劉 禹 李勝樂 李 力

1中國(guó)地震局地震研究所，湖北 武漢，430071

測(cè)震數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)傳輸和可視化技術(shù)是研發(fā)地震監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，目前國(guó)內(nèi)地震行業(yè)常用的監(jiān)測(cè)軟件系統(tǒng)有地震速報(bào)信息共享服務(wù)系統(tǒng)EQIM（earthquake instant message）［1］，該系統(tǒng)功能包括地震系統(tǒng)內(nèi)部速報(bào)信息的快速通報(bào)、匯集與共享；基于NetSeis/IP協(xié)議的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控平臺(tái)jopens［2］，該系統(tǒng)可對(duì)臺(tái)站實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控以及狀態(tài)發(fā)布；國(guó)外有監(jiān)測(cè)世界地震活動(dòng)性的IRIS網(wǎng)絡(luò)［3，4］。這些系統(tǒng)均運(yùn)行于單節(jié)點(diǎn)服務(wù)器之上，有能力實(shí)時(shí)處理當(dāng)前1 100個(gè)國(guó)家和區(qū)域臺(tái)所產(chǎn)生的測(cè)震數(shù)據(jù)流。然而隨著寬頻帶臺(tái)網(wǎng)和地震預(yù)警臺(tái)網(wǎng)的建設(shè)，未來需要實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)量將增加數(shù)倍［5］，遠(yuǎn)超過任何傳統(tǒng)計(jì)算平臺(tái)的處理能力。因此，地震行業(yè)正在逐步建設(shè)基于hadoop和spark等分布架構(gòu)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，以解決了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理問題［6-10］。如何對(duì)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的海量測(cè)震相關(guān)流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)、高效的傳輸和顯示仍然需要探索。為此，本文基于最新的HTML 5（hyper text markup language 5）標(biāo)準(zhǔn)，以Kafka為數(shù)據(jù)接口，Websocket為通信協(xié)議，Echarts為前端渲染組件，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一套B/S（browser/server）架構(gòu)的測(cè)震數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)可視化系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)采用B/S架構(gòu)，用戶可在任意平臺(tái)通過瀏覽器訪問。B/S架構(gòu)下的應(yīng)用程序通常由3部分組成，即數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和表示層。數(shù)據(jù)層中數(shù)據(jù)來源于Kafka分布式緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，服務(wù)層搭建采用SpringMVC框架，功能為實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)篩選統(tǒng)計(jì)和分析，MVC框架的模塊相互獨(dú)立的松耦合性特點(diǎn)便于后期代碼維護(hù)和重構(gòu)，表示層由Echarts實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。三層結(jié)構(gòu)搭建的具體程序流程如圖2所示。

圖1 系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)Fig.1 System Technical Architecture

圖2 Web應(yīng)用程序流程Fig.2 Web Application Flow

1.1 表示層設(shè)計(jì)

表示層即瀏覽器端主要負(fù)責(zé)與后臺(tái)交互，將數(shù)據(jù)層封裝的數(shù)據(jù)渲染為HTML頁(yè)面，通過瀏覽器進(jìn)行展示。當(dāng)數(shù)據(jù)通過Websocket返回給瀏覽器后，可直接在Echarts中進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示，通過散點(diǎn)圖變化和動(dòng)態(tài)條形統(tǒng)計(jì)圖直觀表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)。同時(shí)將數(shù)據(jù)按時(shí)間段保留，用戶可以選擇最近一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)通過Echarts統(tǒng)計(jì)圖查看數(shù)據(jù)整體變化趨勢(shì)，主要包括接收數(shù)據(jù)的值域分布統(tǒng)計(jì)；接收數(shù)據(jù)的差值統(tǒng)計(jì)；接收數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化統(tǒng)計(jì)；接收數(shù)據(jù)的整體變化趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)。

與傳統(tǒng)B/S前后端”請(qǐng)求/響應(yīng)”模式類似，瀏覽器端發(fā)送至服務(wù)器的Websocket通道建立的”握手”請(qǐng)求實(shí)際屬于http請(qǐng)求，通過用戶點(diǎn)擊觸發(fā)Websocket通道建立請(qǐng)求函數(shù)，后臺(tái)接收“握手”請(qǐng)求，通道建立后數(shù)據(jù)可持續(xù)發(fā)送至前端顯示。系統(tǒng)同時(shí)借助Jquary框架優(yōu)秀的跨平臺(tái)兼容性，有效解決瀏覽器兼容性問題。通過應(yīng)用Jquary插件的可擴(kuò)展開發(fā)的特點(diǎn)，搭建出的前端框架代碼邏輯清晰，方便后續(xù)維護(hù)，Web界面效果美觀。數(shù)據(jù)可視化顯示由Echarts完成，借助Echarts統(tǒng)計(jì)圖種類豐富，可交互式強(qiáng)的特點(diǎn)，將數(shù)據(jù)關(guān)鍵信息采用多種形式直觀表達(dá)，同時(shí)用戶可根據(jù)需求選擇性展示數(shù)據(jù)。

