Sin almacenamiento de datos de archivo no habrían pronósticos meteorológicos
>> sábado, 25 de enero de 2014
Almacenamiento de datos de archivo y predicciones de fenómenos meteorológicos
http://www.infostor.com/ 25/01/2014
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Se podría pensar que no hay ninguna relación entre el almacenamiento de datos de archivos y la predicción del tiempo, pero sin almacenamiento - y me refiero a una gran cantidad de almacenamiento de archivo - nuestros pronósticos no estarían mejorando mucho.
Tome el ejemplo siguiente para el almacenamiento de archivos utilizando HPSS , que es bien conocido en la comunidad de archivo para el HSM más escalable. Tome nota de que cuatro de los mejores sitios de diez archivos en el mundo son los sitios de clima: ECMWF, NOAA, Reino Unido Met, y DKRZ. La razón es que cada día estos sitios de archivos de todos los datos de entrada para el pronóstico del tiempo.
Esto incluye cosas como entrada de satélite de todo tipo de diferentes colecciones a las temperaturas a distintas alturas, para cerrar las velocidades a diferentes altitudes, boya de información en el océano, y un montón de otra información. Luego combine eso con las estaciones terrestres, aviones, sensores de a bordo y se habla de muchos terabytes de datos de entrada.
A continuación, el pronóstico está dirigido - a veces - un par de veces al día y la salida de la previsión se guarda para cada pronóstico. Esto continúa durante meses o años hasta que se desarrolló un nuevo modelo de pronóstico y ahora el nuevo modelo tiene que ser validada.
Así que lo que se hace es que los sitios de clima vuelva a ejecutar el pronóstico con todos los datos de entrada de edad y crear un nuevo pronóstico. Ahora, a veces el nuevo pronóstico tiene nuevos insumos, ya que, por ejemplo, un nuevo satélite se ponga en servicio, pero los modelos siempre se puede ejecutar sin que los nuevos datos.
La nueva salida del modelo se compara con los resultados del modelo antiguo y el análisis estadístico se hace para asegurarse de que el nuevo modelo ofrece una mejor solución que el anterior modelo. Esto es especialmente cierto cuando la previsión es simplemente errónea. Los sitios de asegurarse de que el nuevo modelo hace un mejor trabajo en la predicción de que el viejo modelo que consiguió el mal pronóstico. El pronóstico del tiempo es otro ejemplo de una aplicación que ha visto una explosión de datos sin un final a la vista.
Tome el ejemplo siguiente para el almacenamiento de archivos utilizando HPSS , que es bien conocido en la comunidad de archivo para el HSM más escalable. Tome nota de que cuatro de los mejores sitios de diez archivos en el mundo son los sitios de clima: ECMWF, NOAA, Reino Unido Met, y DKRZ. La razón es que cada día estos sitios de archivos de todos los datos de entrada para el pronóstico del tiempo.
Esto incluye cosas como entrada de satélite de todo tipo de diferentes colecciones a las temperaturas a distintas alturas, para cerrar las velocidades a diferentes altitudes, boya de información en el océano, y un montón de otra información. Luego combine eso con las estaciones terrestres, aviones, sensores de a bordo y se habla de muchos terabytes de datos de entrada.
A continuación, el pronóstico está dirigido - a veces - un par de veces al día y la salida de la previsión se guarda para cada pronóstico. Esto continúa durante meses o años hasta que se desarrolló un nuevo modelo de pronóstico y ahora el nuevo modelo tiene que ser validada.
Así que lo que se hace es que los sitios de clima vuelva a ejecutar el pronóstico con todos los datos de entrada de edad y crear un nuevo pronóstico. Ahora, a veces el nuevo pronóstico tiene nuevos insumos, ya que, por ejemplo, un nuevo satélite se ponga en servicio, pero los modelos siempre se puede ejecutar sin que los nuevos datos.
La nueva salida del modelo se compara con los resultados del modelo antiguo y el análisis estadístico se hace para asegurarse de que el nuevo modelo ofrece una mejor solución que el anterior modelo. Esto es especialmente cierto cuando la previsión es simplemente errónea. Los sitios de asegurarse de que el nuevo modelo hace un mejor trabajo en la predicción de que el viejo modelo que consiguió el mal pronóstico. El pronóstico del tiempo es otro ejemplo de una aplicación que ha visto una explosión de datos sin un final a la vista.
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