COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDE İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNE YÖNELİK OGC SERVİSLERİ OPTİMİZASYONU. Murat AKKAN

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDE İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNE YÖNELİK OGC SERVİSLERİ OPTİMİZASYONU

Murat AKKAN

YÜKSEK LİSANS TEZİ

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI

GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

TEMMUZ 2017

Murat AKKAN tarafından hazırlanan “COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDE İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNE YÖNELİK OGC SERVİSLERİ OPTİMİZASYONU” adlı tez çalışması aşağıdaki jüri tarafından OY BİRLİĞİ ile Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalında YÜKSEK LİSANS TEZİ olarak kabul edilmiştir.

Danışman: Doç. Dr. Hacer KARACAN Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Gazi Üniversitesi

Bu tezin, kapsam ve kalite olarak Yüksek Lisans Tezi olduğunu onaylıyorum ...………

Başkan : Prof. Dr. Erdoğan DOĞDU Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Çankaya Üniversitesi

Bu tezin, kapsam ve kalite olarak Yüksek Lisans Tezi olduğunu onaylıyorum ………...

Üye : Prof. Dr. M. Ali AKÇAYOL Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı, Gazi Üniversitesi

Bu tezin, kapsam ve kalite olarak Yüksek Lisans Tezi olduğunu onaylıyorum ………...

Tez Savunma Tarihi: 26/07/2017

Jüri tarafından kabul edilen bu tezin Yüksek Lisans Tezi olması için gerekli şartları yerine getirdiğini onaylıyorum.

……….…….

Prof. Dr. Hadi GÖKÇEN Fen Bilimleri Enstitüsü Müdürü

ETİK BEYAN

“Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Tez Yazım Kurallarına uygun olarak hazırladığım bu tez çalışmasında;

 Tez içinde sunduğum verileri, bilgileri ve dokümanları akademik ve etik kurallar çerçevesinde elde ettiğimi,

 Tüm bilgi, belge, değerlendirme ve sonuçları bilimsel etik ve ahlak kurallarına uygun olarak sunduğumu,

 Tez çalışmasında yararlandığım eserlerin tümüne uygun atıfta bulunarak kaynak gösterdiğimi,

 Kullanılan verilerde herhangi bir değişiklik yapmadığımı,

 Bu tezde sunduğum çalışmanın özgün olduğunu,

bildirir, aksi bir durumda aleyhime doğabilecek tüm hak kayıplarını kabullendiğimi beyan ederim.^”

Murat AKKAN 26/07/2017

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDE İSTEMCİ SUNUCU MİMARİSİNE YÖNELİK OGC SERVİSLERİ OPTİMİZASYONU

(Yüksek Lisans Tezi) Murat AKKAN GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Temmuz 2017 ÖZET

Bu çalışmada Open Geospatial Consortium servislerinin yoğun olarak kullanıldığı CBS mimarilerinde, görüntüleme ve sorgulama işlemlerinin etkin ve erişilebilir kullanımı için ölçeklendirilebilir OGC mimarisi önerilmiştir.Oluşturulacak mimari ile eş zamanlı kullanıcılara, OGC servislerinin ortalama cevap süresinin 2 saniye veya altında sonuçlar sunmasını amaçlanmaktadır. Bu amaçla mekansal veri formatı, veri yapısı, OGC servisi ve sunucu işleyiş mekanizmasında performans iyileştirme adımları uygulanmıştır. Verinin OGC servislerine uygun olarak oluşturulması ve sorgulanmasına yönelik pafta ızgara piramidi veri yapısı oluşturulmuştur. Oluşan bu karmaşık verinin etkin kullanımı için mekansal dörtlü anahtar vasıtası ile paftalar arasında hiyerarşi kurulmuştur. Sunulan verinin görüntülenmesi için İnternet Harita Servisi (WMS) ve İnternet Pafta Harita Servisi (WMTS) servisleri kıyaslanmış ve WFS (Web Feature Service) çıktı formatı seçimi yapılmıştır. WMTS servisinin seçimi ile sunucuda tekrarlanan işlemlerin asgari düzeye indirgenmesi için önbellek sunucusu kullanılmış ve otomatik paftalama ile önbellekme oranında %50 oranında iyileşme sağlanmıştır. Ortaya çıkan 3 katmanlı istemci, sunucu ve önbellek sunucusunun ölçeklendirilebilmesi için yük dengeleme, otomatik ölçeklendirme ve uçtan uca iletişim bileşenleri kullanılmış ve önerilen mimari oluşturulmuştur. Yapılan ölçümler sonucunda önerilen mimarinin, sorguların %92’sine hedeflenen 2 saniye altında cevap verdiği ve 24 saat süren yük testlerinde %100 erişilebilir olduğu tespit edilmiştir.