1.2 服務(wù)層設(shè)計(jì)

服務(wù)層是為表示層提供數(shù)據(jù)信息的核心架構(gòu)層，是客戶端訪問數(shù)據(jù)庫(kù)的主要途徑［11］。服務(wù)層收到前端Websocket請(qǐng)求后，返回響應(yīng)，Websocket通道建立完成。服務(wù)層主要作用在于請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理。服務(wù)層對(duì)數(shù)據(jù)的處理包括篩選國(guó)內(nèi)臺(tái)站，提供國(guó)內(nèi)臺(tái)站經(jīng)緯度，剔除問題臺(tái)站數(shù)據(jù)等臺(tái)站數(shù)據(jù)處理。將處理結(jié)果通過Websocket通道主動(dòng)發(fā)送至前端顯示。

區(qū)別于傳統(tǒng)流數(shù)據(jù)處理輪詢方式中服務(wù)層單次前端請(qǐng)求-單次后端返回的模式，本系統(tǒng)采Websocket通信協(xié)議實(shí)現(xiàn)了一次“握手”，后續(xù)數(shù)據(jù)持續(xù)發(fā)送，瀏覽器端只需向服務(wù)器端發(fā)送一次Websocket“握手”請(qǐng)求便可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的持久通信，后續(xù)無需再向服務(wù)器端發(fā)送新的http請(qǐng)求，服務(wù)器端可主動(dòng)推送數(shù)據(jù)至前端。通道的建立大大降低了服務(wù)器負(fù)載，同時(shí)也提高了瀏覽器端的顯示效率。當(dāng)用戶關(guān)閉瀏覽器或者關(guān)閉Websocket通道，則瀏覽器與服務(wù)器端通信中斷。

1.3 數(shù)據(jù)層設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)層主要負(fù)責(zé)存儲(chǔ)管理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)。系統(tǒng)中所用數(shù)據(jù)為臺(tái)站接收到的實(shí)時(shí)連續(xù)波形數(shù)據(jù)所提取出的特征值流數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由各個(gè)臺(tái)站在接收到地震震相時(shí)通過算法程序計(jì)算處理產(chǎn)生，后續(xù)文中統(tǒng)一稱為臺(tái)站響應(yīng)數(shù)。各臺(tái)站作為消息的推送者（producer），會(huì)先將數(shù)據(jù)推送到Kafka集群中，Kafka集群則將這些數(shù)據(jù)以日志文件的形式發(fā)送并持久化到硬盤中，之后利用了磁盤的順序讀寫，提高讀寫效率。

Kafka采用“發(fā)布-訂閱”消息處理模式，利用不同的“topic”對(duì)消息的歸納，類似于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的表名［12-13］。本文所述系統(tǒng)中服務(wù)器通過訂閱Kafka中的特定topic，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控讀取。Kafka作為緩存數(shù)據(jù)庫(kù)，定期更新接收到的臺(tái)站流數(shù)據(jù)，Kafka緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中只存放固定時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存放格式為json格式。

2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)主要應(yīng)用于地震監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)，系統(tǒng)通過服務(wù)器端對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。當(dāng)接收到地震臺(tái)站發(fā)送的實(shí)時(shí)測(cè)震數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)存入測(cè)震信息數(shù)據(jù)庫(kù)中，并通過監(jiān)測(cè)平臺(tái)瀏覽器與服務(wù)器間已建立的Websocket通道，將數(shù)據(jù)主動(dòng)發(fā)送瀏覽器并在Echarts中顯示。具體實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。

圖3 測(cè)震數(shù)據(jù)接收顯示流程Fig.3 Flow of Receiving and Displaying Seismic Data

系統(tǒng)主要通過前端部分的ECharts統(tǒng)計(jì)圖顯示，前端與服務(wù)器端的Webscoket通道建立和服務(wù)器端獲取Kafka緩存數(shù)據(jù)庫(kù)中的測(cè)震流數(shù)據(jù)3部分實(shí)現(xiàn)。

2.1 前端搭建實(shí)現(xiàn)

