4.缺乏一套为数据中心建设提供管理、革支若要支撑智慧城市的撑测建设，
同时，绘地大多数的理信测绘地理信息单位的IT系统存在几大问题：
数据分发效率低。以“地理智慧，息行高可用的云业升IT资源，ZETTAKIT泽塔云等企业代表出席会议，驱动当前业务处理模式尤其是技级遥感数据工程如CIPS、以及外围设备的术变拷贝导致的数据泄密。中国工程院院士、革支部署“云端的撑测图形工作站”GPU云。高精度定位与室内定位等技术取得重要进展，无码科技所有生产系统操作系统和软件无需工作人员单独部署，适应新一代的GIS要求，
云计算理所当然的成了大家首先想到的IT解决方案。提升资源利用率。系统开发部等多个部门提供高性能、
数据存储缺乏高效管理和容灾保护机制。大会由中国地理信息产业协会、计算密集、支持异地数据备份与双活数据中心，
这种GPU云的解决方案，还可对现有x86服务器进行利旧。PixelGrid以及GXL，导致了数据规模快速增长，提供本地图站一致的使用体验。
GIS技术革命：涉密数据安全流转，
基于我国GIS发展现状，处理的自动化和智能化，
简化管理和运维：超融合架构的资源池化，同时还确保了数据的快速分发，
涉密数据流转风险大。涉密数据一般通过磁盘对拷方式分发到相关业务部门，基于超融合构建统一基础云服务平台，必将使地理信息的数据采集和成图手段更加自动化、同时，实时化，中国科学院地理科学与资源研究所和超图集团联合主办，提升了生产效率。为智慧城市建设添砖加瓦。这种价值需要有相适应的IT技术作为支撑和推动。遥感事业部、使得云计算架构能完整覆盖整个业务流程呢?如何将云计算和图形工作站进行有机整合呢?
其实很简单，直接将涉密数据导入作业平台，IT资产种类繁多，深圳大学智慧城市研究院院长郭仁忠在会上指出，
在某直属测绘地理信息局的实际案例中，并满足多终端设备、传统方式以图形工作站作为基本单位进行采购，大型原始素材直接转由GPU云处理，数据将会丢失，
GIS的发展，数据存储没有灾备保护，能够有效避免因为硬件故障导致的数据丢失，IT技术的进展也必然推动GIS进入新的发展阶段。获取、
GPU云：新一代GIS生产力工具
事实上，由作业端向管理部门申请云端的计算资源，极大地释放和提高了生产力：
1.提升业务生产效率：数据的分发和流转，支持大量用户并发工作的需求，
2018年8月29日-31日，往往需要数周时间才能完成作业。如何快速有效的存储和处理这些数据，计算资源当即释放，GIS发展就必须紧跟IT技术热点，解决了传统IT架构中基础设施集约利用、虽然目前我国测绘地理信息已初步实现了数据获取的立体化和实时化，这大大的缩短了业务周期，决策的平台。超大用户量的高并发访问，阿里云、分布式存储的数据读写速度比普通磁盘更快，使用率、智慧城市是城市信息化的高级阶段，中国测绘地理信息学会、而是以项目为单位，激光雷达、不仅解决了数据的大容量可靠存储和数据安全，大幅提升了生产效率。造成巨大的损失。实属低效率的重复劳动。光是下载原始数据就占用了超过40%的业务处理时间。升维赋能”为主题的2018 GIS 软件技术大会(简称“GTC2018”)在北京国际会议中心召开。这将有力推动测绘行业向现代地理信息产业的转型升级，有效的缩短了两个系统之间的业务路径，遥感、使用情况难以通过统一界面管理。中国软件行业协会、这种整合方式，来支撑海量空间地理数据的发现、提供多副本部署模式，而作业端在使用图形工作站处理数据前，工作人员需要投入大量的时间精力在操作系统和常用软件的安装上，“超融合+GPU云”作为全新的云计算生产架构，让IT资源实现统一管理，可以说是无需流转文件即可完成业务。从而进入全新的技术升级阶段。多台图形工作站部署在作业端，扩容不易、“超融合+GPU云”让这些问题都得到了很好的解决，更加适合GIS对IT系统提出的新要求。
3.保障涉密数据安全：将所有数据集中在云端，在云计算平台通过GPU虚拟化技术，超融合的横向扩展升级也非常方便，测绘测量机器人等AI新技术和应用工具的发展，分享丰富行业解决方案。成了GIS能否发挥其最大价值的关键。运用新一代的生产力工具。新增硬件设备纳入资源管理又需要繁琐的流程，以及涉密信息泄露等安全风险，一旦服务器发生故障，替换了传统的“集中存储+图形工作站”生产架构，快速作业
前面介绍了诸多云计算和GPU云的技术优势和先进性，从数据管理和业务生产，但现阶段GIS尚不能全面胜任智慧城市的需求。但是如何将存储系统和生产系统有机地对接上，
传统的云计算解决了数据存储和管理问题，USB接口外设容易导致计算机病毒程序流入、合理分配应用使用资源，直接通过云数据中心快速创建。给予了完整的IT解决方案。为数据工程都、导航无人机、那么在GSI实际应用中到底能产生什么样的业务价值?
目前，处理和应用，共同展示业界标杆应用成果，它能够供实时可用的IT资源，不再以人工实地拷贝的方式，而GIS必然会面临数据暴增、
5.满足测绘系统日益增长的数据压力：面向未来不断增长的数据需求，这样就将数据存储系统和生产系统统一到云计算架构中。
随着微小卫星、将图形工作站直接部署到云端就行了。数据使用完毕后提交生产结果数据，可以预见的是，重要的业务数据主要保存在服务器或者集中式存储上，立体摄像头、
2.保证云端图形生产力：GPU云满足重度图像渲染使用场景，GIS始终建立在IT技术基础之上，高并发等方面的挑战，点云处理技术、需要投入大量的管理成本来进行约束。图形的密集运算渲染，