摘要：近年来多载荷、多分辨率的遥感影像数量快速增加,各行业对于遥感产品多样化、高时效性的需求日益增长,传统的生产方式已无法满足需求,亟需构建自动化、批量化的生产模式。为此,该文提出一种基于云原生技术架构的遥感大数据在线处理流程编排与算法调度技术,以容器为算法模型封装载体,以Kubernetes作为底层运行平台,构建流程驱动和资源调度双层架构,支持不同遥感算法的快速集成和用户自定义的生产任务全流程编排,搭建了具备可视化流程设计管理、标准化算法扩展、集群计算运行管理功能的遥感数据处理云服务平台,为遥感大数据批量处理与生产提供高效的解决方案。

摘要：当前传统遥感算法因编写者不同,使用的程序设计语言不同和算法保密性等原因,导致算法无法再次修改。目前算法部署存在配置繁琐,且不能适应分布式环境,无法并发执行,不能满足日益增长的遥感海量数据需求。基于容器技术将算法和所依赖的环境制作成镜像,免去计算节点复杂,能够一次制作、处处运行。本研究设计并实现了基于Spring Cloud的分布式系统,解决计算节点的感知和并行执行问题。采用分布式文件系统(HDFS)来支撑数据的存储和共享。实验表明能够有效解决异构算法在分布式下的正确执行问题。