前端Echarts統(tǒng)計(jì)圖構(gòu)建無需復(fù)雜的環(huán)境搭建，引入JQuary和Echarts所需js腳本便可搭建Echarts運(yùn)行環(huán)境，實(shí)現(xiàn)Echarts統(tǒng)計(jì)圖的調(diào)用。通過修改Echarts內(nèi)置setoption配置項(xiàng)函數(shù)便可實(shí)現(xiàn)包括統(tǒng)計(jì)圖樣式的修改、統(tǒng)計(jì)圖種類的選擇、交互式插件的添加等相關(guān)功能。利用Echarts內(nèi)置dataset屬性特性，可將從服務(wù)器接收的key-value格式數(shù)據(jù)，通過簡(jiǎn)單設(shè)置其中的encode屬性完成從數(shù)據(jù)到圖形的映射。

Echarts接收數(shù)據(jù)采用流式加載，與Websocket協(xié)議相結(jié)合后，數(shù)據(jù)加載后可立即實(shí)現(xiàn)Echarts圖表渲染。Echarts在兼容當(dāng)前主流瀏覽器的前提下，同時(shí)以VML（vector markup language）形式渲染圖表，實(shí)現(xiàn)與低版本IE瀏覽器的兼容。

2.2 WebScoket通道建立實(shí)現(xiàn)

WebScoket通道的建立主要通過通道啟動(dòng)、通道構(gòu)建、通道調(diào)用3個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)。

1）通道啟動(dòng)步驟主要通過系統(tǒng)創(chuàng)建WebSocke配置文件實(shí)現(xiàn)，依賴WebSocke配置文件中的核心配置類ServerApplicationConfig，建立通道啟動(dòng)入口函數(shù)，系統(tǒng)啟動(dòng)后會(huì)首先調(diào)用啟動(dòng)入口函數(shù)完成通道啟動(dòng)工作。

2）通道構(gòu)建步驟在啟動(dòng)完成后執(zhí)行，系統(tǒng)通過創(chuàng)建Websocket執(zhí)行文件，編寫Websocket執(zhí)行函數(shù)，執(zhí)行函數(shù)包括連接建立函數(shù)onopen（）、前端接收服務(wù)端數(shù)據(jù)函數(shù)onmessage（）、連接關(guān)閉函數(shù)onclose（）。

3）通道調(diào)用步驟通過系統(tǒng)創(chuàng)建Websocke實(shí)例對(duì)象實(shí)現(xiàn)，通過對(duì)象調(diào)用onopen（）函數(shù)建立連接后調(diào)用Webscoket內(nèi)置函數(shù)send（）發(fā)送前端請(qǐng)求。服務(wù)器端接收請(qǐng)求發(fā)送數(shù)據(jù)至前端onmessage（）函數(shù)中，前后端通道建立完成，系統(tǒng)后續(xù)在通道建立的基礎(chǔ)上可實(shí)現(xiàn)前后端數(shù)據(jù)持續(xù)傳輸。

2.3 服務(wù)器端搭建實(shí)現(xiàn)

Kafka測(cè)震流數(shù)據(jù)獲取，主要通過java構(gòu)建Kafka消費(fèi)者程序，利用消費(fèi)者對(duì)象consumer.poll（long）函數(shù)拉取指定“topic”內(nèi)的數(shù)據(jù)并發(fā)送至服務(wù)器。消費(fèi)情況會(huì)同步記錄到Zookeeper服務(wù)器集群中，Zookeeper是一個(gè)高性能開源分布式應(yīng)用協(xié)調(diào)服務(wù)，分布式應(yīng)用可以基于它實(shí)現(xiàn)同步配置管理，集群管理等更高級(jí)的服務(wù)。當(dāng)系統(tǒng)停止消費(fèi)，Zookeeper會(huì)記錄消費(fèi)者最后消費(fèi)消息的偏移量offset，待系統(tǒng)再一次正常消費(fèi)后從此偏移量繼續(xù)消費(fèi)消息，從而確保每條消息被成功消費(fèi)。

Kafka數(shù)據(jù)拉取操作在Websocket執(zhí)行代碼中的onopen（）函數(shù)中執(zhí)行。系統(tǒng)全程對(duì)Kafka中數(shù)據(jù)拉取線程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，監(jiān)測(cè)到數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)將線程休眠，休眠時(shí)間小于接收數(shù)據(jù)時(shí)間以保證接收數(shù)據(jù)完整，拋出該數(shù)據(jù)至Websocket執(zhí)行代碼中的onmessage（）函數(shù)中，之后線程重啟，從而將該數(shù)據(jù)主動(dòng)發(fā)送至前端Echarts統(tǒng)計(jì)圖顯示。

