Use Case-Geo-spatial Cloud-2djVEM3g0Ig

हैलो।
 हम क्लाउड कंप्यूटिंग (cloud computing) पर हमारी चर्चा जारी रखेंगे और आज हम स्थानिक क्लाउड (spatial cloud) के एक सामान्य उपयोग मामले या अधिक विशेष रूप से भू-स्थानिक क्लाउड (geospatial cloud) के बारे में बात करेंगे।
 तो, इस भू-स्थानिक डेटा (geospatial data)और जानकारी और चीजों के प्रकार से हमारा क्या मतलब है।
 तो, हम इन दिनों क्या देखते हैं, कि पृथ्वी की सतह के बारे में यह स्थानिक जानकारी और समन्वित प्रणाली के साथ दोनों, स्थान आधारित जानकारी के साथ ही बेहद लोकप्रिय हो रहे हैं।
 हम सभी आज कल इन सेवाओं का जादा तर उपयोग करते है, जिससे हम स्थानिय सेवाओं या नेविगेशन सेवाओं को एक स्थान से दूसरे स्थान पर ट्रैजेक्टोरियों को खोज सकें।
 इसलिए, ये सभी संभव हैं।
 क्योंकि, ऐसे कई स्थानिक डेटा हैं, जिन्हें विभिन्न संगठनों द्वारा बनाए रखा जा रहा है।
 जैसे डेटा अधिक भारी हो रहा है और कई संगठन इस डेटा को संग्रहीत करते हैं।
 इसलिए, निर्णय लेने के उद्देश्य के लिए इस डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता है।
 एक नेविगेशन शायद उन चीजों में से एक है, जो कई अन्य निर्णय लेने के लिए विशेष रूप से सरकार और सरकारी एजेंसियों या राज्य एजेंसियों के विभिन्न विकास कार्यक्रम और चीजों के प्रकार की आवश्यकता है।
 जमीन के स्तर की जानकारी को एकीकृत करने के लिए किसी प्रकार की आवश्यकता होती है।
 तो, यह देखने का एक तरीका है, कि मैं डेटा को केंद्रीय स्थान पर संग्रहीत करता हूं और फिर चीजों को देखने के बाद सवाल करता हूं।
 लेकिन, यदि डेटा के कई हितधारकों या इस डेटा के कई प्रदाता हैं, तो ये इसे बनाते हैं।
 एक केंद्रीय भंडार कभी-कभी चुनौती बन जाता है।
 यदि विशेषज्ञता हो तो सभी डेटा पहले ही गहन लागत में हैं और वहां जनशक्ति है, जिसमें डेटा संग्रह और रख-रखाव में संग्रह शामिल है।
 तो, एक बार जब आप डेटा किसी अन्य जगह पर डाल देते हैं, तो पूरी चीज एक अलग प्रकार के प्रबंधन के लिए जाती है।
 दूसरा, डेटा की मात्रा बहुत बड़ी है।
 इसलिए, चीजों पर डेटा को स्थानांतरित करने का यह प्रकार बेहद मुश्किल हो सकता है।
 तो, इस स्थानिक विज्ञान या स्थानिक प्रबंधन और चीजों के समाधान में से एक क्या है।
 यह, देखकर कि क्या हम क्लाउड में माइग्रेट कर सकते हैं, है ना ? यह किसी प्रकार का क्लाउड (cloud) का बुनियादी ढांचा है जो इस मंच पर प्रदान किया जा सकता है।
 इसलिए, दुनिया भर में बहुत सारे काम इस पर चल रहें हैं और हम यह देखना चाहते हैं, कि व्यवहार्यता क्या है और यहां किस प्रकार की चीजें हैं।
 आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur ) भी हमारे पास एक छोटा समूह है,जो इस तरह की गतिविधियों पर काम कर रहें हैं।
 इसलिए, हम यह देखने का प्रयास करेंगे कि क्लाउड (cloud) पर जा रहे इस, तरह के डोमेन स्थानिक डोमेन (domains spatial domain) की व्यवहार्यता क्या है।
 तो, यदि आप देखते हैं।
 तो, यह सब हम लंबे समय सेचर्चा कर रहे हैं, जैसे क्लाउड ऑन डिमांड सेवा सर्वव्यापी पहुंच संसाधन पूलिंग स्थान आजादी तेजी से लोचदारता मापा सेवाओं (demand service ubiquitous access resource pooling location independence rapid elasticity measured services), यह क्लाउड साइड का एक हिस्सा है।
 यदि आप भौगोलिक सूचना पक्ष (geographic information side) या जानकारी स्थानिक जानकारी (information spatial information) या भू-स्थानिक सूचना (geospatial information) पक्ष देखते हैं,तो स्पष्ट रूप से पृथ्वी की सतह पर स्थान से जुड़ी जानकारी, हम मुख्य रूप से स्थानिक डेटा को देख रहे हैं, जो विशेष रूप से पृथ्वी की सतह पर दिख रहा है।
 तो, यह एक कोड भोजन संचालित (code dine driven) चीज है।
 इसलिए, प्रत्येक डेटा में हर जगह एक स्थान होता है।
 यदि, आप देखते हैं ,कि एक रिपोर्ट थी कि हमारे डेटा के नब्बे प्रतिशत से अधिक कुछ अन्य स्थान से संबंधित हैं।
 मान लीजिए कि अगर मैं यहां, हमारे छात्र डेटा देखता हूं।
 इसलिए, कई अन्य चीजों के साथ यह कहता है कि वह कौन सा हॉल रह रहा है, वह कौन सा विभाग पढ़ रहा है, जहां वह या उसके घर का अधिकार है।
 तो, उन सभी चीजों में पीओआई (PoI ) पृथ्वी की सतह पर एक स्थान है।
