发式增长,成为新基建和数字化框架的重要基础。从数字孪生工厂、数字孪生城市到数字孪生地球,多维空间数据不断叠加,为数据存储、智能处理与分析计算带来极大挑战。
云计算推动数据库向云原生快速演进,也为数据库技术与数字孪生技术的结合提供了强大算力。从云原生(Cloud-Native)到云孪生(Cloud-Twin),作为数据处理的最核心系统——数据库将开启一个崭新时代。本次发布的云孪生时空数据库是GanosBase V4.0针对高维、动态空间数据的存储和处理进行的重大能力升级,底层支持阿里云RDS PG、PolarDB PG、ADB PG、Lindorm和DLA等不同数据库产品。
一  什么是云孪生时空数据库
云原生指系统或应用原生基于云而设计,充分利用和发挥云平台的弹性+分布式等优势。数字孪生(Digital Twin)简单说就是对物理世界“镜像”数字化描述,形象而言就是把物理世界搬进计算机。而云孪生则是将数字孪生和云紧密结合,将数字孪生系统植根于云上,基于云原生架构来设计。云孪生是数字孪生系统与云原生技术结合后的更高级形态,是万物数字化技术承载的必然趋势。
GanosBase是首个基于云原生数据库+数字孪生引擎技术构建的全新云孪生时空数据库,系统蕴含孪生强内核、融合大存储和快速大计算三大设计理念。
孪生强内核 将数字孪生引擎植入云原生数据库系统内核,实现新型复杂场景数据与高维多模计算一体化。
融合大存储 基于统一时空位置框架,采用由底向上全新构建的多维数据库引擎,实现BIM+GIS+IoT数据超融合一站式管理。
快速大计算 以多维实体编码和高效压缩算法为基础,结合弹性多级并行计算框架,使多维数据人眼可读、机器能懂,大规模3D/4D分析计算效率较传统软件提升百倍以上。
二  八大专业引擎实现多模超融合
单一模型已无法满足当前数字孪生新场景新应用,GanosBase结合云原生数据库系统,从内核底层从零开发多维多模数据处理引擎;截至V4.0,系统已包含几何、栅格、轨迹、三维、点云、路径、网格、快显八大核心引擎能力,并通过持续升级完善,使数据库原生支持10多大类多维多模数据的高效一体化存储、查询和分析计算。
三  五大重磅特性解读
1 .重新定义三维空间计算
建筑、道路设施、机器设备等各类物理实体的数字化精准映射离不开三维空间建模。GanosBase V4.0全新加入了三维引擎,已将BIM、实景三维等多维空间数据的存储、索引、查询和分析处理能力纳入云原生数据库,达到复杂场景百倍分析计算效率提升。系统采用了完全自研的meshflex“柔性网格”几何构型技术,蕴含灵活的三维几何与场景表达方法。空间几何组织采用多层次结构表达,可嵌套组合基础几何元素实现复杂几何模型。支持数据库内置三维空间索引,千万级三维实体索引效率达到毫秒级。支持三维空间量测、空间分析,二/三/四维一体化分析计算,千万多边形图元组合分析效率相比传统软件加速100倍以上。
2. 高级移动对象处理
人、车、船、飞行器等移动对象堪称是构成物理世界流动的血液,是构建数字孪生系统的重要一环。GanosBase是首个云原生4D(三维空间+时间)移动对象数据库,具备对移动对象的时空信息、专题属性和行为事件的多模态存储、索引和分析能力。V4.0提供了两大功能升级:
移动对象冷热多级存储:支持将表中指定的移动对象数据offline透明存储到诸如OSS(面向对象存储)等的外部存储介质中,并保持SQL查询访问透明。这一特性能保持所有数据在线的前提下,大幅降低存储成本。以AIS船舶轨迹数据为例,可以节约90%以上的存储空间。
轨迹分段索引:针对时空跨度较大的移动对象轨迹,GanosBase采用了内部轨迹分段索引策略;实测表明,索引过滤效率提升5倍以上,有效提升4D轨迹查询分析性能。
3.多级空间并行查询加速
分析、控制和模拟是数字孪生系统的关键要素。传统系统很难针对大型建筑或大规模三维实体对象完成即时、快速拓扑分析计算。GanosBase基于云原生数据库PolarDB,建立了多级空间并行查询处理框架,支持intra-parallel (跨节点并行)、inter-parallel (节点内表级并行)以及obj-parallel (对象级并行)三种并行粒度,大规模多维空间数据分析处理效率提升至少一个数量级。
基于某国家级新区数字规划系统实测数据表明,在复杂大型建筑千万级图元分析计算场景下,多级空间并行计算加速较传统方案性能提升上百倍。系统可应用于智慧城市/CIM/国土等数据体量大且高维复杂对象场景,提速时空大计算。
4. 分布式空天大计算
通过卫星拍摄地球成像,是未来数字孪生场景获取数据最直接有效的方式之一。但由于拍摄卫星的传感器不同,拍摄时间不同等因素,往往造成不同时相不同区域影像相互叠盖、色彩不连续,影响真实效果和机器智能判读。GanosBase有效整合了PolarDB的空天索引能力和DLA Spark的空天计算能力,在V4.0中提供了自动化、大范围、分布式遥感影像时空拼图与匀色算法服务,支持镶嵌线和贡献区域自动提取,支持业内领先的多种自动化匀色方案,可全自动拼图生成全球匀色一张图。GanosBase已与阿里巴巴达摩院AI Earth数知地球产品形成DB for AI联合解决方案,在自然资源、环境监测、农业生产等多个领域获得广泛应用。
5. PB级轨迹大数据处理
结合多模数据库Lindorm,GanosBase提供了百TB-PB级轨迹大数据存储和处理能力,主要服务于车联网、共享出行、航海航空、公共安全等新领域新场景。此次升级涵盖以下三方面核心能力提升:
灵活的轨迹存储模型:同时支持点模型、整轨迹线模型和分段轨迹线模型三种存储模型,适用于不同的查询分析场景。
低成本轨迹存储:结合Lindorm原生二级索引,在保证查询效率的同时,降低存储成本至全量索引存储模型的50%,适用于海量轨迹数据存储。
高效率时空查询:支持ID+时间查询、属性查询、空间范围查询和时空范围查询4类常用轨迹查询,可通过构建二级索引支持多维度查询,可达到10ms级响应效率。
在此基础上,通过与Lindorm集成,实现键值、宽表、时序、搜索、文件等多模数据与时空数据的一体化管理和处理,为数字孪生系统构建提供更全面保障。
GanosBase云孪生时空数据库的首发,将为大规模多维复杂场景分析和多模融合数据处理提供全新解决方案。GanosBase技术研发负责人谢炯指出,将空间三维真实场景数据处理能力下沉到云原生数据库,最核心要解决的是数据“可存可管,从看到算”的问题。这里的“算”是指3D/4D多维分析与处理能力,使多维数据不再是花架子。这好比制作一部电影,数据可视化就像场面特效,而分析与处理能力就像电影的故事内涵,仅有火爆的场面而缺乏内涵,不能算是一部真正的好电影。GanosBase V4.0就此拉开序幕,云原生与云孪生结合,为数字孪生应用拍出一部真正的“好电影”践行。
*文章为作者独立观点,不代表云投网立场
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