Bilim Kodu : 92404

Anahtar Kelimeler : Coğrafi Bilgi Sistemleri, Open Geospatial Consortium, WMS, WMTS, WFS, Önbellek sunucusu

Sayfa Adedi : 98

Danışman : Doç. Dr. Hacer KARACAN

OPEN GEOSPATIAL CONSORTIUM SERVICES OPTIMIZATION FOR CLIENT SERVER ARCHITECTURE IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM

(M. Sc. Thesis) Murat AKKAN GAZİ UNIVERSITY

GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCES July 2017

ABSTRACT

In this study, a client server architecture of Open Geospatial Consortium (OGC) service was proposed for heavy traffic networks in order to provide efficient network usage and high availability concerns. With the proposed architecture, it was aimed to achieve an average response time of less than 2 seconds. For this purpose, performance improvements were made in spatial data format, data structure, OGC service and server mechanism.Grid tile pyramid data structure was implemented for the usage of the data in accordance with OGC services. With usage of spatial quad key, a hierarchy was established between tiles for efficient use of this complex data. WMS (Web Map Service) and WMTS (Web Map Tile Service) services were compared for displaying the desired data and efficient WFS (Web Feature Service) output format were selected. The tile cache server was used to minimize repetitive operations on the server with the selection of WMTS service and 50%

improvement in cache ratio with automatic seeding. Load balancing and auto-scaling components were implemented on 3-tier architecure to gain scalability.

As a result of the measurements, the proposed architecture responded to 92% of the queries in less than 2 seconds and was 100% accessible in 24-hour stress test.

Science Code : 92404

Key Words : Geographical Information Systems, Open Geospatial Consortium, WMS, WMTS, WFS, Tile Cache Server

Page Number : 98

Supervisor : Assoc. Prof. Dr. Hacer KARACAN

TEŞEKKÜR

Gazi Üniversitesinde’ki yüksek öğrenimim boyunca danışmanlığımı yapan saygıdeğer hocam Doç. Dr. Hacer Karacan ‘a, tez konusunun belirlenmesinden yayınlanmasına kadar geçen süreçte, beni yönlendiren ve çalışmalarımın bilime katkı sağlaması yoğun çaba harcadığı için şükranlarımı sunarım.

Çalışmamdaki endüstriyel problemin ortaya çıkarılması ve problemin çözümüne dair fikir sahibi olabilmem için kaynak ve bilgi sağlayan çalışanı olmaktan gurur duyduğum

“Havelsan” şirketine desteklerinden dolayı teşekkür ederim.

Bilimsel çalışmamın sonuçlanması için bana rahat bir çalışma ortamı sunan ve emekleriyle beni bugünlere getiren kıymetli büyüklerim, annem ve babam en büyük destekçim oldular.

Yoğun çalışmamdan dolayı beni anlayışla karşılayan ve bu süreçte çalışmamın başarıyla sonuçlanması için beni destekleyen nişanlıma da sonsuz sevgiler…

İÇİNDEKİLER

Sayfa

ÖZET ... iv

ABSTRACT ... v

TEŞEKKÜR ... vi

İÇİNDEKİLER ... vii

ÇİZELGELERİN LİSTESİ ... ix

ŞEKİLLERİN LİSTESİ ... x

HARİTALARIN LİSTESİ ... xii

SİMGELER VE KISALTMALAR... xiii

1. GİRİŞ ...

2. GÜNÜMÜZ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE BİLEŞENLERİ ...

2.1. CBS Verileri ... 5

2.1.1. Grafik (mekânsal) veriler ... 6

2.1.2. Sözel (Özniteliksel) veriler ... 9

Open Geospatial Consortium (OGC) ... 9

2.2. 2.2.1. OGC servisleri ile iletişim ... 10

2.2.2. OGC web servisleri ... 12

3. CBS OPTİMİZASYONU GEÇMİŞ ÇALIŞMALAR ...

Mekânsal Veri Optimizasyonu ... 17

3.1. Harita Sunucu Optimizasyonu ... 21

3.2. Harita Önbellekleme Tekniği ... 22

3.3. İstemci Optimizasyonu ... 25

3.4. Kullanılan Kıyaslama(Benchmarking) Araçları... 26

3.5.

4. MATERYAL VE YÖNTEM ...

Kullanılan Donanım ve Yazılımlar ... 29 4.1.

Sayfa

4.1.1. Donanım ... 29

4.1.2. Yazılım ... 29

Çalışma Alanı ... 30

4.2. Veri Yapısı ... 32

4.3. 4.3.1. Raster veri depolama formatlarının kıyaslanması ... 33

4.3.2. Veri gösterim formatı seçimi ... 39

4.3.3. Piramit yapısı (multiresolution map) ... 42

4.3.4. Dörtlü ağaç mekânsal indeksleme ... 48

OGC Servis Optimizasyonu ve Seçimi ... 54

4.4. 4.4.1. WMS WMTS kıyaslaması ... 55

4.4.2. WFS öznitelik formatı ... 60

Önbellek Mimarisinin Oluşturulması ... 62

4.5. 4.5.1. Veri önbellekleme ... 63

Önerilen Mimari ve Kıyaslaması ... 71

4.6.

