Поєднання унікальних засобів структуризації та обробки просторових даних, що пропонує Sight Power з технологічними можливостями Microsoft Azure дозволяє істотно підвищити ефективність і масштабованість зберігання й обробки інформації подібного типу в умовах безперервного швидкого зростання її об’єму.
У рамках пілотного проекту Spatial Cafe будуть продемонстровані численні аспекти ефективної інтеграції двох технологій. Зокрема, використання “хмарних технологій” для роботи з просторовими даними виявляється ефективним і доцільним з наступних міркувань:
- просторові дані характеризуються дуже великими обсягами (і як наслідок – дуже обмеженими можливостями для їхньої швидкої мережевої передачі). Разом з тим, вони в переважній більшості випадків дозволяють ефективно використовувати паралельну (багатопроцесорну) обробку, при цьому кінцевий результат обробки найчастіше виявляється на порядки менш об’ємним, ніж вихідні дані. Тим самим, результати можуть бути ефективно передані в реальному часі мережевими засобами;
- зйомка просторових даних високої точності – дуже дорога операція. Тому, як правило, збір йде по локальній зоні інтересу конкретного замовника. У результаті, зібрані дані розкидані відносно невеликими блоками по безлічі не пов’язаних між собою серверів і окремих клієнтських місць. Спільнота з обміну такими даними напевно буде затребувана, оскільки позбавить користувача від необхідності замовляти дорогу зйомку, у випадку якщо ці дані вже були розміщені в хмарі. “Хмарні технології” на сьогодні є єдиним перспективним способом об’єднання такого роду роз’єднаних даних та підвищення ефективності їх спільного використання;
- користувачі можуть концентрувати увагу і зусилля на створенні нових аплікацій і використанні існуючих аплікацій з обробки просторових даних, тоді як MS Azure + Spatial Cafe забезпечують інфраструктуру зберігання даних, доступ до них, набори стандартних модулів обробки даних та ефективне виконання аплікацій;
- є можливість широко використовувати існуючі Microsoft-центри з розміщення даних, а також залучати додаткові можливості по організації даних, що надаються технологією (наприклад, SQL Azure), і завжди мати масштабовані ресурси для зберігання та обробки даних.
