W CARTO jesteśmy zdeterminowani, aby zapewnić naszym użytkownikom najbardziej zaawansowaną i kompletną platformę geoprzestrzenną, stworzoną z myślą o nowoczesnym stosie analitycznym. Rozszerzamy możliwości Google BigQuery, Snowflake, Databricks, Amazon Redshift i Oracle o unikalny zestaw narzędzi geoprzestrzennych. Wierzymy, że analiza przestrzenna powinna być zdemokratyzowana i dostępna dla wszystkich, przełamując jej dotychczasowy schemat. W tym celu dołożyliśmy wszelkich starań, aby zagwarantować, że wszystkie elementy naszej technologii działają w oparciu o prawdziwą architekturę cloud-native .
Analityka geoprzestrzenna rozwija się dzięki narzędziom, które ułatwiają, przyspieszają i zwiększają bezpieczeństwo analizy danych. Dowiedz się, jak te zmiany mogą wpłynąć na Twoją organizację, dzięki naszemu bezpłatnemu raportowi „Stan analityki przestrzennej w 2026” .
Co jednak mamy na myśli, gdy mówimy, że CARTO jest platformą analizy geoprzestrzennej opartą na jedynym w pełni cloud-native podejściu? Oznacza to, że wszystko, co robisz z CARTO – od korzystania z zaawansowanych funkcji analitycznych, przez tworzenie dynamicznych wizualizacji, aż po pracę z nowoczesnym zestawem narzędzi deweloperskich – dzieje się w Twoim magazynie danych, bez konieczności kopiowania i synchronizowania danych z jakąkolwiek zewnętrzną bazą danych. W tym wpisie na blogu omówimy, co rozumiemy pod pojęciem „cloud-native” oraz jakie znaczenie powinno ono mieć dla Twoich danych, map i procesów analitycznych. Dziś ma to większe znaczenie niż kiedykolwiek, ponieważ ta sama architektura umożliwia działanie Agentic GIS.
Wraz ze wzrostem ilości danych, ich przesyłanie pomiędzy różnymi środowiskami i aplikacjami staje się coraz trudniejsze i mniej efektywne. Zjawisko to jest czasami określane mianem „grawitacji danych”. Opisuje, jak dane, podobnie jak obiekty fizyczne, wywierają na siebie siłę grawitacji.
W rzeczywistych architekturach cloud-native aplikacje korzystają ze scentralizowanych zasobów pamięci masowej i mocy obliczeniowej udostępnianych przez magazyny danych, dzięki czemu konieczność przepływu danych zostaje ograniczony do minimum. Takie podejście uwzględnia grawitację danych już na etapie projektowania, oferując systemy, w których przetwarzanie, analiza, wizualizacja i przechowywanie danych są ściśle ze sobą powiązane; polegając na skalowalności, elastyczności i bezpieczeństwie platform chmurowych, zamiast konieczności przenoszenia danych do systemów zewnętrznych z redundantnymi zasobami obliczeniowymi.
W ostatnim czasie pojawia się coraz więcej narzędzi, które określają się jako cloud-native. Czy jednak rzeczywiście nimi są? Wiele z tych produktów może sugerować, że ze względów wydajnościowych jedynie tymczasowo przechowuje dane w pamięci podręcznej. W praktyce oznacza to jednak, że kopia danych jest regularnie przesyłana poza magazyn danych i jest przechowywana w zewnętrznym systemie. Nie jest to zgodne z podejściem cloud-native.
Warto zawsze uwzględniać kompromisy pomiędzy wydajnością a bezpieczeństwem i zarządzaniem danymi, które mogą pojawić się podczas ich synchronizowania z zewnętrznym środowiskiem.
Platforma CARTO została zaprojektowana jako w pełni cloud-native rozwiązanie geoprzestrzenne, bez żadnych kompromisów. Tworzymy CARTO we współpracy z platformami chmurowych magazynów danych, a nie tylko na nich. W przeciwieństwie do innych produktów, które łączą się z magazynami danych, a następnie tworzą zsynchronizowane kopie danych w zewnętrznych bazach danych, CARTO przenosi całe przetwarzanie i analizę danych do miejsca, w którym dane są przechowywane. Naszym celem jest również maksymalne wykorzystanie natywnych możliwości oferowanych przez platformy danych w chmurze, aby zapewnić, że koncentrujemy się na rozszerzeniu ich wsparcia geoprzestrzennego, a nie na konkurowaniu w zakresie powielonych funkcji.
W rzeczywistych architekturach cloud-native, zasady dostępu do danych i środki bezpieczeństwa wdrożone w Twoim magazynie danych są zawsze przestrzegane. Ponieważ dane są scentralizowane tylko w magazynie danych, aplikacje cloud-native gwarantują spójne stosowanie reguł i polityk do wszystkich zbiorów danych.
Po wdrożeniu i uruchomieniu CARTO w swoim magazynie danych, gwarantujemy, że możesz wykorzystać te same silne mechanizmy uwierzytelniania i autoryzacji, jakie oferuje sam magazyn danych. Mogą to być OAuth lub federacja tożsamości z dostawcą tożsamości (IdP), przy zachowaniu minimalnego poziomu dostępu niezbędnego do działania aplikacji.