5. SONUÇ VE ÖNERİLER ...

KAYNAKLAR ... 87

EKLER ... 93

EK-1. Washington OSM vektör verisi SLD tanımlaması ... 93

ÖZGEÇMİŞ ... 98

ÇİZELGELERİN LİSTESİ

Çizelge Sayfa

Çizelge 2.1.“getmap” parametreleri ile WMS sorgusu oluşturulması ... 13

Çizelge 4.1.Washington eyaleti geotiff dosyası gdalinfo bilgileri ... 31

Çizelge 4.2. ECW ,MrSID ve GeoTIFF veri bilgileri (Renkli Ortofoto verisi)... 34

Çizelge 4.3. ECW ,MrSID ve GeoTIFF veri bilgileri (Siyah Beyaz Ortofoto verisi) ... 35

Çizelge 4.4. ECW, MrSID ve GeoTIFF verileri görüntüleme kıyaslaması ... 38

Çizelge 4.5. JPEG, PNG 8,24 bit verileri görüntülenme hızları ... 41

Çizelge 4.6. 10 seviyeden oluşan gauss piramidi verisi ... 46

Çizelge 4.7. Quad tree gauss piramidi bilgileri ... 49

Çizelge 4.8. WMS ölçüm istatistikleri ... 59

Çizelge 4.9. WMTS ölçüm istatistikleri ... 60

Çizelge 4.10. WFS sorgu istaristikleri ... 61

Çizelge 4.11. 8 GB raster harita önbellekleme istatistiği ... 67

Çizelge 4.12. OGC mimarilerinin test kıyaslaması ... 80

ŞEKİLLERİN LİSTESİ

Şekil Sayfa

Şekil 2.1. Gerçek dünya görüntüsünün raster ve vektör gösterimi ... 7

Şekil 2.2. Vektör veri modeli temel sembolleri ... 9

Şekil 2.3. Getcapabilities sorgu sonucu örnek katman bilgileri ... 11

Şekil 2.4. WMTS tile matrix mekanizması ile pafta ındeksleme ... 15

Şekil 3.1. Piramitleme tekniği ile verinin katmanlanması ... 19

Şekil 3.2. SSD,HDD,RAID HDD raster dosyası okuma ve yazma kıyaslaması ... 22

Şekil 3.3. Üç katmanlı istemci sunucu mimarisi... 23

Şekil 4.1. Araştırmada kullanılan çalışma alanı, Washington Eyaleti ... 32

Şekil 4.2. ECW, MrSID 20:1 ve GeoTIFF sıkıştırma ile görsel kalitesi ... 35

Şekil 4.3. Harita gösterim performans ölçüm ortamı ... 37

Şekil 4.4. Harita çıktısı formatı kıyaslama ortamı ... 40

Şekil 4.5. Örnek WMS sorgu çıktıları kıyaslaması ... 41

Şekil 4.6. Çoklu çözünürlüklü (Piramit) mekânsal veri ... 43

Şekil 4.7. Blue Marble Türkiye haritası gauss piramidi ... 44

Şekil 4.8. Piramit veri performans ölçüm mimarisi ... 47

Şekil 4.9. Gauss Piramidi oluşturulmuş/oluşturulmamış verinin WMS cevap süreleri ... 47

Şekil 4.10. Tile Matrix gauss piramidi... 48

Şekil 4.11. Quadtree Tile Matrix gauss piramit haritası ... 53

Şekil 4.12. WMTS sorgu sonucu veri yapıları kıyaslaması ... 54

Şekil 4.13. WMS ve WMTS cevap süreleri ... 57

Şekil 4.14. WMS QTMGP ve WMS QTMGP cevap süreleri ... 58

Şekil 4.15. WMS - WMTS saniyede cevaplanan harita sayısı ... 58

Şekil 4.16. WMTS ağ ve sunucu cevap süreleri ... 59

Şekil 4.17. WFS çıktı formatlarının işlenme süreleri ... 62

Şekil 4.18. Üç katmanlı önbellek sunucu mimarı ... 64

Şekil Sayfa

Şekil 4.19. Önbellek mimarisinde birinci test sonuçları ... 65

Şekil 4.20. Önbellek mimarisinde WMTS için ikinci test sonuçları ... 65

Şekil 4.21. Birinci test harita ve önbellek sunucusu sorgu oranları ... 66

Şekil 4.22. İkinci test harita ve önbellek sunucusu sorgu oranları ... 66

Şekil 4.23. Tampon=1 için pafta komşu önbellekleme... 68

Şekil 4.24. Komşu düğüm önbellekleme ... 69

Şekil 4.25. Komşu paftalama ve düğüm paftalama önbellekleme kıyaslaması ... 70

Şekil 4.26. Komşu paftalama ve düğüm paftalama performans kıyaslaması ... 71

Şekil 4.27. 10,000 eşzamanlı kullanıcı ile 20 dk yük testi ... 72

Şekil 4.28. Sorgulardaki cevaplanamayan veri sayısı ... 73

Şekil 4.29. Sorgulamada sunucu ve ağdaki geçen süreler ... 73

Şekil 4.30. Önerilen mimari ... 75

Şekil 4.31. Ölçeklendirmede oluşan 3 mimarinin istatistikleri ... 77

Şekil 4.32. 10000 kullanıcılı testte sorgudaki hata sayıları ... 78

Şekil 4.33. OGC mimarilerinin hata sayıları grafiği ... 79

Şekil 4.34. OGC mimarilerin cevap süreleri grafiği ... 79

Şekil 4.35. Önerilen mimari aktivite diyagramı... 81

HARİTALARIN LİSTESİ

Harita Sayfa Harita 2.1. Çizelge 2.1. tablosunda oluşturulan WMS sorgusu PNG çıktısı ... 14 Harita 2.2. WFS “GetFeature” sorgusu ile elde edilen sözel verinin SVG haritası ... 16

SİMGELER VE KISALTMALAR

Bu çalışmada kullanılmış simgeler ve kısaltmalar, açıklamaları ile birlikte aşağıda sunulmuştur.