 तो, इस स्थानिक जानकारी के साथ कहीं और अंतर्निहित है, या यह हमारे पूरे दिन में, जीवन में है और हमारे अधिकांश डेटाबेस में भी है, जिसका हम उपयोग नहीं कर रहे हैं।
 लेकिन अगर वहां पिन कोड है, तो वहां है कहता है, तो वह किस क्षेत्र का जिक्र कर रहा है।
 इसलिए, यह स्पष्ट रूप से पृथ्वी की सतह, भौगोलिक जानकारी स्थिर या गतिशील की तरह गतिशील हो सकती है।
 हम समय के साथ बदलते नहीं हैं, या लंबे समय तक परिवर्तन नहीं करते हैं।
 जैसे, कि यह किसी राज्य की सीमा या जिले की सीमा या कभी-कभी पार्क झील इत्यादि, में वे बाहर G-day (दिन) नहीं बदल रहे हैं।
 यह कुछ गतिशील यातायात आंदोलन या किसी विशेष शहर की आबादी की तरह गतिशील हो सकते हैं।
 जो समय के साथ बदलता है।
 लोगों के डेटा में और चीजों के प्रकार के दौरान में बहुत अधिक प्रवाह होता है, यदि मैं इस विशेष इमारत को देखता हूं, जहां हम अभी बैठे हैं।
 तो यह है, कि यदि आप बिल्डिंग के अनुसार देखते हैं, तो यह स्थिर है, या हम कह सकते हैं, कि छद्म स्थिर यह दिन बदल नहीं रहा है।
 लेकिन, यदि आप उस इमारत पर उस खाद्य गिरने को देखते हैं, जो बदल रहा है, या यहां तक ​​कि बिजली की जरूरत भी बदल रही है।
 इसलिए, कुछ डेटा स्टैटिक(static) हो सकते हैं।
 कुछ चीजें गतिशील हो सकती हैं और एक सामान्य बात यह है, कि यह भौगोलिक डेटा पैमाने पर भिन्न होता है।
 इसलिए, अगर मैं इंगित करना चाहता हूं।
 तो, जानकारी कुछ डेटा से मीटर तक ग्लोब तक हो सकती है, इसे एक मीटर पैमाने पर कहने की ज़रूरत है, कि यह पता लगाएं कि, लैंपपोस्ट (lamppost) का सही स्थान क्या है।
 लेकिन, यह मूल रूप से उच्च हो सकता है, किसी देश का मानचित्र या किसी जिले का मानचित्र या राज्य का मानचित्र बहुत बड़ा हो सकता है।
 इसलिए विस्तृत बनाम विस्तार और पारिस्थितिकीय असंतोष (scale versus detail and ecological fallacies) जैसी चीजें यहाँ हैं।
 इसलिए, पैमाने के साथ चीजें बदलती जा रही हैं, जैसे कि मैं आकाश से या उचाई से एक इमारत को देखता हूं तो यह एक बिंदु है।
लेकिन, अगर मैं बंद करता हूं तो यह बहुभुज बन जाता है और पैमाने के साथ समग्र प्रकृति बदल सकती है।
 तो, ये आंकड़ों की कुछ विशेषताएं हैं।
 और यदि आप उस सामान्य भौगोलिक डेटा को देखते हैं, तो जो कुछ भी हैं, वह कुछ कानूनी डेटा हो सकता है।
 जो इन सीमाओं आदि स्थान पर राजनीतिक मानचित्र, सांस्कृतिक, जलवायु, कुछ आर्थिक, इत्यादि हैं।
 तो, इस तरह की संरचना की संख्या हो सकती है और ऐसी विभिन्न एजेंसियां ​​हो सकती हैं,जो आंकड़ों को एकत्र कर रहे हैं या जो डेटा बनाए रख रहे हैं।
 जो, कुछ प्रकार के सामाजिक सर्वेक्षण हो सकते हैं, जैसे राष्ट्रीय सर्वेक्षण भारत के नक्शे का सर्वेक्षण है, इत्यादि कुछ दूरस्थ रूप से सेंसर बिट्स चीजें (remotely sense sensor bits things)या सेंसर डेटा हो सकता है।
 जैसे, कि मैं हवा या उपग्रह छवियों से ली गई एयर फोटो दूरस्थ रूप से महसूस कर सकता हूं।
 यहां तक ​​कि जीपीएस और नक्शा अंकन (GPS and map marking) द्वारा एकत्रित मौसम स्टेशनों द्वारा रिपोर्टिंग कुछ विशेषता ब्याज से जुड़े वहां चीजों में प्रदूषण सेंसर हो सकते हैं, जो उन स्थानों के साथ डेटा देता है,जहां चीजें हैं।
 वायु गुणवत्ता नियंत्रण प्रदूषण सेंसर तापमान सेंसर और अन्य प्रकार के वायुमंडलीय सेंसर स्विच डेटा प्रदान कर सकते हैं।
 इसलिए, ये डेटा घटना के विभिन्न स्रोत हैं, इन आंकड़ों को विभिन्न स्वामित्व वाली प्रकृति द्वारा विभिन्न संगठन द्वारा बनाए रखा जाता है और जब मैं एक बार ऐसे डेटा से पूछताछ करना चाहता हूं, जिसे मुझे डेटा देखने के बीच या इंटरऑपरेट (interoperate) करने की आवश्यकता हो, तो हमें यह देखने की ज़रूरत है, कि यह क्लाउड इसका उपयोग कहां करेगा।
 इसलिए, अगर हम कुछ औपचारिक परिभाषाओं को कैप्चरिंग (capturing) के लिए देखते हैं।
 तो,यह एक कैप्चरिंग संग्रह है, जो भू-स्थानिक डेटा भौगोलिक सूचना प्रणाली या टूल या प्लेटफ़ॉर्म (geospatial data geographic information system or tools or platform) का विश्लेषण करने और प्रदर्शित करने के लिए कवेरिंग (querying) को संग्रहीत करता है।
 जो, आपको स्थानिक डेटा जानकारी से संबंधित करने की अनुमति देता है, उस सतह के लिए स्पष्ट रूप से या निहित रूप से।
