为什么说你的GIS软件架构不是云原生的？你将你的GIS服务器搬到了云端，那么您的GIS架构就是云原生的吗？
答：如果您只是将您的GIS服务器移动到AWS或Azure，那么您的SDI并不是云原生的。这被称为重托管或基础设施即服务（IaaS）。您可能会从像AWS RDS这样的云管理数据库中获得一些好处，并且您的单个GIS服务器实例可以按需扩展。但是，您没有一个云原生架构能够提供的真正弹性可伸缩的基础设施。
而这是什么意思呢？
- Scale Out扩展
为了实现真正的可伸缩性，您需要在负载平衡器后面扩展多个服务器。参见下面的Esri解决方案。
多机器部署GIS服务器集群
不幸的是，这个解决方案是静态的（不仅仅是因为您需要提前从Esri购买核心许可证）。没有向集群添加实例的自动机制。输入AWS自动缩放组。AWS提供动态负载平衡，autoscaling组根据需要自动向集群添加和删除EC2实例。
为了使所有这些都能工作，服务器必须是无状态的。在Esri示例中，您可能注意到“服务器目录和配置存储”位于共享网络目录中。这有两个目的。您需要存储缓存的磁贴以及有关服务和层的配置元数据。让我们来看看如何改进这一点。
- Service Metadata and Tile Caches服务元数据和切片缓存
首先让我们在数据库中存储服务和层的元数据。这种方法的一个优点是，我们不需要为服务器配置和数据库制定单独的备份计划，如果需要，我们可以轻松地查询配置。别担心，我们可以在元数据中存储多个连接，这样我们的操作数据库就可以选择性地与元数据数据库分离。
然后让我们在Elasticache Redis中缓存所有元数据，以实现超快速的内存访问。现在，我们在服务和层元数据两个方面都做到了最好：速度和持久性。
接下来让我们检查一下我们的切片缓存。它可以是栅格切片或MVT。让我们把所有的切片放在一个S3桶里，然后把Cloudfront CDN放在上面。不要忘了删除所有这些空白栅格图块以优化存储。你能感觉到你的地图已经变得更平滑和更灵敏了吗？
- Big Data大数据
如果你的数据库在不可避免的物联网/无人机/计算机视觉地理数据分析期间无法与你一起扩展，那么每秒能够服务数百万个web请求又有什么好处呢？同样的横向扩展概念也适用，这样您就可以进行大规模的并行查询处理。你可以使用Hadoop，但是那些知道如何用geospatial编写map reduce函数的人非常昂贵，甚至有点势利。JK公司。
如果有一个具有空间查询功能的大数据存储库，它有一个传统的查询接口，这样您就可以将它连接到您的分析和报告工具（如Tableau）上，那就太好了。好消息！大数据数据库有两种：MySQL接口的MemSQL和PostGIS接口的Citus数据。
- GeoEvents（地理事务）
让我们来介绍一下geoevent处理能力。实时映射可以通过websockets、webhooks和/或Pubnub实现。对于地理围栏，您应该考虑包括关键地理空间功能的Azure流分析。
- Composable（可组合的）
AWS CloudFormation模板允许您通过声明性模型根据需要组合和调整基础结构堆栈。把它想象成一个灵活的云安装程序，它可以自动化您的devops和基础设施过程。如果您不熟悉这个概念，请阅读基础架构代码。
- Accessible（可获取的）
云应用商店已经开放！它被称为AWS市场。作为一个企业应用程序采购员，如果您只处理AWS市场，它不会简化您的试用、环境供应和采购吗？如果只需点击几下，您就可以在不到一个小时的时间内从市场上建立一个复杂的空间数据基础设施堆栈，这对您来说会更容易吗？我不是说只有一个AMI实例可用。
- Azure / Docker / Kubernetes
所有这些云原生的东西都可以在Azure和各种Docker编排平台（可以在Azure、AWS或内部部署）中完成。为了简单起见，我选择使用一些AWS和自动缩放组示例来说明一种流行的云本地基础设施形式。使用以下类似技术的示例来比较与awsazure和Docker的选项。（不包括谷歌云平台）
- Compatibility（兼容性）
- Shameless Plug打个广告
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上面是linkedin上的一篇将云原生GIS的文章，其实我觉得下面这一篇讲的更好