Simgeler Açıklamalar

sn Saniye

ms Milisaniye

px Pixel

mb Megabyte

kb Kilobyte

gb Gigabyte

km Kilometre

m metre

Kısaltmalar Açıklamalar

AWS Amazon Web Services

CBS Coğrafi Bilgi Sistemleri

DDS The DirectDraw Surface

DLL Dynamic Link Library

DPI Dots Per Inch

DWT Discrete Wavelet Transform

ECW Enhanced Compression Wavelet

GIF The Graphics Interchange Format

GML The Geography Markup Language

GPS Global Positioning System

HDD Hard disk drive

HTTP Hyper Text Transfer Protocol

JAI JPEG Native Acceleration

JPEG Joint Photographic Experts Group

JSON JavaScript Object Notation

MrSID Multi-resolution Seamless Image Database

OGC Open Geospatial Consortium

PNG Portable Network Graphics

Kısaltmalar Açıklamalar

RAID Redundant Array of Inexpensive Disks

SHP Shape File

SLD Styled Layer Descriptor

SSD Solid-state drive

SVG Scalable Vector Graphics

SYM Servis Yönelimli Yaklaşım

TIFF Tagged Image File Format

WCS Web Coverage Service (Web Raster Servisi)

WFS Web Feature Service (Web Bilgi Servisi)

WMS Web Map Service (Web Harita Servisi)

WMTS Web Map Tile Service (Web Harita Pafta Servisi)

WPS Web Processing Service (Web İşleme Servisi)

XML Extensible Markup Language

d

1. GİRİŞ

İçinde bulunduğumuz bilgi ve iletişim çağında, ülkelerin gelişmişlik seviyesi insanlığa hizmet seviyesinin kalitesi ile ölçülmektedir. Gelişmiş ülkeler üretimden ziyade, üretilen ürünün, insanlığa sağladığı hizmet kalitesini azami seviyelere getirerek, gelişmişlik çıtasını bir adım yukarıya taşımayı amaçlamaktadırlar. Bu amaçla gelişmiş ülkeler hizmet sektörüne yüksek bütçeler ayırmaktadır. Günümüz dünyasında ise bilişim sektöründeki hızlı gelişmelerden dolayı hizmet sektörüne en önemli katkılardan birini bilgi ve iletişim sektörü yapmaktadır. Üretim, haberleşme, ulaşım ve gündelik hayatta yaptığımız işlemler bilgi ve iletişim hizmetleri sayesinde kolaylaşmış böylelikle süreç ve işlerin daha hızlı ve az emek ile yapılması mümkün olmuştur. Bu avantajlarından dolayı gelişmişlik seviyesini yakalamak isteyen ülkelerin kamu ve özel, kurum ve kuruluşlarının her alanda kendi bilgi ve iletişim sistemlerini oluşturmaları artık kaçınılmaz olmuştur.

Şüphesiz bu gelişmelerden en çok etkilenen, bilgiye ulaşmada etkili küresel iletişim hizmet araçlarından birisi de Coğrafi Bilgi Sistemleri olmuştur. Kâğıt üzerinden tutulan haritaların ve ilgili coğrafi bilgilerin dijital ortama aktarılarak işlenmeye başlaması, CBS hizmetlerinin dijital ortamdaki ününü arttırmıştır. Savunma, ulaşım, şehir ve bölge planlama, meteoroloji, arkeoloji gibi birçok alan, bilimsel araştırmalar için CBS uygulamalarından hizmet almasıyla [1] , günler süren masraflı işlemler çok kısa sürede ve daha az maliyet ile yapılması sağlanmıştır.

CBS hizmetlerinin yaygınlaşması ve teknolojinin gelişmesi ile birlikte CBS alanındaki bazı problemleri de beraberinde ortaya çıkartmıştır. CBS hizmetlerinin dijital ortama ilk geçişi ile Coğrafi Bilgi Sistemlerini oluşturan “Bilgi”, başka bir deyişle veri, kısıtlı olduğundan dolayı uygulama ile birlikte sunulmaktaydı. Uydulardan elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntülerin ve dijital ortamda hazırlanan detaylı sayısal coğrafi verilerin kullanımına başlanması, işlem gücü ve veri depolama kapasitesi yüksek bilgisayarlara ihtiyacı ortaya çıkartmıştır. Fakat depolanan verilerin her istemci bilgisayarında bulundurulması;

uygulamanın yer aldığı bilgisayarlarının belirli aralıklar ile yenilenmesi, yüksek depolama alanı gerektiren bu verilen güncellenmesi ve yedeklenmesi anlamına gelmekteydi. Ayrıca askeri ve ticari veriler gibi değerli coğrafi bilgilerin yetkisiz kullanıcılardan saklanması zorlaşmaktaydı.Coğrafi verilerin çok büyük boyutlarda olması ve bu verilerin sürekli güncellenme ihtiyacı, yönetilmesi, ortak erişiminin ve güvenliğin sağlanmasındaki

zorluklar sebebiyle, verilerinin harita sunucuları üzerinden kullanıcılara yayınlanması ihtiyacı ortaya çıkmıştır. CBS hizmetlerinin sunucular üzerinden belirli standartlar üzerinden yayınlanması amacıyla Servis Yönelimli Yaklaşım (SYM) üzerinde çalışmalar başlatılmıştır [2]. Bu çalışmalar sonucunda CBS verilerinin ağ üzerinden paylaşılması ve işlenmesine yönelik Open Geospatial Consortium tarafından OGC standartları oluşturtulurmuş ve tüm dünyada kabul görmüştür [3]. Ortaya çıkan OGC standartları sayesinde, gelecekte ortaya çıkabilecek yeni teknolojilere ve gereksinimlere uyum sağlayabilecek yetenekte, bakımı kolay ve tutarlı sistemler kurulabilmiştir.

