Aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la gestión y optimización de cachés de teselas para la aceleración de servicios de mapas en las infraestructuras de datos espaciales

La gran proliferación en el uso de servicios de mapas a través de la Web ha motivado la necesidad de disponer de servicios cada vez más escalables. Como respuesta a esta necesidad, los servicios de mapas basados en teselado se han perfilado como una alternativa escalable frente a los servicios de mapas tradicionales, permitiendo la actuación de mecanismos de caché o incluso la prestación del servicio mediante una colección de imágenes pregeneradas. Sin embargo, los requisitos de almacenamiento y tiempo de puesta en marcha de estos servicios resultan a menudo prohibitivos cuando la cartografía a servir cubre una zona geográfica extensa para un elevado número de escalas. Por ello, habitualmente estos servicios se ofrecen recurriendo a cachés parciales que contienen tan solo un subconjunto de la cartografía. Para garantizar una Calidad de Servicio (QoS - Quality of Service) aceptable es necesaria la actuación de adecuadas políticas de mantenimiento y gestión de estas cachés de mapas: 1) Estrategias de población inicial ó seeding de la caché. 2) Algoritmos de carga dinámica ante las peticiones de los usuarios. 3) Políticas de reemplazo de caché. Sin embargo, existe un reducido número de estas estrategias que sean específicas para los servicios de mapas. La mayor parte de estrategias aplicadas a estos servicios son extraídas de otros ámbitos, como los proxies Web tradicionales, las cuáles no tienen en cuenta la componente espacial de los objetos de mapa que gestionan. En la presente tesis se aborda este punto de mejora, diseñando nuevos algoritmos específicos para este dominio de aplicación que permitan optimizar el rendimiento de los servicios de mapas. Dado el elevado número de objetos gestionados por estas cachés y la heterogeneidad de los mismos en cuanto a capas, escalas de representación, etc., se ha hecho un esfuerzo para que las estrategias diseñadas sean automáticas o semi-automáticas, requiriendo la menor intervención humana posible. Así, se han propuesto dos novedosas estrategias para la población inicial de una caché de mapas. Una de ellas utiliza un modelo descriptivo mediante los registros de peticiones pasadas del servicio. La otra se basa en un modelo predictivo para la identificación de fenómenos geográficos directores de las peticiones de los usuarios, parametrizado o bien mediante un análisis regresivo OLS (Ordinary Least Squares) o mediante un sistema inteligente con redes neuronales. Asimismo, se han llevado a cabo importantes contribuciones en relación con las estrategias de reemplazo de estas cachés. Por una parte, se ha propuesto un sistema inteligente basado en redes neuronales, que estima la popularidad de acceso futuro en base a ciertas propiedades de los objetos que gestiona: actualidad de referencia, frecuencia de referencia, y el tamaño de la tesela referenciada. Por otra parte, se ha propuesto una estrategia, bautizada como Spatial-LFU, la cual es una variante de la estrategia Perfect-LFU, simplificada aprovechando la correlación espacial existente entre las peticiones.Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemátic

GeohashTile: Vector Geographic Data Display Method Based on Geohash

© 2020 MDPI AG. All rights reserved. In the development of geographic information-based applications for mobile devices, achieving better access speed and visual effects is the main research aim. In this paper, we propose a new geographic data display method based on Geohash, namely GeohashTile, to improve the performance of traditional geographic data display methods in data indexing, data compression, and the projection of different granularities. First, we use the Geohash encoding system to represent coordinates, as well as to partition and index large-scale geographic data. The data compression and tile encoding is accomplished by Geohash. Second, to realize a direct conversion between Geohash and screen-pixel coordinates, we adopt the relative position projection method. Finally, we improve the calculation and rendering efficiency by using the intermediate result caching method. To evaluate the GeohashTile method, we have implemented the client and the server of the GeohashTile system, which is also evaluated in a real-world environment. The results show that Geohash encoding can accurately represent latitude and longitude coordinates in vector maps, while the GeohashTile framework has obvious advantages when requesting data volume and average load time compared to the state-of-the-art GeoTile system

Architecture of Advanced Numerical Analysis Systems

This unique open access book applies the functional OCaml programming language to numerical or computational weighted data science, engineering, and scientific applications. This book is based on the authors' first-hand experience building and maintaining Owl, an OCaml-based numerical computing library. You'll first learn the various components in a modern numerical computation library. Then, you will learn how these components are designed and built up and how to optimize their performance. After reading and using this book, you'll have the knowledge required to design and build real-world complex systems that effectively leverage the advantages of the OCaml functional programming language. What You Will Learn Optimize core operations based on N-dimensional arrays Design and implement an industry-level algorithmic differentiation module Implement mathematical optimization, regression, and deep neural network functionalities based on algorithmic differentiation Design and optimize a computation graph module, and understand the benefits it brings to the numerical computing library Accommodate the growing number of hardware accelerators (e.g. GPU, TPU) and execution backends (e.g. web browser, unikernel) of numerical computation Use the Zoo system for efficient scripting, code sharing, service deployment, and composition Design and implement a distributed computing engine to work with a numerical computing library, providing convenient APIs and high performance Who This Book Is For Those with prior programming experience, especially with the OCaml programming language, or with scientific computing experience who may be new to OCaml. Most importantly, it is for those who are eager to understand not only how to use something, but also how it is built up