3 系統(tǒng)運(yùn)行測(cè)試

3.1 Websocket協(xié)議下的網(wǎng)絡(luò)消耗

通過測(cè)試在相同時(shí)間內(nèi)，分別使用Websocket協(xié)議和基于http協(xié)議的Ajax技術(shù)請(qǐng)求服務(wù)器端流數(shù)據(jù)并更新瀏覽器顯示。以谷歌瀏覽器為例，利用其開發(fā)者工具測(cè)試瀏覽器與服務(wù)器間的“請(qǐng)求/響應(yīng)”次數(shù)，來比較Websocket協(xié)議和傳統(tǒng)Ajax輪詢技術(shù)的低網(wǎng)絡(luò)消耗差別。結(jié)果表明，Ajax技術(shù)處理流數(shù)據(jù)時(shí)需要瀏覽器向服務(wù)器逐條請(qǐng)求，流數(shù)據(jù)中的每一條數(shù)據(jù)需要完成“請(qǐng)求/響應(yīng)”操作，測(cè)試傳輸690條數(shù)據(jù)，傳輸所用時(shí)間共計(jì)13 110 ms；通過Websocket協(xié)議處理流數(shù)據(jù)過程中只需瀏覽器與服務(wù)器間進(jìn)行一次Websocket通道建立的“請(qǐng)求/響應(yīng)”測(cè)試傳輸690條數(shù)據(jù)，傳輸所用時(shí)間共計(jì)37 ms；大大減輕了服務(wù)器負(fù)擔(dān)，降低了網(wǎng)絡(luò)消耗。

3.2 臺(tái)站響應(yīng)顯示

如圖4所示，系統(tǒng)所接收數(shù)據(jù)來自中國(guó)地震臺(tái)網(wǎng)中心2020-01-02—2020-01-09臺(tái)站響應(yīng)數(shù)據(jù)，將響應(yīng)臺(tái)站通過經(jīng)緯度展示在地圖上，同時(shí)地圖右側(cè)條形統(tǒng)計(jì)圖可準(zhǔn)確表明對(duì)于臺(tái)站名和臺(tái)站響應(yīng)信息到達(dá)臺(tái)網(wǎng)的時(shí)間，所有統(tǒng)計(jì)圖均為動(dòng)態(tài)顯示。本文所述系統(tǒng)在顯示流數(shù)據(jù)后同時(shí)可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，后期可對(duì)記錄結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。系統(tǒng)頁(yè)面上方為時(shí)間選擇窗口，可依據(jù)需求顯示并下載自定義時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)，同時(shí)可下載自定義時(shí)間段內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

圖4 系統(tǒng)顯示臺(tái)站響應(yīng)數(shù)據(jù)Fig.4 Platform Displays Response Data of the Station

3.3 臺(tái)站響應(yīng)統(tǒng)計(jì)展示

系統(tǒng)可將任意時(shí)間段內(nèi)（時(shí)間段最大為7 d）內(nèi)各個(gè)臺(tái)站響應(yīng)信息記錄至本地json格式的文件中，通過Echarts統(tǒng)計(jì)圖可對(duì)7 d內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整體統(tǒng)計(jì)，如圖5所示。用戶可根據(jù)需求在地圖上交互式劃定選擇特定區(qū)域內(nèi)臺(tái)站，右側(cè)條形統(tǒng)計(jì)圖可統(tǒng)計(jì)所選臺(tái)站7 d內(nèi)總計(jì)響應(yīng)次數(shù)，同時(shí)計(jì)算區(qū)域內(nèi)響應(yīng)次數(shù)的平均值，中位數(shù)和眾數(shù)。同時(shí)地圖上臺(tái)站響應(yīng)數(shù)值點(diǎn)的大小可根據(jù)最右側(cè)時(shí)間值的變化而變化，用戶可以通過左側(cè)數(shù)值軸設(shè)置閾值來顯示指定臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)區(qū)間內(nèi)臺(tái)站。將臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)通過點(diǎn)的半徑來表示其大小，使用戶可通過點(diǎn)大小變化快速發(fā)現(xiàn)臺(tái)站響應(yīng)數(shù)異常的臺(tái)站。

圖5 臺(tái)站響應(yīng)數(shù)據(jù)整體頁(yè)面統(tǒng)計(jì)Fig.5 Overall Page Statistics of Response Data of Each Station