Her ne kadar ortaya çıkan yenilikler ve standartlar CBS bilgi akışına ivme kazandırsa da, sektörün ihtiyaçları ve yakın gelecekteki gelişmeler göz önüne bulundurulduğunda istemci ve sunucunun haberleşmesi için gereken mimarinin optimizasyonu ile standardizasyonu kaçınılmaz bir ihtiyaç haline gelmiştir [4]. Bu ihtiyaçlar ve gelişmeler doğrultusunda çalışmada, askeri sistemler gibi hizmet sürekliliğinin ve anlık veriye ulaşmanın önem arz ettiği, harita servislerinin çoklu kullanıcılar tarafından yoğun olarak kullanıldığı ağlarda, CBS sunucularının üzerindeki yük dağılımının dengelenmesi, harita servisinin aralıksız ve etkin erişilebilir olması gayesiyle OGC mimarisi önerilmiştir. Mimarinin kurgulanması için istemci, sunucu, mekânsal veri ve haberleşmede ölçeklendirmeyi destekleyici iyileştirme yöntemleri uygulanmıştır.

Geçmiş çalışmalar incelendiğinde , yapılan iyileştirmelerin tek bir katman veya bileşende gerçekleştirildiği, OGC sorguları , veri yapısı ve sunucuların uyumunun dikkate alınmadığı tespit edilmiştir. Geçmiş çalışmalarda özellikle önbellek sunucusu kullanımı ve performans iyileştirmelerine yönelik çalışmalarda bulunulmuştur. Diğer araştırmacılar ise OGC performansı ölçümünü sunucu ve tarayıcı üzerinde deneyimleyerek kıyaslama yapmışlardır. Bu araştırmaların dışında güvenlik , mobil ,web veya özel bir alana yönelik CBS mimarisi araştırmaları da geçmiş çalışmalarda sıklıkla rastlanmaktadır. Ayrıca eşzamanlı kullanıcılar ile yapılan yük testlerinin , endüstriyel ortamda kullanılan CBS sistemlerine benzerliği birçok çalışmada dikkate alınmamıştır. Eşzamanlı kullanıcıların, ölçeklendirilebilir bir sistemde performanslı ve kesintisiz olarak OGC servislerinden hizmet alabilmesi için çalışma yapılmamıştır.

Çalışma endüstriyel bir problemin giderilmesini vaad ettiğinden dolayı kullanılacak haritalar uydulardan elde edilmiş gerçek bir alanı temsil etmektedir. Temsil edilen alan 3

derecelik enlem ve 8 derecelik boylam arasında kalan Ameika Birleşik Devletleri’ndeki Washington eyaletini kapsamaktadır. Dünyanın her bölgesinin detaylı çözünürlükte elde edilmesindeki maddi ve gizlilik kıstıları sebebiyle bu bölge test için seçilmiştir. Çalışma sadece bu alanın verileri ile gerçekleştirilmiş olup erişimi ve yük testleri için bu çalışma kapsamında programlanmış olan CBS yük test robotları kullanılmıştır. Endüstriyel CBS çözümlerinde, istemci sunucu mimarisi coğrafi olarak dağıtık olduğundan dolayı, benzer problemleri ortaya çıkarılabilmesi ve çözülmesi amacıyla, yurtdışı ve yurtiçinden sunucular ölçüm için kullanılmıştır.

Tezin birinci bölümünde uygulanacak performans iyileştirme adımlarını, mekânsal veri iletişiminin ve standartların anlaşılabilmesi gayesiyle CBS kavramları hakkında kısa bilgi verilmiştir. Bu bölüme öncelikle sistemin kullanım alanları ve gerekliliği ile giriş yapılmıştır. Devam eden kısımda sektörde kullanılan veri tipleri ve bu verilen OGC standartları üzerinden haberleşme yöntemleri anlatılmıştır.

Çalışmanın ikinci bölümde geçmiş çalışmalar araştırılarak sunucu, istemci mekânsal veri ve ağ mimarisinde yapılan iyileştirmelerden ve yeni yaklaşımlardan bahsedilmiştir.

Literatürde istemci ve sunucu haberleşmesindeki performans kaygısı üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Ancak çalışmalarda CBS bileşenlerinin sadece bir parçası üzerine iyileştirmeler yapıldığından dolayı ölçeklendirilebilir OGC mimarisi üzerine bir çözüm getirilmediği tespit edilmiştir.

Üçüncü bölümde önerilen mimarinin bileşenleri ve performans iyileştirme adımları anlatılmıştır. Sunucu, istemci, mekânsal veri ve haberleşme standartı kullanımında asgari düzeyde verim alabilmek için iyileştirmeler ve yöntemler kıyaslamaya tabi tutulmuştur.