 तो, हम यह दिखाने के लिए गहरे चीजों में नहीं जा रहे हैं, कि क्यों इस तरह के डेटा का सिर्फ एक विचार होना चाहिए और इसमें हार्डवेयर की आवश्यकता हो सकती है।
 हार्डवेयर सॉफ्टवेयर डेटा प्रबंधन एक प्रमुख हिस्सा स्थानिक डेटा है, जिसमें वॉल्यूम वाइज अर्थपूर्ण और चीजों के प्रकार (volume wise meaning wise and type of things ) दोनों की एक अलग प्रकार की विशेषताएं होती हैं और आपको विशेष डेटा की आवश्यकता होती है, जो इस डेटा पर काम कर सकते हैं। तो, यही वह लोग है, जो उन चीजों पर काम कर सकते हैं।
 इसलिए, ये अलग-अलग घटक हैं और इस तरह के विशाल स्थानिक आंकड़ों का सामना करने वाली प्रमुख चुनौतियां क्या हैं।
 जो, डेटा गहन है, यह गहन गणना है, अगर मैं ए से बी (a to b) तक का सबसे छोटा रास्ता खोजना चाहता हूं, जहां सड़कों इत्यादि की संख्या जैसे मैं ग्राफ़ के रूप में प्रतिनिधि नेटवर्क के रूप में प्रतिनिधि को देखता हूं।
 इसलिए, तब इस ग्राफ की चीजों की विशाल मात्रा बेहद संगणकीय रूप से गहन नहीं है, कि अगर मैं किसी प्रकार की ओवरलेइंग (overlaying) प्रकार की चीज़ों को जानना चाहता हूं, तो यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है।
 इसलिए, जीआईएस सर्वर (GIS server) पर परिवर्तनीय भार संसाधनों से बाहर गतिशील स्केलिंग इन और स्केलिंग आउट (dynamic scaling in and scaling out) की मांग करता है और एक और दिलचस्प बात, ऐसा नहीं है, कि हमेशा आप यहकर रहे हैं।
 इसलिए, जब भी क्वेरी (query)आती है, तो डेटा वहां होता है और यह चीजों के आधार पर भिन्न हो सकता है।
 इसलिए, हमें संसाधनों में स्केलिंग इन और स्केलिंग आउट (scaling in and scaling out) की आवश्यकता हो सकती है।
 तो, यह फायदेमंद होगा, कि जब मेरे पास बड़ी गणना होती है।
 तो, मुझे आवश्यकता होती है और जब मुझे आवश्यकता नहीं होती है, तो मैं उन संसाधनों की चीजों को छोड़ देता हूं।
 इसलिए, यहां इस प्रकार की यूटिलिटी आधारित कंप्यूटिंग या क्लाउड सॉर्टिंग कंप्यूटिंग (utility based computing or cloud sort of computing) होने का मौका है और नेटवर्क की गहन वेब सेवाओं का उपयोग करने के समय की संख्या का उपयोग करता है।
 क्योंकि, हमने वेब सेवाओं पर चर्चा की है, जो सेवाएं, इस सेवा उन्मुख वास्तुकला (service oriented architecture) पर आधारित हैं और डेटा की बजाय संचालित हमारे पास एक सेवा संचालित है।
 इसलिए, हम स्थानिक वेब सेवाओं के बारे में बात कर रहे हैं, जो स्थानिक डेटा प्रकार की चीजों का ख्याल रखते हैं।
 इसलिए, यह बेहद नेटवर्क गहन है।
 क्योंकि, विभिन्न संगठनों द्वारा बनाए गए स्थान पर डेटा और आपको नेटवर्क गहन चीज़ की आवश्यकता है।
 तो, अगर हम जमीन के एक ठेठ बैच (typical batch) को देखते हैं।
 तो, यदि आप स्थानिक डेटा देखते हैं।
 तो, वहां हाइड्रोलॉजिकल डेटा (hydrological data) हो सकता है।
 वहां ऊंचाई डेटा या मिट्टी डेटा आधारभूत संरचना (elevation data, soil data infrastructure) एक ही स्थान पर हो सकती है और हमें एक संदर्भ प्रणाली, साधन आधारित या प्रसिद्ध संदर्भ प्रणाली की आवश्यकता होती है।
 जो, हम अपने स्कूल के दिनों से समझते हैं लैट-लांग(lat-long), यह अन्य संदर्भ प्रणाली भी हो सकती है, जो मूल रूप से किसी विशेष स्थान पर डेटा पिन करने का प्रयास करती है।
 और यदि यह स्थानिक डेटा के लिए केवल सत्य नहीं है, तो किसी भी प्रकार के डेटा रिपोजिटरी के लिए यह सच है, कि हमारे पास परिचालन डेटा है।
 फिर स्कीम (schema) बनाने के बाद स्कीम (schema) की मेटाडेटा जानकारी सारांशित करता है, जिसमें न केवल स्कीम (schema) जानकारी होती है, बल्कि कई अन्य चीजें भी पता होती हैं।
 व्यवसाय नियम भी हैं, जो आखिरकार अंतिम उपयोगकर्ता चाहते हैं।
 जैसे कि मैं, खड़गपुर स्थान से जानना चाहता हूं की आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur) से आईआईटी चेन्नई (IIT Chennai)जाना है।
 तो, कोलकाता (Kolkata) में कोई जगह या रूट ,आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur) से क्या होना चाहिए।
 इसलिए, मै इस बात से परेशान नहीं हूं, कि डेटा को कैसे रखा जाता है, मैं इस बारे में अधिक परेशान हूं कि मेरा मार्ग क्या होना चाहिए और पथ में पीओआई (PoIs) या रुचि के बिंदु क्या हैं और क्या है।