W przypadku zastosowania szczegółowych mechanizmów kontroli dostępu, takich jak polityki Role-Based Access Control (RBAC), CARTO zapewnia ich dalsze przestrzeganie i gwarantuje, że te zasady są przestrzegane, również wtedy, gdy różni użytkownicy korzystają z poszczególnych obiektów danych na platformie.
Ponieważ wszystkie procesy są wykonywane wyłącznie w magazynie danych, CARTO daje gwarancję, że możesz kontrolować każde zapytanie, operację i transformację swoich danych, co zapewnia przejrzystość i pomaga utrzymać jakość danych.
Dodatkowo CARTO Self-Hosted można łatwo wdrożyć we własnej infrastrukturze, a połączenia z magazynem danych mogą być kierowane wyłącznie przez chmurę prywatną z wykorzystaniem zaawansowanych mechanizmów, takich jak VPC lub Private Link. Pozwala to uniknąć niepotrzebnego udostępniania danych przez publiczny internet, zapewniając maksymalny poziom bezpieczeństwa i zgodność z przepisami.
Renderowanie danych geoprzestrzennych na mapach cyfrowych zostało dobrze rozwiązane w przypadku niewielkich zbiorów danych. Trudności pojawiają się jednak przy pracy z dużymi wolumenami, gdy zapewnienie odpowiedniej wydajności wizualizacji map staje się coraz bardziej złożone.
W CARTO obaliliśmy przekonanie, że aby zapewnić wysoką wydajność map w chmurze, użytkownicy muszą przesyłać i hostować dane na pośrednich serwerach mapujących. Dzięki technologii Dynamic Tiling użytkownicy mogą cieszyć się błyskawicznym działaniem map, dynamicznie wizualizując dane z platform chmurowych magazynów danych. Oznacza to brak konieczności przesyłania danych na serwery zewnętrzne. Faktem jest to, że rozwiązania oparte na technologiach takich jak akceleracja GPU również oferują mapy o wysokiej wydajności z dużymi wolumenami danych. Ponownie jednak należy uwzględnić potencjalne kompromisy pomiędzy wydajnością a zarządzaniem i bezpieczeństwem danych.
Dynamic Tiling od CARTO to unikalny mechanizm, który progresywnie generuje kafelki mapowe na żądanie na podstawie zapytań SQL wykonywanych bezpośrednio w chmurowym magazynie danych. Dzięki zaawansowanemu i innowacyjnemu systemowi, CARTO optymalizuje koszty obliczeniowe w magazynie danych, jednocześnie zapewniając, że wygenerowane kafelki wiernie odzwierciedlają rzeczywiste dane, a nawigacja po mapie pozostaje płynna i wygodna.
Obsługa dynamicznego agregowania i wizualizowania danych za pomocą indeksów przestrzennych, takich jak H3, zapewnia również użytkownikom niezrównane korzyści w zakresie wydajności i analiz w porównaniu z tradycyjnymi podejściami GIS.
Na poniższej mapie można zobaczyć dwie różne warstwy wykorzystujące technologię Dynamic Tiling. Pierwsza dynamicznie agreguje 11 milionów punktów do indeksu przestrzennego Quadbin, natomiast druga (domyślnie ukryta) renderuje wszystkie punkty jako geometrie wektorowe.
Jakie są granice możliwości Dynamic Tiling? Ze względu na szybki rozwój platform chmurowych nie jesteśmy jeszcze w stanie ich jednoznacznie określić. W tym materiale wideo można jednak zobaczyć, jak technologia poradziła sobie z wizualizacją 2,7 miliarda punktów.
W przypadkach, gdy zbiór danych przeznaczony do wizualizacji na mapie jest tak duży, że nie może być obsługiwany za pomocą dynamicznego kafelkowania, CARTO oferuje również zestaw narzędzi do tworzenia kafelków, które umożliwiają użytkownikom tworzenie tzw. wstępnie wygenerowanych zestawów kafelków, bezpośrednio poprzez wykonywanie procedur na platformach chmurowych magazynów danych. Więcej informacji na temat tworzenia wstępnie wygenerowanych zestawów kafelków za pomocą CARTO można znaleźć w dokumentacji naszego zestawu narzędzi AnalyticsToolbox dla BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift, Oracle i PostgreSQL.
Podejście cloud-native oznacza, że wszystkie zadania obliczeniowe są przechowywane w magazynie danych, a nie w warstwie aplikacji. Model ten określa się często mianem „pushdown analytics”.
Bez zastosowania pushdown analytics zapytanie służące na przykład do analizy danych sprzedażowych wymagałoby przesłania dużego zbioru danych z magazynu danych na serwer obsługiwany przez aplikację, gdzie dane są przetwarzane. Takie rozwiązanie nie jest zgodne z podejściem cloud-native. W architekturze cloud-native wykorzystywana jest moc obliczeniowa hurtowni danych, niezależnie od używanej aplikacji. Pozwala to przetwarzać dane w sposób bardziej wydajny, skalowalny i bezpieczny.