Optimizasyon sonrası önerilen mimari oluşturularak yük testlerine tabi tutulmuştur.

Oluşturulan mimari kıyaslama sonucunda ortaya çıkan bulgular ışığında, istemci sunucu arasındaki haberleşme hızı, hizmet sürekliliği ve veri kayıpları ölçütleri incelenmiştir.

Eşzamanlı kullanıcılar ile yapılan yük testlerinde hedeflenen 2 saniye cevap süresi ve cevap hata oranları incelenerek ortaya konulan mimarinin ölçeklendirilebilirliği tartışılmıştır.2 saniye eşik süresi seçiminde geçmiş çalışmalardaki [76,78], CBS kullanıcı deneyimleri dikakte alınmıştır.

2. GÜNÜMÜZ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE BİLEŞENLERİ

“Geniş kapsamlı bir tanımlama ile Coğrafi bilgi sistemleri, mekana ait verilerin toplandığı, istendiği zaman anlık bilgiye ulaşıldığı, mekânsal bilgiyi görüntüleyebilen, grafik ve nitelik bilgileri birlikte ve eş zamanlı olarak ilişkilendiren, sorgulayan, analiz eden, farklı bilgi kaynaklarından gelen verileri entegre ederek yönetim, planlama ve analiz problemlerinin çözümüne katkıda bulunan, bilgi alışverişinde standardizasyonu, harita ve tabloların kombinasyonunu sağlayan bilgisayar destekli sistemler topluluğudur”[5].Kısaca tanımlamak gerekirse CBS, mekânsal analizleri yapma imkânı sunan ve bu analiz sonuçlarına göre doğru kararlar vermeye yardımcı olan bileşenler topluluğu olarak adlandırılabilir.

Kurumsal hizmetlerde verim artışı, zamandan tasarrufun sağlanması, doğru ve güncel bilgilerin zahmetsiz ulaşılabilir olması gibi nedenler doğrultusunda, CBS kullanımı gün geçtikçe yaygınlaşmakta ve benimsenmektedir[5]. Yaygınlaşmada, özellikle bilgi ve iletişim teknolojilerindeki hızlı gelişmeler neticesinde CBS’nin kişisel bilgisayar ve cep telefonu üzerinde kurulabilir ve işletilebilir hale gelmesinin, dolayısıyla sistem maliyetlerinin astronomik rakamlardan kabul edilebilir rakamlara çekilmiş olmasının önemi tartışılmaz bir gerçektir.

Günümüzde CBS veri depolama, yönetimi, erişimi, analizi ve görselleştirilmesi fonksiyonlarını görmektedir. Bu yeteneklerinden dolayı savunma sanayiden havacılık sektörüne, belediyecilik sektöründen bakanlıklara kadar birçok alanda ve kurumda önemini arttırmaktadır[5,6]. Coğrafi bilgi sistemlerinin işleyebilmesi ve kullanıcılara doğru sonuçları verebilmesi için sistemi oluşturan beş temel bileşen bulunmaktadır. Bu bileşenler veri, yazılım, donanım, kullanıcı ve yöntemlerdir. CBS projelerine harcanan toplam proje süresinin ve projeye maliyetinin %80’e yaklaşan kısmını verilerin oluşturduğu düşünüldüğünde, CBS verilerinin önemi çarpıcı şekilde ortaya çıkmaktadır[7]. Bu nedenle coğrafi bilgi sistemlerinde veri en önemli bileşenlerden bir tanesidir.

2.1. CBS Verileri

Coğrafi bilgi sistemlerinin sürdürülebilir olması için uygun yapıda işlenmiş bilgiye ihtiyaç

duyulmaktadır. Bu ihtiyaçtan dolayı bilgi farklı teknoloji ve kaynaklar vasıtası ile elde edilerek gösterim ve analizlerde kullanılmak üzere anlamlı verilere dönüştürülür. CBS verileri mekânsal (grafik bilgisi içeren) ve sözel (verinin tanımını oluşturan) veriler olarak iki yapıda sınıfladırılmaktadır. Mekânsal (grafik veri) ve özniteliksel (sözel veri) veriler birbirleri ile ilişkili olarak veri tabanları içerisinde bulundurulmaktadır[1]. Bu veriler vasıtası ile bilginin yönetilmesi, görselleştirilmesi ve bilgiye dayalı karar verme süreçleri kolaylıkla gerçekleştirilebilmektedir.

2.1.1. Grafik (mekânsal) veriler

Mekânsal analiz ve gösterim için gereken koordinat bileşeni içerisinde bulunduran ve görselleştirilebilen verilere grafik mekânsal(coğrafi) veri denilmektedir[8]. Örneğin; harita üzerinde bir ülkeye ait konum işaretlenmiş ve dünya üzerindeki yeri gösteriyor ise, bu bilgi analiz ve görselleştirme özellikleri taşıdığından dolayı mekânsal veri niteliği taşımaktadır.

Dijital ortamda tutulan mekânsal veriler, “Raster” ve “Vektör” veriler olmak üzere iki yapıda bulunmaktadır.

