Soy un desarrollador y consultor de SIG de larga data. A menudo me preguntan si todavía hay un lugar para Desktop GIS, a lo que actualmente respondo, por supuesto; Si hay trabajos específicos para individuos, no debería desarrollar soluciones empresariales para ellos.
Sin embargo, con el advenimiento de la nube (por falta de un mejor descriptor) y los avances en la prestación de servicios web y la funcionalidad a través de la nube, ¿cuánto tiempo cree que pasará antes de que se pueda entregar suficiente funcionalidad a través de la nube? ¿O crees que, como yo, siempre habrá un lugar para el SIG de escritorio?
Estoy interesado, ya que es una situación en desarrollo y la mayoría de mis clientes están interesados en saber hacia dónde nos dirigimos (SIG). Por ahora, sigo creyendo que la aplicación o resolución de problemas complejos de GI requerirá la necesidad de aplicaciones de escritorio y que pasará algún tiempo antes de que toda la funcionalidad necesaria se pueda entregar a través de la web Y, creo que todavía no vale la pena el extra desarrollo para empresas en la entrega o desarrollo de soluciones complejas para usuarios avanzados de SIG.
¿Lo que usted dice?
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Respuestas:
Creo que va a pasar del escritorio a la nube, y he aquí por qué. Actualmente ejecuto cursos de capacitación virtual donde los usuarios inician sesión en máquinas virtuales de Amazon para hacer los ejercicios. Del mismo modo, si quiero hacer algunas pruebas, simplemente enciendo una máquina y me pongo a trabajar. Es simple, es configurable y es eficiente; y creo que pronto llegará al punto de inflexión donde es natural trabajar de esta manera.
Mi punto no es pensar en la computación en la nube como una forma de almacenar y servir datos: puede crear máquinas virtuales en la nube. Cuando dice que un usuario de SIG podría tener muchos usos y tareas diferentes, entonces la capacidad de usar máquinas preconfiguradas como esta significa que no necesita tener una computadora de escritorio que ejecute todo. Y la nube es escalable, por lo que para el procesamiento simplemente enciende tantos núcleos / motores como sea necesario para realizar el trabajo en el momento óptimo.
En cuanto a los datos, el vector es ciertamente almacenable en la nube en este momento. Creo que el ráster es factible, aunque complicado por tener que agrupar datos en pirámide. Point Clouds (Lidar) necesitará un aumento en el ancho de banda para ser práctico, pero puedo verlo venir.
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Si está en el negocio de creación de datos, no creo que haya ningún sustituto para Desktop GIS. El factor limitante en estos casos es el gran tamaño de los datos, lo que llevaría un tiempo excesivo en cualquier tipo de red.
La fortaleza del SIG basado en la nube es cuando se tiene un servidor centralizado, que sirve datos y se requiere una funcionalidad de visualización y edición limitada en el lado del cliente.
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Cloud vs Desktop representa una falsa dicotomía.
En el escritorio es común acceder a recursos a través de una red o internet. Los servidores de archivos WMS, WFS, SQL e incluso son esenciales para la configuración típica de un SIG de escritorio. Los SIG de escritorio serían mucho más pobres sin la "nube".
Los datos almacenados y procesados en la nube aún deben representarse en una máquina cliente. Las bibliotecas de clientes como OpenLayers son muy potentes por derecho propio en términos de funcionalidad básica de SIG. Cloud GIS necesita un código del lado del cliente de alta calidad.
Esta dicotomía representa un obstáculo para el desarrollo futuro de los SIG. Para superarlo, necesitamos cambiar nuestra forma de pensar sobre el almacenamiento y el procesamiento de datos:
Almacenamiento de datos
La práctica actual es tratar los datos como locales o remotos. Ya sea un archivo de forma en su sistema o un conjunto de datos en un servidor que se descarga según lo necesite. En cambio, los datos deben estar en la nube de forma predeterminada y almacenados en caché en el cliente según sea necesario sin ninguna acción del usuario. Los enlaces de red en Google Earth ya permiten esto de una manera muy básica.
El desarrollo de sistemas de control de versiones específicos de SIG similares a Git y Github también son prometedores.
Procesando datos
El enfoque actual es realizar análisis de forma aislada. Los datos se introducen en un sistema desde el exterior y se procesan. Por el contrario, Google Earth Engine procesa los datos donde se almacenan; reduciendo los requisitos de almacenamiento y ancho de banda.
A pesar de las ventajas obvias del procesamiento en la nube, todavía se necesitan herramientas de escritorio. Simplemente es mucho más barato almacenar cantidades moderadas de datos en una máquina de escritorio en comparación con las ofertas actuales de la nube.
Una posible dirección futura es desarrollar protocolos que permitan procesar los datos en la ubicación óptima sin la decisión o intervención del usuario.
Conclusión
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Me encanta la idea de tener una aplicación SIG local en mi máquina, pero también me encantó mi teléfono fijo y no podía imaginar el día (hace años) que dejé el teléfono con cable y me puse estrictamente celular. No era que la tecnología fuera mejor, pero el costo ya no podía justificarse y se obtuvieron beneficios adicionales de la tecnología inalámbrica. La nube será un cambio radical similar. Dudo que sea la funcionalidad lo que eventualmente nos aleje del entorno de escritorio / laptop de Windows, pero el costo y la flexibilidad adicional de los nuevos dispositivos de acceso inalámbrico. Estoy escribiendo esto ahora en mi tableta Android. No podemos pensar en términos de hoy sobre el futuro, pero debemos pensar como lo haremos mañana.
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