3月23日是世界气象日,开展世界气象日活动的主要目的是让各国人民了解和支持世界气象组织的活动,推广气象学在航空、航海、水利、农业和人类其他活动方面的应用。今年的世界气象日主题是:“海洋、我们的气候和天气”。
近年来,随着气候异常的频繁发生,对气象的预测显得尤为重要,到了科技高度发达的今天,我们又是如何观测气象,云计算又是如何在气象预测中发挥重要作用的呢?
对气象预测的原理,即是将过去的气象数据进行统计和分析得出气象变化规律,通过气象数据自身来说,我们可以由已知的数据模拟得到过去几千年、几万年甚至更久以前的气象数据,也可以通过这些数据去预测多年后的气象环境。
气象数据要和行业数据、地理信息数据结合起来才更能发挥作用。例如,预报降雨对大坝的影响,就必须了解当地地形、周边设施、上下游情况等。数据不能充分共享以及共享渠道阻塞成为大数据时代下不可忽视的难题。
气象信息、高精度的地理信息是受到法律保护的具有较高机密级别的信息。除此之外,各行各业都握有大量的行业数据,但这些数据往往局限在部门内部,很难流通,将信息交给“云端”,是打通数据孤岛的必要问题。
同时,气象数据的大量搜集、存储、处理和分析,对软、硬件的要求更为苛刻,传统的处理设备难以满足大数据处理的功能和性能要求。当数量庞杂的气象数据出现时,“云端”会根据需求迅速组织计算资源,在计算结束后将结果反馈。
云计算使得大数据处理更方便、更快速、更省时省力,要提高预报预警准确率、科学评估灾害,必须要纳入除气象数据以外的大量其他行业的数据,传统的设备无法快速处理,这无疑是和生命财产安全抢夺时间,而云计算可以快速、准确地分析处理这些数据,解决这一问题。
面对指数级增长数据的存储、计算和分析,在这种情况下,大规模分布式的云计算似乎成为了唯一的选择。由于服务器的硬件故障在大规模集群中会变成一个常态事件,所以必须做好资源的实时调度和提供故障容忍能力。例如保证在减少一块硬盘之后,其余的硬盘要迅速用备份数据把存储追齐。
有孚云对象存储服务凭借着位于北京、上海、深圳的服务器集群,能够满足气象预测分析数据超大规模的存储需求。分布式存储自带良好的扩展性,能够轻松处理PB级存储,scale-out存储架构能够对整体性能进行提高;业界领先的纠删码存储方案,能够提供高数据可靠性;跨数据中心的副本冗余,保障数据存储服务的超高可用性。
传统的数据分析更多地依托于本地的服务器,不仅性能低,扩容慢,而且成本也非常高。算力是分析和解读气象信息的关键环节,为解决气象预测在算力方面的痛点,依托于自建的数据中心,有孚专有云能够提供比传统架构高数十倍的计算性能。同时结合有孚AI和大数据应用,既能实现较高的计算处理性能,又在能效比、内存支持,以及CPU本身的架构上具有很大的优势。
云计算应用于对气象的预测,是科技应用于掌握自然规律,增强生产生活能动性的表现。有孚网络将持续为气象预测、技术造福于生产生活提供底层支持。