谈谈云GIS的建设成本

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谈谈云GIS的建设成本

题记

GIS这个行业比较小，小到我们只是IT行业中的软件部分的中间件层次的一小片地方，GIS这个行业比较大，大到各个行业都会将地图作为载体，也自然有了GIS的用武之地。现如今，如果你现在做的项目跟云计算没有关系，要么申报比较困难，要么经费少的可怜，所以不管你现在对云计算有任何的看法，你不得不承认，云计算现在已经来到了我们的身边，我们也无时无刻不在使用，只是你不知道而已。

既然说到云GIS，如何构建云GIS呢？建好一个云GIS成本如何？我的回答是成本不菲啊！当然，我并不是说所谓的成本高就是建设一个多大规模的云GIS数据中心，而是涉及到每一个步骤都会需要响应的资金成本、技术成本、时间成本、人力成本去协助，可以说缺一不可，如果你少投入了那一块，肯定在后期的使用、维护、管理过程中出现或大或小的问题。

一、硬件部分

当然你可以说，我使用公有云，与硬件无关，好吧，公有云、私有云、混合云各自有自己的使用场景，GIS作为小众，GIS企业相比较也是小众，GIS用户受到自身条件（当然是数据保密了.....），更多的我们说的是私有云。

对于建设企业级云GIS项目的硬件选型，当然需要结合GIS应用来设计了，如果是存储型的需要了解GIS数据类型，数据量（当先数据量、未来增加数据量等），如果是计算型是否是高CPU数据处理型还是高并发WebGIS 服务访问型，特殊需求是否包含对虚拟化三维显示的支持等。那么我们不谈资金的限制，就从计算、网络、存储这几项说一下在云GIS建设过程中与传统GIS建设的区别。

计算资源（CPU和内存）

不管是传统GIS建设和云GIS建设其实都认为，CPU和内存配置越高越好，但是还是有区别的，传统GIS配置非常高是希望一步到位，防止后期压力上来了配置不够，同时传统物理设备只支持Scale Up的升级方式，但会遇到“天花板屏障（主板的插槽就那么多）”，同时资源利用率低；云GIS要求配置高，是希望能够提高资源利用率，虚拟出更多的VM，而且云GIS支持横向扩展，将资源池动态扩大，满足计算资源需求。

早期的传统GIS建设都是使用的高配置的小机，既贵又贵，反正就是贵，现在云GIS的理念，特别是以OpenStack云的宣传是支持更加性价比的X86服务器，比小机要便宜的多（感觉偏离我的主题了），但是我还是认为建设云GIS的服务器配置也需要提高，是因为为了我们后面提到的云平台许可收费问题（成熟的商业公司按CPU收费，新型的创业公司按服务器收费）这个你应该明白还是希望单个服务器的配置越高越好了把。

更多参考：GIS+=地理信息+云计算技术——私有云架构设计（1）计算资源规划

关键字：X86、高CPU、大内存

存储资源

一般情况下，云GIS平台的规划如果必须了解一个需求，就是存储，因为不管是SDC(软件定义计算）还是SDN(软件定义网络）都可以将1个变成多个（举例2个物理CPU，可以虚拟出4个vCPU），但是存储虽然也有SDS（软件定义存储）的概念，一般不会实现有50TB的容量可以存储到60TB的数据。所以，我们需要多大的数据存储，就需要多大（注意而且更大的容量去支持），为什么呢？

这里面就引出了分布式存储的概念，现在我们讲云存储也好，分布式存储也好，其实都差不多，简单来说就是我们并不需要像传统GIS项目中专门买存储设备了，我们可以SDS技术，将存储在多个服务器的本地磁盘利用软件的技术组成一个资源池，同时，可以实现高可靠性，也就是允许某几个硬盘坏了，我的数据还能找到？这么神奇？

分布式存储的原