Analytics Toolbox CARTO oferuje użytkownikom zaawansowane możliwości przetwarzania i analizy przestrzennej, z zestawem setek funkcji i procedur składowanych, które rozszerzają wsparcie geoprzestrzenne zapewniane przez magazyny danych, jednocześnie utrzymując wszystkie procesy przetwarzania na nich. Jak wyjaśniono wcześniej, umożliwia to nie tylko bardziej wydajną i skalowalną analitykę w ramach istniejącego stosu technologicznego, ale także gwarantuje zgodność ze standardami zarządzania danymi i zasadą pojedynczego źródła prawdy przez cały czas.
Wykorzystujące funkcjonalności dostępne w Analytics Toolbox, CARTO Workflows
to narzędzie low-code do tworzenia wieloetapowych analiz w wizualnym środowisku typu „przeciągnij i upuść”. Kompiluje ono kod przepływu pracy do natywnego języka SQL, a następnie przekazywany do połączonego magazynu danych w celu wykonania i zapisania wyników.
Korzyści wynikające z prawdziwie cloud-native architektury wykraczają poza szybsze mapy i bezpieczniejsze analizy. Stanowi ona fundament Agentic GIS, czyli podejścia, w którym agenci AI analizują problem przestrzenny, dobierają odpowiednie dane i narzędzia oraz samodzielnie przeprowadzają wieloetapową analizę.
Ponieważ analityka pushdown przechowuje każde zapytanie w magazynie, agent AI może pracować bezpośrednio tam, gdzie dane przestrzenne są już przechowywane. Żadne kopie nie opuszczają zarządzanego środowiska, dlatego wobec agenta obowiązują te same zasady dostępu i ścieżki audytu co wobec użytkownika. Analitycy przestają być wąskim gardłem w procesie i stają się twórcami agentów, przekazując im swoją wiedzę przestrzenną. Dzięki temu z agentów może korzystać cała organizacja, posługując się językiem naturalnym.
Podejście to działa w ten sam sposób we wszystkich chmurowych magazynach danych obsługiwanych przez CARTO. Dzięki temu agenci AI mogą analizować zarządzane dane w skali chmurowej bez konieczności tworzenia ich kopii i blokowania. Aby dowiedzieć się, do czego prowadzi ta transformacja, przeczytaj, co oznacza Agentic GIS i zapoznaj się z informacjami o agentach AI CARTO.
Szukasz rozwiązania, które pomoże zmodernizować Twój zestaw narzędzi do analizy geoprzestrzennej i przeniesie ją na wyższy poziom? Umów się na bezpłatną prezentację z jednym z naszych ekspertów i przekonaj się, jak prawdziwie natywna w chmurze analityka geoprzestrzenna może przekształcić Twoją organizację bez narażania bezpieczeństwa danych.
Chcesz zrobić kolejny krok? Zobacz, jak CARTO wprowadza Agentic GIS bezpośrednio do Twojego magazynu danych.
Czy buforowanie danych w innym systemie jest rzeczywiście zgodne z podejściem cloud-native?
Nie. Jeśli narzędzie kopiuje lub buforuje dane poza magazynem danych, zaczynają one istnieć w dwóch miejscach i opuszczają kontrolowane środowisko organizacji. Prawdziwe podejście cloud-native oznacza, że analiza odbywa się tam, gdzie dane są już przechowywane, bez przesyłania ich do zewnętrznej bazy danych.
W jaki sposób architektura cloud-native zapewnia odpowiednie zarządzanie danymi przestrzennymi?
Ponieważ wszystkie procesy są realizowane bezpośrednio w magazynie danych, CARTO respektuje te same zasady uwierzytelniania, kontroli dostępu opartej na rolach i audytu, które już ustawiłeś. Każde zapytanie i transformacja są realizowane na miejscu, dzięki czemu zasada jedynego źródła prawdy i reguły zgodności pozostają nienaruszone.
Czym jest analityka pushdown i dlaczego jest ważna?
Analityka pushdown oznacza, że obliczenia są wykonywane bezpośrednio w magazynie danych, a nie na serwerze aplikacji. Wykorzystana jest moc obliczeniowa samego magazynu, dzięki czemu nie ma dużego transferu danych, a analizy pozostają szybkie, bezpieczne i spójne wraz ze wzrostem ilości danych.
Dlaczego architektura cloud-native stanowi podstawę Agentic GIS?
Agenci AI potrzebują bezpośredniego i kontrolowanego dostępu do danych przestrzennych, aby wnioskować i przeprowadzać wieloetapowe analizy. Platforma cloud-native pozwala agentom pracować w magazynie, w którym dane już się znajdują, dzięki czemu przestrzegają tych samych zasad bezpieczeństwa i zarządzania, co Twój zespół, bez tworzenia kopii i utraty kontroli.
Autor: Javier Pérez Trufero
Tłumaczenie: OPGK Rzeszów
OPGK RZESZÓW S.A.
Geodetów 1
Rzeszów 35-328
Polska