 मुझे कैसे स्थानांतरित करना चाहिए और उन चीज़ों तक पहुंचने के लिए अपेक्षित समय क्या हो सकता है और उसमे भीड़ स्तर कितना हो सकता हैं।
 इसलिए, मैं वास्तविक डेटा के बजाय सेवा में अधिक रुचि रखता हूं।
 तो, ये आवश्यक हैं।
 तो, यह मेरा व्यवसाय नियम है, कि मैं सबसे छोटा रास्ता खोजना चाहता हूं।
 मैं चीजों का एक विशेष गलियारा ढूंढना चाहूंगा।
 जैसे, कि अगर कोई एक नहर बनाता है, तो मैं कहता हूं, की इसका पकड़ क्षेत्र क्या होना चाहिए यह कितना हल करेगा? तो, यह कहता है कि अगर नहर है।
 तो, बहुत बहने वाला पानी वहां है, तो मैं साधन देखना चाहता हूं अगर नियम यह है।
 तो, यह कहता है कि दोनों तरफ 2 किलोमीटर बफर पकड़ क्षेत्र होगा जहां, वह पानी भेजा जा सकता है।
 तो, इस 2 किलोमीटर में से कितनी आबादी को यह पानी दिया जा सकता है और कितने कृषि भूमि को पानी दिया गया है।
 इसका तरीका हो सकता है, या यह साधन मेरी गणना हो सकती है।
 तो, यह मेरा व्यवसाय है।
 इसलिए, अंतिम उपयोगकर्ता यहाँ सबसे ऊपर माना जाता है और यह बात सभी प्रकार के डेटा के लिए सच है और हमारे पास डेटा सुरक्षा जैसे कुछ वर्टिकल है, जो अंत में हैं।
 सेवा की गुणवत्ता कितनी भरोसेमंद है, कि प्रबंधन सेवाएं हो सकती हैं और विभिन्न अन्य वर्टिकल है, जो विभिन्न पहलुओं से जाते हैं और विशेष रूप से भूगर्भीय डेटा (geospatial data) के इस प्रकार के स्थानिक डेटा (spatial data) के मामले में देखने के लिए हम क्या प्रयास करते हैं।
 हम इसे अलग-अलग तरीके से देखने के लिए, एक तरह का एक समान तरीका चाहते हैं।
 जब मैं क्वेरी करता हूं।
 तो, डेटा उस को रखता है और मुझे उनकी एक ही प्रकार के साधनों के रूप में आवश्यकता होती है।
 यहाँ समान प्रकार से मेरा मतलब है, वाक्य रचनात्मक और अर्थपूर्ण बुद्धिमानी (syntactic and semantic),अन्यथा मैं उन डेटा पर सवाल नहीं कर सकता हूं।
 इसलिए, कुछ संदर्भ प्रणाली अलग हैं।
 तो, यदि डेटा स्केल अलग हैं, तो मैं डेटा पर खदान नहीं कर सकता हूं।
 तो, मैं डेटा से सवाल नहीं कर सकता हूं।
 इसलिए, हमें समेकित डेटा विवरण जैसे मुद्दों को हल करने की आवश्यकता है।
 मुझे डेटा साझाकरण के डेटा मानक तंत्र के मानक एन्कोडिंग (standard encoding) को समझना चाहिए।
 तो, यह सब कुछ यह, कहता है, कि कुछ प्रकार की कंप्यूटिंग केंद्रीकृत कंप्यूटिंग सुविधा (computing centralized computing facility)हैं।
जो, क्लाउड प्रकार की चीजों की तरह हैं और जो चीजों के लिए सहायक हो सकती हैं।
 तो, हालांकि मेरे पास अलग-अलग प्रकार के डेटा हो सकते हैं।
 जैसे, यह सड़क निर्माण वनस्पति (street building vegetation) का कुछ डेटा हो सकता है।
 लेकिन, कुछ प्रकार के एक समान एकीकृत डेटा मैं, देख रहा हूं, क्योंकि मुझे इस डेटा पर पूछताछ की आवश्यकता है।
 और हमने देखा है कि प्रवृत्ति अब परियोजना मोड से शुरू हो रही है।
 एक और सामाजिक मोड (societal mode)का मतलब है, डेटा हर किसी के लिए उपलब्ध है।
 क्योंकि, यह करदाता (taxpayer’s) का ही पैसे है।
 इसलिए, विचार नीति प्रतिभूतियों, इत्यादि के आधार पर हैं, लेकिन यह कहीं भी सर्वव्यापी उपलब्ध होना चाहिए।
 तो, यहाँ क्लाउड एक समाधान हो सकता है।
 एक और अवधारणा सामने आई है, जो अग्रिम देशो में बहुत लोकप्रिय हो है और यह हमारे देश में भी लोकप्रिय हो रहा है।
 यह एक आवश्यकता बन रही है।
 यह एक स्थानिक डेटा बुनियादी ढांचा बना रहा है।
 तो, एक बुनियादी ढांचे के रूप में डेटा देख रहे हैं।
 इसलिए, जब भी मैं डेटा पर पूछताछ करना चाहता हूं, मैं इस आधारभूत संरचना में सही हूं।
 तो, यह एक बुनियादी ढांचा है।
 तो, कुछ तरह के समान मैं देख सकता हूं।
 जैसे, कि हम अपने दूरसंचार बुनियादी ढांचे को देख सकते हैं, जहाँ आपके पास अलग-अलग हितधारकों (stakeholders) हैं और विभिन्न प्रकार की कहानियां या योजनाएं इत्यादि हैं।
लेकिन मेरे पास एक और संचार बुनियादी ढांचा है,जब मैं कुछ और चीजों में हुक करता हूं।
 जैसे, कि मेरे पास विशेष योजना वाला सिम कार्ड है।
 तो, मैं फिर से आईपी (IP) के आधार पर ध्वनि डेटा और मल्टीमीडिया (voice data and multimedia) प्रकार की चीजों तक पहुंच सकता हूं।
 इसलिए, इस तरह के दूरसंचार (telecommunication) बुनियादी ढांचे है।
