Cloud technologies for development of geographically distributed computational and analytical Geological environment

Описываются подходы к организации единого рабочего пространства исследователя для обработки геологической информации. Предложены подходы по взаимодействию с внешними территориально распределенными сервисами обработки и анализа геологических данных на основе WPS-платформы и по организации интегральной платформы для доступа к интерактивным облачным сервисам обработки геологических данных. Приводятся примеры облачных сервисов и платформ и сравниваются их основные характеристики. Описывается программная реализация предложенных подходов в рамках разрабатываемой информационноаналитической системы GeologyScience.ru. Приводится общая архитектура системы, и кратко описывается каждый из ее модулей. Описываются внешние сервисы, интегрированные в разрабатываемую платформу. The purpose of the study is to create an approach for organization of unified workspace for geological data research and processing. The study proposes approaches for organization of interaction with external geographically distributed processing and analytical services of geological data based on WPS platforms. Аn approach for integral platform organization providing access to interactive cloud processing of geological data is proposed. It connects the users with modern methods of data processing and analysis. A brief description of existing cloud services and platforms and comparison of their basic features is presented. Various groups of cloud services are described depending on the type of services provided to the user. Software implementation of approaches proposed within developing informational and analytical system GeologyScience.ru is addressed. The general architecture of the system and author’s modules developed including technological solutions used are described. A brief review of the services integrated into the platform being developed now is given. The use of the developed platform for processing and analyzing of geological data allows further expanding of capabilities of information-analytical environment developers to support scientific research.