Memvisualisasikan data dengan BigQuery dan Datasets API

Dokumen ini memberikan arsitektur referensi dan contoh untuk membuat visualisasi data peta dengan data lokasi di BigQuery Google Cloud dan Google Maps Platform Datasets API, seperti menganalisis data kota terbuka, membuat peta cakupan telekomunikasi, atau memvisualisasikan jejak pergerakan armada kendaraan seluler.

Visualisasi data peta adalah alat yang efektif untuk menarik perhatian pengguna dan menemukan insight spasial dalam data lokasi. Data lokasi adalah data yang memiliki fitur titik, garis, atau poligon. Misalnya, peta cuaca membantu konsumen memahami dan merencanakan perjalanan serta bersiap menghadapi badai; peta intelijen bisnis membantu pengguna menemukan insight dari analisis data mereka, dan peta telekomunikasi membantu pengguna memahami cakupan dan kualitas penyedia mereka di area layanan tertentu.

Namun, developer aplikasi kesulitan membuat visualisasi data peta besar yang berperforma tinggi dan memberikan pengalaman pengguna yang luar biasa. Data besar harus dimuat ke sisi klien memori, sehingga menyebabkan waktu pemuatan peta pertama yang lambat. Visual harus berperforma baik di semua perangkat, termasuk ponsel kelas bawah yang memiliki batasan memori dan GPU. Terakhir, developer perlu memilih library rendering data besar yang portabel, andal, dan berperforma tinggi dengan data besar.

Arsitektur Referensi

Mengembangkan aplikasi dengan visualisasi data besar memerlukan dua komponen utama.

  1. Backend pelanggan - semua data & layanan aplikasi backend seperti pemrosesan dan penyimpanan.
  2. Klien pelanggan - Antarmuka pengguna aplikasi Anda dengan komponen visualisasi peta.

Di bawah ini adalah diagram sistem tentang cara kedua komponen ini berinteraksi dengan pengguna aplikasi, Google Cloud, dan Google Maps Platform untuk membuat aplikasi visualisasi data besar.

diagram arsitektur

Pertimbangan desain

Ada sejumlah pertimbangan desain yang harus diikuti untuk membuat visualisasi data berperforma tinggi menggunakan Google Cloud dan Google Maps Platform.

  1. Ukuran data sumber dan frekuensi pembaruan.
    1. Jika data sumber dalam format geojson berukuran <5 MB atau sering diupdate, misalnya perkiraan radar cuaca langsung, pertimbangkan untuk menyajikan data sebagai objek geojson di sisi klien dalam aplikasi Anda dan merender dengan lapisan deck.gl.
    2. Jika ukuran data Anda lebih dari 5 MB dan diperbarui tidak lebih cepat dari satu kali per jam, pertimbangkan arsitektur Datasets API dalam dokumen ini.
      1. Set data mendukung file berukuran hingga 350 MB.
      2. Jika ukuran data Anda lebih besar dari 350 MB, pertimbangkan untuk memangkas atau menyederhanakan data geometri dalam file sumber sebelum meneruskan ke Kumpulan Data (lihat Pemangkasan Data di bawah).
  2. Skema & format
    1. Pastikan data Anda memiliki properti ID unik secara global untuk setiap fitur. ID unik memungkinkan Anda memilih dan menata gaya fitur tertentu atau menggabungkan data ke fitur untuk memvisualisasikan, misalnya menata gaya fitur yang dipilih pada peristiwa pengguna “klik”.
    2. Format data Anda sebagai CSV atau GeoJSON sesuai dengan spesifikasi Datasets API dengan nama kolom, jenis data, dan jenis objek GeoJSON yang valid.
    3. Untuk memudahkan pembuatan Set Data dari BigQuery, buat kolom bernama wkt dalam ekspor CSV SQL Anda. Set data mendukung pengimporan geometri dari CSV dalam format Well-Known Text (WKT) dari kolom bernama wkt.
    4. Pastikan data Anda adalah jenis data dan geometri yang valid. Misalnya, GeoJSON harus dalam sistem koordinat WGS84, urutan arah geometri, dll.
    5. Gunakan alat seperti geojson-validate untuk memastikan semua geometri dalam file sumber valid atau ogr2ogr untuk mengubah file sumber antar-format atau sistem koordinat.
  3. Pembersihan data
    1. Minimalkan jumlah properti fitur. Anda dapat menggabungkan properti tambahan ke fitur saat runtime pada kunci ID unik (contoh).
    2. Gunakan jenis data bilangan bulat untuk objek properti jika memungkinkan guna meminimalkan ruang penyimpanan petak, sehingga petak tetap berperforma untuk dimuat melalui HTTPS di aplikasi klien.
    3. Sederhanakan dan/atau gabungkan geometri fitur yang sangat kompleks; pertimbangkan untuk menggunakan fungsi BigQuery seperti ST_Simplify pada geometri poligon yang kompleks untuk mengurangi ukuran file sumber dan meningkatkan performa peta.
  4. Pengaturan tata letak kartu
    1. Google Maps Datasets API membuat petak peta dari file data sumber Anda untuk digunakan dengan Maps SDK web atau seluler.
    2. Petak peta adalah sistem pengindeksan berbasis zoom yang menyediakan cara yang lebih efisien untuk memuat data ke dalam aplikasi visual.
    3. Petak peta dapat menghilangkan fitur padat atau kompleks pada tingkat zoom yang lebih rendah. Saat pengguna memperkecil tampilan ke negara bagian atau negara (misalnya z5-z12) mungkin terlihat berbeda dengan saat diperbesar ke kota atau lingkungan (misalnya z13-z18).