 तो, अगर मेरे पास एक स्थानिक डेटा एनर्जी इंफ्रास्ट्रक्चर (spatial data energy infrastructure) हो सकता है, तो मैं कई चीजें कर सकता हूं।
 जैसे, कि मैं योजना बना सकता हूं, की कुछ स्कूलों में कुछ आपदा प्रबंधनों के लिए बैठे एक विशेष क्षेत्र के विकास के लिए विकास योजना की बात कहने के लिए क्या टिप्पणी है, अन्यथा आपको हमेशा कहीं भी डेटा एकत्र करने और इसे करने की आवश्यकता है।
 तो, इस तरह के बुनियादी ढांचे की जरूरत है और यह धीरे-धीरे हमारे देश में भी आ रहा है।
 इसलिए, दूसरे अर्थ में हमें डेटा तक पहुंचने के लिए अलग-अलग तरीके की आवश्यकता हो सकती है, वहां भंडारों के विभिन्न उदाहरण हो सकते हैं।
 तो, हम यहां हार्वेस्ट (harvest) करते हैं, वह एक वेब सेवाएं या स्थानिक वेब सेवाएं है।
 जो, यहां से अनुरोध ले सकती हैं और डेटाबेस में वापस बात कर सकती हैं और इसे सही तरीके से सेवा दे सकती हैं।
 तो, हम देखते हैं कि डेटा और मेटाडाटा (metadata) की बड़ी मात्रा में सेवाओं और सेवा ऑर्केस्टेशन (orchestration) की आवश्यकता है।
 क्योंकि, यदि मेरा व्यवसाय नियम सिर्फ एक छोटा रास्ता नहीं ढूंढ सकता है।
 तो, मेरे पास कुछ चीजें हो सकती हैं।
 जिसमें सेवाओं की एक श्रृंखला है या प्रसंस्करण सेवा शुरू की जा रही है।
 मानक और नीतियों को भूगर्भ की आवश्यकता है, इसे मूल रूप से स्थानिक क्लाउड(spatial cloud) या भू-स्थानिक क्लाउड (geospatial cloud) की आवश्यकता हो सकती है।
 तो, जैसा कि हमने पहले ही इस पर चर्चा की है।
 इसलिए, निजी सार्वजनिक संगठन अपने स्थानिक डेटा (spatial data) का साझा करना चाहता है।
 इसलिए, डेटा वॉल्यूम (data volume )के आधार पर स्थानिक डेटा स्पेस नेटवर्क बैंडविड्थ (spatial data space network bandwidth), इत्यादि के लिए अलग-अलग आवश्यकताएं चीजों को साझा करने वाली अन्य चीजों से लाभ प्राप्त करती हैं।
 कम बुनियादी ढांचे और स्थानिक सेवा विशेषज्ञता (spatial service expertise) की आवश्यकता होती है।
 यह एक और महत्वपूर्ण बात है।
 तो, अगर मैं स्टोर करना चाहता हूं और अगर मैं डेटा एकत्र करने और संग्रह करने का एक संगठन हूं।
 इसलिए, मुझे वहां स्टोर करने के लिए एक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है।
 डेटा डेटा वॉल्यूम (data volume) है, जिसके लिए डेटा को एक अलग प्रकार की बैंडविड्थ इत्यादि की आवश्यकता होती है और मुझे एक प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है और न केवल इसके लिए मुझे मानव शक्ति पर अलग विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है।
 इसलिए, यदि यह मेरे पास है और जैसा कि हम समझते हैं, कि प्रत्येक आधारभूत संरचना बंद हो जाती है।
 या इस अर्थ में हर 3 से 5 वर्षों में नवीनीकरण की आवश्यकता होती है।
 इसलिए, इन चीजों की स्थिरता बेहद मुश्किल कहलाती है।
 इसलिए, अगर मैं अपने उद्देश्य के लिए बुनियादी ढांचा किराए पर लेता हूं, तो यह एक और अधिक फायदेमंद चीज हो सकता है।
 इसलिए, कभी-कभी हमारे संगठन की कमी होती है, जो बुनियादी डेटा को बनाए रखने में स्थानिक डेटा की कमी में अधिक विशिष्ट हैं और जीआईएस निर्णयों (GIS decisions) का उपयोग विभिन्न सरकारी और निजी चीजों में सर्वव्यापी रूप से किया जाता है, जब हम इस स्थानिक क्लाउड भू-स्थानिक क्लाउड (spatial cloud geospatial cloud)को देखते हैं।
 तो, यह साझा संसाधन पूलिंग (shared resource pooling) का समर्थन करता है।
 जो भाग लेने वाले संगठन कॉमन्स या साझा लक्ष्यों के लिए उपयोगी है।
 क्योंकि, हम दो स्लाइडों पर चर्चा कर रहे हैं, कि यह आवश्यकता को कमजोर कर सकता है।
 इसका मतलब है, मुझे अपने संसाधनों पर स्केल डाउन करने की आवश्यकता है।
 तो, यह एक साझा संसाधन पूलिंग (resource pooling) होगा और बेस सूट संगठन (base suit organization) की आवश्यकता के लिए, विभिन्न तैनाती सेवा व्यवसाय मॉडल की पसंद प्रबंधित सेवा डेटा को रोकने और लगातार आउटेज इत्यादि से कार्य हानि को रोकती है।
 तो, अगर यह और अधिक है।
 तो, कई सेवा और मेरी वित्तीय बाधा को कम कर सकती हैं और यह क्लाउड के उच्च सुरक्षा प्रावधान के साथ डेटा साझा करने में नियंत्रण प्रदान करती है।
 क्योंकि, क्लाउड सुरक्षा सुविधाओं आक्रामक तरीके से देखता है।
 इसलिए, सुरक्षा हमेशा बहुत अधिक लागत के साथ आती है।
