الغابة gif

المدونة مدونة Jungleworksطوقان

تطوير حلول الخرائط

بواسطة فريق Tookan ٢٤ سبتمبر ٢٠٢٢

تحسين الطريق -05

الحاجة الملحة

غالبًا ما نعتبر Google أمرًا مفروغًا منه ، خاصةً إذا كنا المستهلك اليومي - أي أننا نستهلك أشياء في الواجهة الأمامية ، بما في ذلك التطبيقات والخدمات الأخرى. حقيقة أن لدينا هاتفًا ذكيًا ، وإمكانية الوصول إلى الإنترنت كمكمل ، يبدو أنها كافية بالنسبة لنا لمنع مشاركة Google وحرية معينة تأتي مع علامتها "المجانية" لمعظم الخدمات. للأسف ، لا يمكن قول الشيء نفسه عن المطور ، أو الأعمال التي لها علاقة بالخدمات اللوجستية.

تعتبر خرائط Google ، إحدى خدماتها الرئيسية ، بمثابة خدمة الانتقال لجميع حلول الخرائط تقريبًا. هذا هو الحال على الأقل مع السيناريو الهندي - كما هو الحال في الولايات المتحدة. إذا كنت شركة تعمل في مجال الخدمات اللوجستية والنقل ، فقد تتحمل Google تكاليف كبيرة. لنفترض أنك تعمل في مجال توصيل الأثاث ، فستحتاج إلى الدفع مقابل أتمتة سير العمل اللوجستي على الخريطة ، نظرًا لأن العناوين تقع ضمن نطاق خرائط Google ، حتى لو كانت هذه العناوين مملوكة لعملائك المخلصين والتجار المشاركين. تحتاج أيضًا إلى القيام بذلك مراراً وتكراراً.

الأسباب وراء حدوث هذه التكاليف بسيطة - لا تستثمر العديد من الحكومات في مجموعة بيانات عامة ، أو تعيين حلول لحوافزها الخاصة - مما يجعل Google الخيار الوحيد القابل للتطبيق. إن جعل الشركات تدفع مقابل شيء تمتلكه بالفعل يبدو غير عادل ، خاصة في أعقاب الحكومات المهملة. السويد والدنمارك وفرنسا وألمانيا هي أمثلة على الاستثناءات من هذه القاعدة - فقد اتخذت خطوات مهمة نحو جعل بيانات الخرائط وغيرها من المعلومات المماثلة جزءًا من المجال العام. يمكن إبراز حقيقة أن هذه الحكومات استباقية وتقدمية من خلال الازدهار الاقتصادي النسبي ومستويات المعيشة - لم يتمكنوا من الحفاظ على ذلك من خلال مجرد رد الفعل تجاه الأزمات. ربما يمكننا أن نأخذ مثالاً ، ربما لا.

بغض النظر ، نحن بحاجة إلى علاج لهذا الوضع. ببساطة ، نحن بحاجة إلى حل لرسم الخرائط ، وهو أمر يسهل قوله أكثر من فعله. يتحول الأشخاص الذين لديهم تكاليف كبيرة لرسم الخرائط نحو مزودي خدمات مختلفين منخفضي التكلفة مثل Mapbox و Mapzen و MapQuest وما إلى ذلك. ويمكنك أيضًا تطوير الحلول الخاصة بك. هذه المهمة ليست مستحيلة تمامًا - ومع ذلك ، من الصعب تطوير خدمة رسم الخرائط التكيفية ، وماذا يحدث مع خدمة OSM (OpenStreetMap) التي تحصل على تحديثات منتظمة وسيلانية. مشكلة أخرى تتعلق بالبنية التحتية الرقمية. قد ينجح تطوير حل بدقة كبيرة في الغرب ، لكن لا يمكن المطالبة بالشيء نفسه بالنسبة لجميع البلدان.

التدابير اللازمة

هناك ثلاث خطوات مهمة في عملية تطوير حلول رسم الخرائط الخاصة بك:

  1. الترميز الجغرافي والترميز الجغرافي العكسي
  2. التخطيط
  3. التوجيه

ترتيب التنفيذ هنا ليس مهمًا ، ويختلف وفقًا لاحتياجات العمل في متناول اليد. لنفترض أن شركتك متخصصة في حل مشاكل توجيه المركبات. هنا ، سيكون من الواضح أنه إذا كان لديك أنظمة التوجيه الخاصة بك ، فستكون هناك قيمة أكبر لهذه الخدمة!

المهمة هائلة للغاية ، إذا قام المرء بسحق الأرقام. إن الاضطرار إلى حل المشكلات على طريق واحد فردي لـ 10 مدن يتطلب (10!) تباديل. هذه هي علامة المضروب ، لذا فهي تقريبًا 10 * 9 * 8 .... * 1 أي ما يعادل 3.62 مليون طريقة يجب سحقها. الأرقام في هذه المنطقة غير مفهومة ببساطة - وبالتالي ، العثور على الطرق المثلى عبر العديد من البلدان ، مع العديد من المركبات ونقاط التسليم ، (ناهيك عن أكشاك الرسوم وآلاف القيود والمتغيرات المعقدة الأخرى!) تصبح مهمة شاقة ، وهي مهمة تتكبد بشدة تكاليف باهظة فيما يتعلق بـ Google.

إذن ما هو الحل الأفضل؟ نوصي بأن يكون OSRM (Open Source Resource Manager) مناسبًا لهذه المهمة. يمكننا اعتماد مشروع OSM (المذكور أعلاه) لهذه الأحجار الكريمة - كما هو مكتوب بلغة C / C ++ ، يحدث أيضًا أن يكون سريعًا.