Contoh - Kereta Api di London

Dalam contoh ini, kita akan menerapkan arsitektur referensi untuk membuat aplikasi web dengan Google Cloud dan Google Maps yang memvisualisasikan semua jalur kereta api di London dari data Open Street Map (OSM).

Prasyarat

  1. Akses ke Sandbox BigQuery dan Konsol Cloud
  2. Pastikan Anda telah menyiapkan project Google Cloud dan akun penagihan.

Langkah 1 - Membuat kueri data di BigQuery

Buka Set Data Publik BigQuery. Set data 'bigquery-public-data' dan tabel geo_openstreetmap.planet_features berisi data Open Street Map (OSM) seluruh dunia, termasuk semua kemungkinan fitur. Temukan semua fitur yang tersedia untuk dikueri di Wiki OSM, termasuk amenity, road, dan landuse.

Gunakan Cloud Shell atau Konsol Cloud BigQuery untuk membuat kueri tabel menggunakan SQL. Cuplikan kode di bawah menggunakan perintah bq query untuk mengkueri semua jalur kereta api yang difilter hanya ke London dengan menggunakan kotak pembatas dan fungsi ST_Intersects().

Untuk menjalankan kueri ini dari Cloud Shell, jalankan cuplikan kode berikut, dengan memperbarui project ID, set data, dan nama tabel untuk lingkungan Anda.

bq query --use_legacy_sql=false \
--destination_table PROJECTID:DATASET.TABLENAME \
--replace \
'SELECT
osm_id, 
feature_type,
(SELECT value
         FROM   unnest(all_tags)
         WHERE  KEY = "name") AS name,
(SELECT value
         FROM   unnest(all_tags)
         WHERE  KEY = "railway") AS railway,
geometry as wkt
FROM   bigquery-public-data.geo_openstreetmap.planet_features
WHERE ("railway") IN (SELECT key FROM unnest(all_tags)) 
    AND ST_Intersects(
    geometry,
ST_MakePolygon(ST_MakeLine(
      [ST_GeogPoint(-0.549370, 51.725346),
      ST_GeogPoint(-0.549370, 51.2529407),
      ST_GeogPoint(0.3110581, 51.25294),
      ST_GeogPoint(0.3110581, 51.725346),
      ST_GeogPoint(-0.549370, 51.725346)]
    ))
   )'

Kueri menampilkan:

  1. ID unik untuk setiap fitur osm_id
  2. feature_type misalnya titik, garis, dll.
  3. name fitur, misalnya Paddington Station
  4. Jenis railway, misalnya, utama, pariwisata, militer, dll.
  5. wkt fitur - geometri titik, garis, atau poligon dalam format WKT. WKT adalah format data standar yang ditampilkan kolom Geografi BigQuery dalam kueri.

Catatan - Untuk memvalidasi hasil kueri secara visual sebelum membuat Set Data, Anda dapat memvisualisasikan data dengan cepat dalam dasbor dari BigQuery menggunakan Looker Studio.

