Przetwarzanie danych w chmurze
Wyszukiwanie, automatyzacja, procesy przetwarzania łańcuchowego
Nasza infrastruktura chmurowa daje użytkownikom do dyspozycji innowacyjne narzędzia umożliwiające skuteczne przetwarzanie i dystrybucję danych w ciągu kilku sekund.
Dzięki narzędziu Data Explorer użytkownicy mogą zamawiać i przetwarzać dane automatycznie poprzez API lub ręcznie używając GUI.
Uzupełniające się tryby przetwarzania
W zależności od stopnia doświadczenia użytkownika i jego potrzeb oferujemy 4 komplementarne tryby przetwarzania danych dla wszystkich zarejestrowanych użytkowników:
Przetwarzanie na maszynie wirtualnej
Użytkownicy uruchamiają lokalną sekwencję przetwarzania na instancji dedykowanej maszyny wirtualnej (lub klastrze maszyn wirtualnych korzystając z narzędzi takich jak Kubernetes czy Docker) operującej na archiwum poprzez lokalne interfejsy dostępowe (S3, NFS) lub interfejsy OGC (WCS/WMS/WMTS).
Przetwarzanie we współdzielonym środowisku
Jupyter - użytkownicy uruchamiają swój kod interaktywnie, operując na archiwum za pomocą preinstalowanych bibliotek (EOlearn, GDAL) lub bezpośrednio.
Przetwarzanie za pomocą aplikacji zewnętrznych
Użytkownicy, korzystający z oprogramowania typu GIS, uzyskują dostęp do danych EO poprzez interfejsy OGC (WCS/WMS/WMTS) i wykorzystują możliwości SentinelHub do przetwarzania danych na bieżąco.
Przetwarzanie w klastrze obliczeniowym
PGaaS - Product Generation as a Service - użytkownicy uruchamiają zadania w środowisku bez serwerowym, wywołując kolejne kroki przetwarzania poprzez interfejs API operujący na archiwum z użyciem lokalnych interfejsów dostępowych (S3, NFS) lub interfejsów OGC (WCS/WMS/WMTS). Nasze przetwarzanie oparte jest o kontenery, dzięki czemu w bardzo krótkim czasie jesteśmy w stanie przetworzyć dla klienta do kilkuset tysięcy produktów. Dzięki atrakcyjnym modelom cenowym użytkownik oszczędza swój czas, a my zajmujemy się przetwarzaniem.
Obecnie dostępnych jest wiele algorytmów przetwarzających, umożliwiających automatyczne generowanie gotowych do analizy zbiorów danych na podstawie danych Sentinel-1 (czyli skorygowanych informacją o terenie danych rozpraszania wstecznego danych spójności interferometrycznej) i na podstawie danych Sentinel-2 (danych o współczynniku odbicia powierzchni z sen2cor). Można również zainstalować dodatkowe algorytmy przetwarzające dostarczone przez użytkownika w formie obrazów docker. Zastosowanie platformy docker umożliwia bez serwerowe przetwarzanie danych zgodnie z własnymi zasadami użytkownika.
Przykłady automatycznie przetworzonych danych można zobaczyć na CREODIAS S2Scenes.
Jeśli masz pytania, napisz do nas.
Nasi eksperci z przyjemnością Ci pomogą.
Odpowiemy na wszystkie pytania tak szybko, jak to możliwe.