الآن ، نحن لا ندعو إلى البحث عن هذا فورًا على نطاق كوكبي ، لأن ذلك سيكون أيضًا استثمارًا نقديًا كبيرًا. الفكرة هي تحديد الحاجة إلى الساعة وبناء نسخة مناسبة صغيرة الحجم في البداية. في وقت لاحق ، يمكننا قياسه حسب الرغبة.

هذا لأغراض التوجيه. إذا كنت مشتركًا في رسم الخرائط ، فإن الترميز الجغرافي والترميز الجغرافي العكسي ضروريان. التكويد الجغرافي هو عملية طحن مجموعة من أجزاء البيانات المتعلقة بموقع معين. يمكن أن يكون هذا في شكل أوصاف وإحداثيات وعناوين وما إلى ذلك. يتم بعد ذلك ترجمة أجزاء البيانات هذه إلى موقع فعلي على الأرض. في حين أن العملية تبدو بسيطة ، إلا أنها تمثل الجانب الأكثر صعوبة في محاولة تطوير أنظمتك الخاصة.

الترميز الجغرافي والتحديات

المشكلة الأولى هي مشكلة التطبيع ، وتحليل العنوان لإضافته إلى مجموعات البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال ، العديد من الأماكن لها نفس العناوين - يوجد شارع Mayflower في العديد من المدن ، ويؤدي إلى تكرار البيانات. ومع ذلك ، يمكن أن تنشأ مشاكل أخرى. يمكن لأي شخص لديه قدرات أدبية أساسية أن يفرق بين "ستراند" و "ستانفورد". ومع ذلك ، تلعب الإضافات دورًا - ماذا لو كنت أشير إلى جامعة ستانفورد وليس الجامعة؟

تخلق الحروف والامتدادات الأخرى مشاكل أكبر. يمكن قراءة 36W 26 St. Fl # 7 كـ - 36W، 26th يمكن أن يكون Street و F أي شيء من Floor إلى Flat وحتى فلوريدا. ما يتم تحليله سيغير النتيجة في المكود الجغرافي الخاص بك بشكل كبير. الهويات المختلفة لنفس الأسماء شائعة أيضًا - W St John's St و W Saint John's St و W St John's Street و West Saint John's Street كلها متكافئة.

العناوين الدولية تجعلها مملة أكثر. تستخدم فرنسا مزيجًا من النظام العشري (10 قواعد) والنظام الحي (20 أساسًا). كواتر فينج دوز يُترجم هنا إلى اثنين وتسعين ، حيث الربع هو 40 ، مضروبًا في 20 (vingt) مع إضافة 12 ، مما يجعله 92. تختلف مخططات العناوين للبلدان المختلفة اختلافًا كبيرًا إلى حد كبير جدًا.

هناك ضوء في هذا النفق الذي يبدو مملًا ومليئًا بالبيانات. تم القيام بالكثير من العمل الشاق من قبل العديد من المتحمسين للمصدر المفتوح. "Libpostal" هو محلل عناوين دولي متعدد اللغات يتم استخدامه من قبل العديد من قواعد البيانات مفتوحة المصدر. إنه حل يتم تعلمه آليًا ويتمتع بدرجة عالية من الدقة. العنوان هو حل آخر. لكنها تعمل فقط للولايات المتحدة. مع مرور الوقت بمرونة الحلول مفتوحة المصدر ، يمكنك تحديد مخططك الخاص وتخصيصها وفقًا لاحتياجاتك.

هناك العديد من موفري الحلول منخفضة التكلفة للترميز الجغرافي MapQuest Open Initiative و PickPoint و OpenCage Geocoder و LocationIQ و MapZen وما إلى ذلك. إذا اضطررنا إلى الاختيار ، فسيكون OpenCage هو الخيار الأفضل من بينها ، حيث أنها توفر درجة دقة اعتمادًا على حجم الصندوق المحيط.

تستخدم كل هذه الأسماء "Nominatim" (مشفر جغرافي مقدم من OSM) خلف مثيلاتها. إذا كنت تبحث عن حل مفتوح المصدر ، يمكنك أيضًا استضافته.

معظم هذا يتطلب ترجمة البيانات ، كما تم التأكيد عليه. لذلك ، إذا كنت تريد تحويل "أ" إلى "ب" ، فإن عدد التغييرات والحذف وما إلى ذلك المطلوبة لتغيير "أ" إلى "ب" يسمى مسافة ليفنشتاين. سيكون الاستخدام الحكيم لتحليل العنوان وتصفية الكود الجغرافي الصحيح هو الذي يمتلك أقل مسافة ليفينشتين فيما يتعلق بالعنوان الفعلي المقدم. يتطلب ضمان دقة عالية في هذه الحالة القليل من الهندسة العكسية.

أيد مابزين بيليا هو حل آخر حيث يمكنك إنشاء مجموعة البيانات والمخطط الخاصين بك. يستخدم Elasticsearch لقاعدة البيانات في بنيته. في حين أنه من السهل التثبيت ، مع توفر التثبيت المتشرد على Github ، فإن دقته ليست جيدة. المرونة تأتي بتكلفة واضحة.

إذن ، هذه فكرة تقريبية عن كيفية تطوير حل رسم الخرائط لمؤسستك بطريقة تعمل على تحسين التكاليف ولا تؤثر كثيرًا على جودة نظام رسم الخرائط المعني. عبرت الأصابع ، لا يسع المرء إلا أن يأمل في حدوث تطورات على تلك الجبهة في الاتجاه الإيجابي.

اشترك للبقاء في المقدمة مع آخر التحديثات والرؤى الريادية!

  • حصة هذه المادة:

  • مدونة Jungleworks مدونة Jungleworks مدونة Jungleworks