 इसलिए, हम सभी चीजों पर लाभ उठा सकते हैं और यह उन चीजों का उपयोग करने के लिए आर्थिक होता है।
 जो, हम चाहते हैं और संगठन उनकी आवश्यकता के अनुसार वेब सेवा स्थान प्राप्त कर सकते हैं।
 इसलिए, अगर मुझे केवल इस तरह की स्थानिक सेवाओं की ज़रूरत है।
 तो, मैं केवल उन सेवाओं को हारवेस्ट (harvest) करुंगा।
 मुझे अगर इस प्रकार के डेटा की ज़रूरत है, तो मैं केवल इस डेटा को देखता हूं।
 तो, यह बुनियादी ढांचे आवश्यकता के आधार पर अनुकूलित किये गए हैं।
 यह एनआईएसटी (NIST) परिभाषा है, जिसे मैंने अभी दोहराया है।
 तो, पहले से ही हम जानते हैं और हमें क्लाउड के फायदे भी, ज्ञात हैं कि मांग पर मापनीयता आईटी संसाधनों (IT resources) को व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार को कम करती है।
 और ये सभी फायदे स्टार्टअप लागत खपत बेस बिल्डिंग को कम करते हैं,या भुगतान मॉडल हैं, क्योंकि आप अपने पैमाने की मॉडल अर्थव्यवस्था में जाते हैं।
 ग्रीन कंप्यूटिंग (green computing) इन सभी स्थानिक डेटा बुनियादी ढांचे या स्थानिक डेटा प्रबंधन (spatial data infrastructure or spatial data management )की आवश्यकता होती है।
 तो, भू-स्थानिक डेटा (geospatial data ) बुनियादी ढांचा इस तरह की चीजों के लिए उपयुक्त है।
 और हमने यह भी देखा है, कि क्लाउड एक्टर्स (cloud actors) कौन हैं।
 जिनके पास क्लाउड सर्विस सीएसपी या ब्रोकर (cloud service CSP or broker)है, ग्राहक दूसरे अंत वार्ताकार वैकल्पिक हैं, जो क्लाउड और सुरक्षा लेखा परीक्षक (security auditor) के एसएलए मैनेजर (SLA manager)के बीच बातचीत कर सकते हैं।
 इसलिए, यदि आप उन सभी चीजों पर विचार करते हैं और यदि हम भू-स्थानिक डेटा (geospatial data) के लिए सामान्य क्लाउड आर्किटेक्चर देखते हैं।
 तो, यह आर्किटेक्चर किसी अन्य प्रकार की अन्य सेवाओं के लिए सच हो सकता है।
 लेकिन, यदि हम भू-स्थानिक डेटा (geospatial data) देखते हैं, या भू-स्थानिक या स्थानिक सेवाओं (geospatial or spatial services) को जगह में रखा जाता है।
 तो, ये समग्र चीजें प्रयोग में आती हैं।
 तो, एक बार एक ग्राहक या उपयोगकर्ता या एक सेवा उपभोक्ता प्रयोगमें आता है।
 इसलिए, एक वार्ताकार है, जहां ब्रोकरों (brokers) की संख्या हो सकती है, जहां मूल रूप से ब्रोकर अलग-अलग डेटा या डेटा के अलग-अलग सेट के लिए एजेंट के रूप में कार्य कर रहा है।
 वहां 2 रिपॉजिटरीज़ (repositories) में एक ही डेटा को संभाला जा सकता है और हमारे पास अलग-अलग डेटा सेंटर हो सकते हैं,जो वीएम (VM) देता है और ऐसे विभिन्न संगठन हैं,जो इस वीएम (VM) पर अपने डेटा और सेवाओं को लॉन्च करते हैं।
और, इनके साथ बातचीत की जा रही है और यह अंत उपयोगकर्ता से जुड़ा हुआ है, इसके अलावा हमें एसएलए मैनेजर (SLA manager) की आवश्यकता है, ताकि यह देख सकें की एसएलए (SLA) या सर्वेक्षण स्तर समझौते हैं और इनक उलंघन नहीं हो रहा है।
यह देखने के लिए एक लेखा परीक्षक हो सकता है, कि एसएलए के मामले में इस तरह की नीतियां, इस प्रकार की स्थिति में सुरक्षा लेखा परीक्षकों की सुरक्षा नीतियां आदि रखी जा सकती हैं।
 इसलिए, मुझे एक ब्रोकिंग सेवा की आवश्यकता है, जो इन चीजों के लिए कार्य कर सकता है।
 वहां विभिन्न डेटा केंद्र हैं, जो विभिन्न संगठनों के इस स्थानिक डेटा को होस्ट करते हैं और एसएलए (SLA) प्रबंधक और लेखा परीक्षक होगा जो, समग्र प्रबंधन चीजों का ख्याल रखता है।
 यहाँ हो सकता है, की चीज के अन्य घटक अन्य विभिन्न घटकों में अलग ऑडिटिंग सेवाएं, इत्यादि हो सकती हैं।
 लेकिन, यह समग्र व्यापक आधारभूत संरचना है।
 इसलिए, अगर मैं किसी प्रकार का इंटरफ़ेस जीआईएस (interface GIS) देखता हूं या हम इस एसडीआई (SDI) के किसी प्रकार की प्राप्ति के बारे में क्या कहते हैं, जो स्थानिक सेवाएं देता है।
 तो, इस इंटरफ़ेस जीआईएस (interface GIS) द्वारा आपका क्या मतलब है।
 इसका अपना डेटा नहीं है, लेकिन यह मूल रूप से उपभोक्ता या ग्राहक को विभिन्न सेवा प्रदाता से जुड़ने की अनुमति देता है।
 तो, यह किसी प्रकार का क्लाउड या कुछ प्रकार का मध्यम टायर (middle tire) है, जो उन चीजों को जोड़ता है।
 इसलिए, संसाधन सेवा या संसाधन आवंटन मैनिपुलेशनया या डेटा सेवाओं और इंटरफ़ेस सेवाएं प्रदान की जा सकती हैं।
