はじめに HERE Workspace を使用すると、センサー データやマップ データなどの地理空間データに情報を付加して変換できます。
次の例はいくつかのユース ケースの概要を示したものです。
モバイル デバイスまたは車両から送信された地理空間センサー データを処理する GPS デバイスから収集されたプローブ データに基づいて、道路または主要施設(POI)周辺の渋滞を測定する センサー データに基づいてマップ データを更新し、進行方向、速度制限、禁止/許可されている駐車などの属性を修正する 次に起こるイベントに関するアラートを送信して、リアルタイムで危険警報を提供する さまざまな形式およびインデックス(Navigation Data Standard(NDS)形式のマップなど)にマップを変換する GPS データを他のユーザーに公開して処理を続行する こうしたユース ケースをサポートするために、HERE Workspace ではバッチおよびストリーム パイプラインを利用してデータを変換します。バッチ パイプラインは Apache Spark フレームワーク上に構築され、ストリーム パイプラインは Apache Flink フレームワーク上に構築されます。入力データ カタログの新しいバージョンが利用可能になるたびにバッチ パイプラインが実行され、新しい出力または更新された出力を生成します。ストリーム パイプラインは常時実行されます。
こうした用途やその他の用途に対応するために、HERE Workspace には次の機能が搭載されています。
データとデータ変換プロセス(パイプライン)を管理、探索、分析するための GUI データの管理、パイプラインの管理、認証トークンの取得を行うための一連の REST API HERE Data SDK for Java & Scala には以下が含まれています。 データとパイプラインを管理するためのコマンドラインインターフェース(CLI) データ管理、バッチおよびストリーミング パイプラインの作成を行うための Java ライブラリと Scala ライブラリ 基本的なプロジェクトの基盤を設定するための Maven アーキタイプ 他の HERE 製品を HERE Data SDK for Java & Scala と組み合わせて使用し、機能を拡張することもできます。具体的には、データ インスペクター ライブラリを使用してパイプライン アプリケーションをデバッグすることができます。これは、ベース マップ上に表示された出力を検査することで行えます。
詳細については「データ インスペクター ライブラリ ディベロッパー ガイド 」を参照してください。
一般的なユース ケース プラットフォーム開発者にとって最も一般的な使用例は次の 2 つです。
マップのコンパイル クラウド ソース マップの更新 マップのコンパイル 次のライフサイクルは一般的なユース ケースの例です。
さまざまなデータ ソースを、指定したユース ケース用の 1 つのカスタム マップにコンパイルします。 利用可能なコンテンツを参照します。HERE Workspace では、標準的な定義マップ、交通情報、天気情報をすべて利用できます。 データの分析を実行します。データアナリストは Python SDK を使用できます。 データを 1 つのプロダクトに結合します。このアーキテクチャは通常、マップのコンパイルに統合するデータと、マップのコンパイル結果のプレースホルダーで構成されています。次の図を参照してください。 図 1. マップ コンパイル アーキテクチャ データ パイプラインを作成し、入力データ ソースを出力プロダクトに接続します。パイプラインではビジネス ロジックと選択条件を適用できます。 HERE Data Processing Library(DPL)を使用すると、ソース データの新しいバージョンがリリースされたときにマップを段階的にコンパイルできます。入力ソースを監視したり、古いデータを除外したりするコードを書く必要はありません。 クラウド ソース マップの更新 次のライフサイクルは、マップのコンパイル例に基づいて構築されています。
このドキュメントに適用される利用規約については、「HERE Documentation License 」を参照してください。
データのセキュリティと耐久性に関するベストプラクティスの詳細については、Data API を参照してください。