Raster veri modeli

Raster veriler; piksel verilerinin 2 boyutlu ortamda ızgara sistemi üzerinde konumlanmasıyla temsil edilen mekânsal veri modelidir [9]. Izgara (Grid) sistemi veya daha çok bir satranç tahtası şeklinde temsil edilen bu türdeki veriler, içerisinde renk bilgisini depolayan eşit ölçüdeki satır ve sütunlara sahip hücrelerden oluşurlar. Şekiller veya coğrafik oluşumlar Raster Hücreleri'nin birleşimi ile görsel olarak temsil edilebilir.

Genel bir tabirle raster; coğrafi oluşum ve özelliklerin gösterimi için kullanılan, fotoğraf özelliğine ve mekânsal bilgiye sahip veri modelidir.

Uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları gibi uzaktan algılama ile temin edilen veriler ve kâğıt haritaların taranmasıyla elde edilen veriler çoğunlukla raster formatındadır. Ayrıca vektör verilerin rasterize edilmesiyle de raster haritalar elde edilmektedir. Raster görüntüleri projelerde, altlık harita olarak, yükseklik modellemesinin oluşturulması veya analizler için kullanılmaktadır. Fakat raster görüntülerinin bu amaçlar doğrultusunda kullanılması için koordinat düzlemine enlem, boylam veya izdüşümü bilgileri ile

referanslanmaları gerekmektedir. Böylelikle koordinat düzlemi üzerinde bulunmaları gereken gerçek lokasyona taşınmaları sağlanmış olmaktadır[10].

Vektörel veri modeli

Vektör veri modeli, nokta ve noktaların birleşmesinden oluşan alan ve çizgilerin gerçek coğrafi modeli temsili ile ortaya çıkmaktadır. Böylece doğal ve yapay şekiller nokta, çizgi ve alanlar ile tanımlanarak vektör veri modelini oluşturur[11]. Her ne kadar vektör veri modeli karmaşık doğal ve yapay şekillerin oluşturulması için uygun olsa da, çıktılar raster veri modelinde olduğu gibi fotoğraf özelliği taşımadığından dolayı, coğrafi görüntüleri görselleştirmek için uygun bir model değildir. Vektör veri modelinin önemi analiz ve sorgulamalarda ortaya çıkmaktadır.

Raster verisinde olduğu gibi vektörel veri modelinin koordinat düzleminde temsil edilmesi için enlem, boylam veya koordinat sistemi bilgileri ile referanslanmaları gerekmektedir.

Vektörel veri modelinin gösterimi için nokta, çizgi ve alan olmak üzere üç temel yapı kullanılmaktadır [12]. Örneğin nokta yapısını; bina, okul, şehir merkezi gibi noktasal yerleri, çizgi yapısını; akarsu, fay hattı ve yol gibi şekilleri, alan ise; ülke sınırlarını ve arazi gibi bölgeleri belirlemek ve göstermek için kullanılmaktadır.

Şekil 2.1. Gerçek dünya görüntüsünün raster ve vektör gösterimi [13]

Nokta geometrisi

Nokta geometrisi vektör modelinin en temel veri yapısıdır. 2 boyutlu mekânsal koordinat düzleminde temsili için X,Y bileşenlerinden oluşmaktadır. Üç boyutlu CBS uygulamaların yayılması ile birlikte X,Y,Z lokasyon bilgisi ile temsil edilerek, verinin yükseklik bilgisi de tanımlanmaya başlanmıştır.

Elektrik direkleri, ağaç, apartman gibi nokta geometrisindeki şekillerin gösterilmesi için tanımlanan katmanlardır. Ayrıca ölçek değişimi göz önünde bulundurulduğunda nokta geometrisinde kullanılan şekil tipleri farklılık gösterebilmektedir. Örneğin; yeryüzüne yüksek ölçeklerde bakıldığından bir arazi nokta tipi ile gösterilebilirken, düşük ölçekte detay artacağından dolayı arazi, nokta ile değil poligon ile temsil edilmektedir.

Çizgi – çoklu çizgi geometrisi

Çizgi ve çoklu çizgi temelde noktaların birleşimi ile oluşan, koordinat düzlemindeki lokasyonu X1,Y1,Z1 koordinatları ile başlayan ve X_n, Y_n, Z_n ile biten geometrik şekillerdir. Nehir, yol, fay hattı gibi şekiller çizgi ve çoklu çizgi geometrisi ile temsil edilebilirler. Nokta geometrisinde olduğu gibi çizgi ve çoklu çizgi ile temsil edilen bazı şekiller ölçek değişiminden etkilenerek nota veya alan ile gösterimi yapılabilmektedir.

Alan (Poligon) geometrisi

Poligon geometrisi de temelde, çizgi ve çoklu çizgi geometrisinde olduğu gibi noktaların birleşimi ile oluşan bir yapıya sahiptir. Fakat poligon ve çizgi geometrisi arasında birbirlerini ayıran iki önemli fark bulunmaktadır. Poligon geometrisi ile oluşturulan şekiller X1,Y1,Z1 koordinatları ile başlayarak X1,Y1,Z1 noktasında tekrardan sonlanırlar.

Çizgi geometrisi ile arasındaki ikinci fark ise; bir alan oluşturabilmek için veri yapıları en az üç noktadan oluşması gerekmektedir ve başlangıç noktasında veri sonlanmayabilmektedir.