 और हम देख सकते हैं कि हमारे पास एक विशिष्ट संरचना है, जिसके हमारे पास अलग-अलग उदाहरण हैं।
 तो, यह मेरा बैक-बोन हार्डवेयर है, जहां हमारे पास यह हाइपरवाइजर (hypervisor) है, जो अतिथि ओएस (guest OS) में अलग-अलग आभासी मशीनों (virtual machines)का अनुकरण कर सकता है।
 इस पर मेरे पास इस स्थानिक क्लाउड (spatial cloud) के विभिन्न प्रकार, उदाहरण या इन स्थानिक वेब सेवाओं (spatial web services) के उदाहरण हो सकते हैं।
 इसलिए, मैं कह सकता हूं, कि यदि ऐसा कहा जाता है, कि किसी विशेष संगठन के लिए स्थानिक वेब सेवाएं (spatial web services) विशेष स्थिति हो सकती हैं।
 तो, विशेष जिला सही चीजों पर तत्काल हो सकता है और फिर मैं इस बात पर काम करता हूं।
 जैसे कि अगर आप कुछ देखने की कोशिश करते हैं।
तो, समानता का प्रकार बहुत अच्छा सादृश्य नहीं हो सकता है।
 इसलिए, अगर मैं कहता हूं, कि अगर मैं क्लाउड पर कुछ हद तक प्रसंस्करण सेवा का उपयोग कर रहा हूं।
 तो, Google डॉक्स (Google docs) कहता है।
 तो, हम जो कर रहे हैं, हम मूल रूप से उस विशेष Google दस्तावेज़ पर अपने डोमेन को तुरंत चालू कर रहे हैं, किसी और को फिर से तत्काल चीजें चाहिये, लेकिन पिछली तरफ, यह मूल रूप से Google आधारभूत संरचना है, जिसका उपयोग हम कर रहे हैं, जहां हाइपरवाइजर (hypervisor) और यह मूल रूप से एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर है।
 तो, हम बहुत उच्च स्तर पर हैं, लेकिन यह मेरी बात को तुरंत शुरु कर रहा है।
 तो, यहां मेरे पास, मेरे विशेष काम के लिए तत्काल सेवा हो सकती है या नहीं।
 इसलिए, यदि हम भू-स्थानिक क्लाउड मॉडल (geospatial cloud model) देखते हैं।
 इसलिए, वेब सेवाएं यहां डेटा को एकीकृत करने के लिए स्थानिक सेवाओं को प्रदान करने के लिए महत्वपूर्ण तकनीक है और विषम बैक एंड डेटा (heterogeneous back end data) सेवा सेट की जा सकती है, डेटा सेवा क्लाउड के अंदर या बाहर हो सकती है।
 यह हो सकता है, कि कुछ सेवाएं बाहर की जा सकती हैं PaaS का उपयोग कर PaaS सेवा मॉडल के माध्यम से लोड संतुलन इत्यादि बनाता है।
 हम स्केलिंग पारदर्शी बना सकते हैं।
 तो, यह देखने का एक तरीका है, कि एक विशिष्ट परिदृश्य जहां विभिन्न संगठन हैं और मेरे पास एक समन्वय क्लाउड (coordinating cloud) है, जिसमें केंद्रीय भंडार है।
 जो संगठन की देखभाल करता है।
 वे कैसे काम कर रहे हैं और चीजों के प्रकार, जहां डेटा है।
 इसलिए, हमने पहले से ही एक एकीकृत प्रारूप या समरूपता में डेटा को एकीकृत करने की आवश्यकता पर विचार किया है, इसके बजाए इसे प्रदर्शन या मेट्रिक (metric) गणना नेटवर्क नेटवर्क इत्यादि के बजाय इंटरऑपरेट (interoperat) किया जाना चाहिए और यहाँ विभिन्न डेटा स्रोत हो सकते हैं।
 हमने अभी कुछ स्नैपशॉट देखा है, कि हमने इसे प्रयोगात्मक भू-स्थानिक क्लाउड (experimental geospatial cloud) बनाया है।
 जो मुझे कहना चाहिए की आईआईटी केजीपी (IIT Kgp) का अपना प्रयोगात्मक क्लाउड (experimental cloud) पर मेघामाला (Meghamala) है।
जहां हमने देखा है, कि ओपन स्टैक ओपन सोर्स क्लाउड प्लेटफॉर्म (open stack open source cloud platform) पर थे और यह घर के क्लाउड में आईआईटी खड़गपुर (IIT Kharagpur) के लिए एक निजी क्लाउड था और इसके बाद हमने कुछ प्रयोग किया है।
 इसलिए, जैसा कि हम कुछ प्रदर्शन नहीं दिखा रहे हैं, लेकिन यह दिखाते हुए कि किस तरह की चीजें हो सकती हैं।
 तो, यह एक विशेष क्षेत्र है, जो बांकुरा (Bankura) जिलों का एक क्षेत्र है, जो पश्चिम बंगाल (West Bengal) का एक जिला है।
 इसलिए, अगर मेरे पास राजमार्ग है, जो राजमार्ग राष्ट्रीय राजमार्ग प्राधिकरण द्वारा प्रदान किया जाता है और दूसरी ओर यदि मेरे पास स्थानीय सड़क नेटवर्क है, जो राज्य या जिला प्राधिकरण द्वारा अधिक संभालता है।
 तो, फिर कुछ पूछताछ कैसे करें यदि यह इसमें शामिल है।
 यद्यपि, छवि स्पष्ट नहीं हो सकती है, कि यह अलग-अलग वीएम (VM) में चल रहा है।
 यह कुछ 1 डॉट 74 है, फ्लाई (fly) पर 1 डॉट 75, मैं एक प्रसंस्करण सेवा चाहता हूं।
 तो, यह 2 लेते हुए, मुझे मूल रूप से एक विलयित सड़क नेटवर्क मिला है, या दूसरी तरफ मेरे पास सड़क की 2 सेवाएं हैं।