借助Echarts統(tǒng)計(jì)圖圖表種類豐富的特點(diǎn)，通過利用條形統(tǒng)計(jì)圖，折線統(tǒng)計(jì)圖以及餅圖表示臺(tái)站響應(yīng)數(shù)的變化趨勢(shì)以及值域分布。圖6（a）表示所選區(qū)域內(nèi)臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)的值域分布以及各值域內(nèi)臺(tái)站所占比例便于用戶判斷所選區(qū)域內(nèi)在特定時(shí)間段內(nèi)的臺(tái)站地震波接收情況；圖6（b）表示所選區(qū)域內(nèi)各臺(tái)站間臺(tái)站響應(yīng)數(shù)的差值比對(duì)，通過統(tǒng)計(jì)圖用戶可直接獲得區(qū)域內(nèi)臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)較多臺(tái)站，在一定區(qū)域內(nèi)個(gè)別臺(tái)站的臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)較多一般為異常臺(tái)站；圖6（c）為動(dòng)態(tài)變化條形統(tǒng)計(jì)圖，圖6（c）左側(cè)為每日各臺(tái)站響應(yīng)數(shù)變化，圖6（c）右側(cè)為每日每小時(shí)臺(tái)站響應(yīng)數(shù)變化，用戶可自行選擇日期查看當(dāng)天各小時(shí)內(nèi)臺(tái)站響應(yīng)數(shù)具體數(shù)據(jù)和變化情況；圖6（d）為折線統(tǒng)計(jì)圖表示所選區(qū)域內(nèi)各臺(tái)站7 d內(nèi)臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)變化趨勢(shì)。通過圖6（c）和圖6（d）的臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)變化統(tǒng)計(jì)圖便于用戶發(fā)現(xiàn)臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)變化異常臺(tái)站，后續(xù)可對(duì)異常臺(tái)站進(jìn)行重點(diǎn)觀測(cè)研究。

圖6 Echarts統(tǒng)計(jì)圖分析表示臺(tái)站響應(yīng)次數(shù)Fig.6 Echarts Statistical Graph Shows the Response Times of the Station

Echarts統(tǒng)計(jì)圖表支持在線下載功能，圖7所示各個(gè)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果均可單獨(dú)下載至本地，也可將所有統(tǒng)計(jì)結(jié)果制成統(tǒng)計(jì)報(bào)表下載。

3.4 異常臺(tái)站自動(dòng)標(biāo)記記錄

系統(tǒng)在選取特定區(qū)域內(nèi)臺(tái)站后，會(huì)自動(dòng)計(jì)算所選區(qū)域內(nèi)各個(gè)臺(tái)站響應(yīng)數(shù)的特征值，當(dāng)出現(xiàn)某臺(tái)站的響應(yīng)數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于所選區(qū)域內(nèi)臺(tái)站的響應(yīng)數(shù)的各個(gè)特征值時(shí)，則系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記該異常臺(tái)站為紅色，同時(shí)將問題臺(tái)站自動(dòng)備份至本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)方便用戶統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)，并提供下載功能，用戶可將異常臺(tái)站信息下載為本地txt文件。例如框選山西地區(qū)部分臺(tái)站，如圖7（a）所示，系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)算山西地區(qū)內(nèi)各臺(tái)站臺(tái)站響應(yīng)數(shù)的特征值，根據(jù)統(tǒng)計(jì)圖所示，其中SX/HZH臺(tái)站數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常，圖7（b）為導(dǎo)出該異常臺(tái)站的txt文件，其中picks值為臺(tái)站響應(yīng)數(shù)。

圖7 異常臺(tái)站標(biāo)記Fig.7 Abnormal Station Markers

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著國(guó)內(nèi)各省市地震臺(tái)站數(shù)量和密度的不斷增加所帶來的海量觀測(cè)數(shù)據(jù)，本文提出了一種可適應(yīng)分布式大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)流處理系統(tǒng)，該系統(tǒng)可將存于分布式緩存數(shù)據(jù)庫(kù)Kafka中的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)讀取，同時(shí)借助Websocket全雙工實(shí)時(shí)通信和低網(wǎng)絡(luò)消耗優(yōu)勢(shì)，將服務(wù)器消息持續(xù)高效推送至前端Echarts中進(jìn)行分析和多種統(tǒng)計(jì)圖顯示，有效解決了大數(shù)據(jù)平臺(tái)下的測(cè)震數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)傳輸與可視化存在的問題。

結(jié)合未來大數(shù)據(jù)時(shí)代下的海量測(cè)震數(shù)據(jù)流的可視化需求，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)傳輸以及顯示能力，降低系統(tǒng)對(duì)海量數(shù)據(jù)分析所產(chǎn)生的高服務(wù)器負(fù)荷是今后相關(guān)可視化系統(tǒng)研發(fā)的重點(diǎn)。