Untuk mengekspor tabel ke file CSV di bucket Google Cloud Storage, gunakan perintah bq extract di Cloud Shell:

bq extract \
--destination_format "CSV" \
--field_delimiter "," \
--print_header=true \
PROJECTID:DATASET.TABLENAME \
gs://BUCKET/FILENAME.csv

Catatan: Anda dapat mengotomatiskan setiap langkah menggunakan Cloud Scheduler untuk memperbarui data Anda secara rutin.

Langkah 2 - Buat Set Data dari file CSV Anda

Selanjutnya, buat set data Google Maps Platform dari output kueri di Google Cloud Storage (GCS). Dengan menggunakan Datasets API, Anda dapat membuat set data dan kemudian mengupload data ke Set Data dari file yang dihosting di GCS.

Untuk memulai, aktifkan Maps Datasets API di project Google Cloud Anda dan tinjau dokumen API. Ada library klien Python dan Node.js untuk memanggil Datasets API dari logika di backend aplikasi Anda. Selain itu, ada GUI Set Data untuk membuat Set Data secara manual di Konsol Cloud.

Setelah upload Set Data selesai, Anda dapat melihat pratinjau set data di GUI Set Data.

Pratinjau set data

Langkah 4 - Kaitkan Set Data Anda dengan ID peta

Setelah Set Data dibuat, Anda dapat membuat ID peta dengan Gaya Peta terkait. Di editor Gaya Peta, Anda dapat mengaitkan mapId dan gaya dengan Set Data. Di sini juga Anda dapat menerapkan Gaya Visual Peta Berbasis Cloud untuk menyesuaikan tampilan dan nuansa peta Anda.

Langkah 5 - Buat visualisasi peta aplikasi klien Anda

Terakhir, Anda dapat menambahkan set data ke aplikasi visualisasi data sisi klien menggunakan Maps JS API. Lakukan inisialisasi objek peta menggunakan mapID yang dikaitkan dengan set data Anda dari langkah sebelumnya. Kemudian, tetapkan gaya dan interaktivitas lapisan Set Data Anda. Lihat panduan lengkap gaya visual berbasis data dengan Set data untuk mengetahui detail selengkapnya.

Anda dapat menyesuaikan gaya, menambahkan pengendali peristiwa untuk mengubah gaya secara dinamis, dan lainnya menggunakan Maps JS API. Lihat contoh di dokumen. Di bawah, kita akan menentukan fungsi setStyle untuk membuat gaya fitur titik dan garis untuk contoh ini berdasarkan atribut "feature_type".

function setStyle(params) {
  const map.getDatasetFeatureLayer("your-dataset-id");
  const datasetFeature = params.feature;
  const type = datasetFeature.datasetAttributes["feature_type"];
if (type == "lines") {
           return {
             fillColor: "blue",
             strokeColor: "blue",
             fillOpacity: 0.5,
             strokeWeight: 1,
           }
         } else if (type == "points") {
           return {
             fillColor: "black",
             strokeColor: "black",
             strokeOpacity: 0.5,
             pointRadius: 2,
             fillOpacity: 0.5,
             strokeWeight: 1,
           }
     }
}

Kode di atas saat diinisialisasi dalam aplikasi web satu halaman akan menghasilkan visualisasi data peta berikut:

peta kereta api london

Dari sini, Anda dapat memperluas visualisasi peta dalam fungsi setStyle() dengan menambahkan logika untuk memfilter fitur, menambahkan gaya berdasarkan interaksi pengguna, dan berinteraksi dengan aplikasi lainnya.

Kesimpulan

Dalam dokumen ini, kami membahas arsitektur referensi dan contoh penerapan aplikasi visualisasi data besar menggunakan Google Cloud dan Google Maps Platform. Dengan menggunakan arsitektur referensi ini, Anda dapat membuat aplikasi visualisasi data lokasi dari data apa pun di Google Cloud BigQuery yang berperforma baik di perangkat apa pun menggunakan Google Maps Datasets API.

Tindakan Berikutnya

Bacaan lebih lanjut:

Kontributor

Penulis utama:

  • Ryan Baumann, Google Maps Platform Solutions Engineering Manager