 मैं खींच रहा हूं और विलय (merged) कर रहा हूं या राष्ट्रीय राजमार्ग वह और वहां हम मूल रूप से क्या कर सकते हैं।
 अब, इन चीजों पर सबसे कम पथ के लिए पूछताछ करें, जो इन राष्ट्रीय राजमार्गों और राज्य राजमार्ग दोनों की देखभाल करता है।
 जैसे, कि यह मेरा 2 स्थान है और फिर मैं इसे सबसे छोटा रास्ता खोजना चाहता हूं, जो इस गठबंधन चीजों पर बना है।
 इसलिए, यद्यपि आवेदन छोटा हो सकता है, हालांकि यह मामूली नहीं हो सकता है।
 लेकिन, यह 2 अलग-अलग भंडारों को देख सकता है, जो हम एक सेवा मोड पर खींच सकते हैं और जो 2 अलग-अलग वीएम (VM) पर चल रहे हैं और एक सेवा मोड खींचें और मूल रूप से मेरा व्यवसाय नियम सबसे छोटा रास्ता ढूंढ रहा है।
मुझे पश्चिम बंगाल के पूरे डेटा या सड़क डेटा में दिलचस्पी नहीं है, मुझे उस सबसे छोटे रास्ते और उन स्थानों में दिलचस्पी है।
 तो, यह एक तरह की चीज है।
 तो, दूसरी बात यह है कि मेरे पास दो प्रकार का डेटा हो सकता है।
 जहां मेरे पास एक ही नहर प्रकार की चीजें हैं, जो एक ही बांकुरा (Bankura) जिले और एक नदी का डेटा है और जो एक अलग चीज़ में हो सकती है।
 अब, मैं एक विलय वाला पानी नेटवर्क (merged water network) चाहता हूं, जो इस नहर को फिर से नदी के साथ एकीकृत करता है।
 ये 2 अलग-अलग वीएम (VMs) या अलग क्लाउड (cloud) उदाहरणों में हैं।
 मेरे पास एक विलय डेटा (merged data) है और मैं बफर करना चाहता हूं यह विलय डेटा(merged data)।
 तो, यह देखने की कोशिश करें कि भारी बारिश या बाढ़ के दौरान,चीजें क्या हैं।
 यदि व्यापार नियम यह है, कि 500 ​​मीटर के भीतर यह कमजोर होता है।
 तो, इस विशेष बफर जोन का कमजोर क्षेत्र क्या है।
 इसलिए फिर से मेरे पास 2 अलग-अलग डेटा उदाहरण हैं।
 जो,फ्लाई (fly) पर एकीकृत हैं और यह क्वेरी देता है।
 तो, यहां हमने एक प्रयोगात्मक भू-स्थानिक क्लाउड (experimental geospatial cloud)पर प्रयोग किया है, हमने इसे अपनी मेघामाला (Meghamala) चीज़ पर स्थापित किया है।
 इसलिए, यहां कई चुनौतियां हैं।
 जो आम तौर पर स्थानिक डेटा (spatial data) में नहीं होते हैं और अन्य प्रकार के गैर स्थानिक डेटा प्रकार की चीजों में भी नहीं होते हैं।
 इसलिए, स्थानिक डेटाबेस (spatial database) को कार्यान्वयन करना एक चुनौती है।
 इसके लिए केवल स्पेसियल डाटाबेस ((spatial database)के डाटा सेमेन्टिक्स ऑर्डर स्केलिंग (data semantics order scaling) को समझने की आवश्यकता नहीं है।
 बल्कि,यहाँ बहु किरायेदार नीति प्रबंधन की आवश्यकता है।
 इन अलग-अलग किरायेदारों में से भौगोलिक रूप से स्थित बैकअप यदि आप डेटा सुरक्षा रखना चाहते हैं, तो कुछ चैनल भी अन्य प्रकार की चीजों के लिए हैं, कुछ आम तौर पर इस प्रकार के स्थानिक के लिए होते हैं।
 और हमारे पास डेटा लेवल पर इंटरऑपरेबिलिटी (interoperability)की एक बड़ी चुनौती है।
 जैसे एक डेटा दूसरे के साथ मिलना चाहिए।
 जबकि हम कर रहे हैं की बफरिंग प्रकार की चीजें हैं और यह एक सेवा स्तर की अक्षमता हो सकती है।
 जैसे 2 सेवाएं इंटरऑपरेबिलिटी (interoperability)में एक दूसरे के सुरक्षा स्तर से बात कर सकती हैं।
 जब मेरे पास अलग-अलग डेटा सेट पर अलग-अलग नीतियां होती हैं।
 तो सुरक्षा स्तर अंतर अंतःक्रियाशीलता क्या होनी चाहिए।
 इसलिए, प्रमुख सुरक्षा चिंता यह है, कि बहु किरायेदारी पहले से ही अन्य चीजों के लिए है और डेटा एप्लिकेशन सेवाओं के पूर्ण नियंत्रण की कमी है।
 क्लाउड पर संपत्तियां तैनात की जाने वाली कई अन्य चिंताओं हैं, इन संपत्तियों का मूल्य क्या है, इस संपत्ति से समझौता किया जा सकता है।
 इसलिए, विभिन्न प्रकार की अन्य चिंताओं हैं।
 जिन्हें, हमें देखने की आवश्यकता है।
 अगर हम समग्र स्पेक्ट्रम को देखते हैं।
 इसलिए, इस स्थानिक या भू-स्थानिक डोमेन (spatial or geospatial domain) को इस तरह की क्लाउड चीज़ पर तत्काल प्रयोज्यता या भारी उपयोगिता मिलती है।
 इसलिए, अच्छे उपयोग के मामलों में से एक जो न केवल विभिन्न देशों में विभिन्न संगठनों में हमारे देश में विभिन्न प्रकार के नागरिक केंद्रित विकास योजना और विनाशकारी प्रबंधन (disastrous management)के लिए एक दूसरे के साथ इस विषम डेटा की बात कैसे करना है, विशेष रूप से लोकप्रिय पहलुओं बन रहा है, स्पेसियल क्लाउड (special cloud) और यह एक मामला उपयोग कर सकता है।
 धन्यवाद।