Poligon bir alanın veya kapalı bir şeklin temsili için uygun bir geometridir [14]. Örneğin;

parsel, ormanlar, araziler, hava alanları ve dünya sınırları gibi şekiller poligon geometrisi ile tanımlanarak gösterimi sağlanabilmektedir.

Şekil 2.2. Vektör veri modeli temel sembolleri

2.1.2. Sözel (Özniteksel) veriler

Özniteksel veri, en basit tanımı ile CBS’de grafik verileri tanımlayan, coğrafi bileşeni olmayan veri demektir. Özniteksel veriler, grafik mekânsal verilerin tanımlanması amacıyla CBS sistemlerinde depolanan bilgilerdir [15]. Konuma bağlı olmayan öznitelik veriler CBS'ler için büyük önem arz etmektedir.

Mekânsal ve özniteliksel veriler arasında bağlantı oluşturularak çeşitli coğrafi, ekonomik, kültürel sorgulama ve analiz işlemleri gerçekleştirilebilmektedir. Örneğin; meteoroloji verilerinin tahmini, uzaktan algılama yöntemleri ile elde edilen mekânsal ve özniteliksel verilerin analizi ile mümkün olmaktadır.

Open Geospatial Consortium (OGC) 2.2.

OGC kar amacı gütmeyen bir birlik olup, mekânsal bilgilerin işlendiği teknolojilerin işbirliği sağlamasını ve geliştirilmesine yönelik kurum ve bireylerden oluşmaktadır. 1994 yılında 8 katılımcı ile kurulan OGC, günümüzde yurtiçi ve yurtdışında katılım sağlayan yazılım firmaları, üniversiteler, kamu ve askeri kurumlar ile 300’ün üzerindeki katılımcıya ulaşarak standartları belirleyen bir kuruluş olmuştur [16].

OGC’nin vizyonu;

 Mekânsal verilerin erişilebilirliğini artırmak,

 Teknolojik farklılıkları ortadan kaldırmak,

 Maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak,

 Problemlerin tek bir çatı altında ortak çözümünü sağlamak, maddelerini içermektedir [17].

Misyonu ise vizyonunu gerçekleştirmek amacıyla yayınlamış olduğu teknik arayüz ve cbs standartlarının kullanıcılara açık hale getirilmesidir[17]. CBS uygulamalarının haberleşmesi için bir kılavuz vazifesi gören OGC standartları, CBS teknolojilerin farklılıklarını dikkate almadan birbirleriyle haberleşmesini sağlamak amacıyla OGC tarafından sunulmuştur [16]. Coğrafi bilgi sistemlerinde kullanılan veri formatlarındaki değişimler, donanım ürünlerinin gelişmesi ve uygulamaların artışı ile birlikte OGC standartlarına olan ihtiyaç gün geçtikçe artmış, bu standartlar CBS için vazgeçilmez olmuştur [18]. Bu gelişmeler doğrultusunda konumsal ve sözel verilerin paylaşılması için OGC birçok standart yayınlanmıştır [19].

2.2.1. OGC servileri ile iletişim

OGC tarafından belirlenen servisler “HTTP” protokolünü kullandığından dolayı istemcinin CBS sunucusuyla haberleşmesi “POST” ve “GET” metodları vasıtası ile olur. Bu servislerin uluslararası kabul görmesi ve birlikte çalışabilirliği sağlamak için OGC tarafından zorunlu sorgular tanımlanmıştır. Bu sorgular; “GetCapabilities”, “GetMap” ve

“GetfeatureInfo” olarak belirlenmiştir. Zorunlu sorgular ile beraber opsiyonel olarak

“DescribeLayer”, “GetStyles” ve “GetLegendGraphic” sorguları da ortaya çıkan ihtiyaçlar doğrultusunda tanımlanmıştır [20].

GetCapabilities

OGC servisleri, mekânsal ve öznitelik içeren katmanlar hakkında detaylı bilgiye ulaşmak için kullanılan sorgudur [21]. Sorgu sonucunda ulaşılmak istenen katmanların; konumsal bilgileri, projeksiyon sistemleri, görüntüleme için gerekli resim formatları (png, jpeg, dds vb.) gibi bilgiler listelenmektedir. Böylelikle harita katmanı hakkında detaylı bilgiye

ulaşılarak gösterimi veya analizi yapılabilmektedir. Genel olarak HTTP haberleşmesi esnasında esnekliği ve boyutları nedeniyle XML şablonu kullanılır.

Şekil 2.3. Getcapabilities sorgu sonucu örnek katman bilgileri

GetMap

GetMap, OGC standartlarını benimsemiş olan CBS teknolojilerinin harita görüntüleme işlemleri için kullandığı sorgudur. Mekânsal olarak tanımlanmış raster veya vektör verinin adı, coğrafi olarak kapsadığı alan, görüntü formatı ve görünüm bilgileri vasıtası ile verinin grafiksel olarak çıktısını elde etmek için kullanılır [22,23]. OGC, WMS ve WMTS gibi görüntüleme tabanlı servislerde bu operasyonu zorunlu tutmuştur. GetMap isteği yapan CBS istemcisine sonuç, sunucu tarafından PNG, JPEG, GIF, DDS veya TIFF formatında görüntü olarak gönderilir.

GetFeatureInfo

GetFeatureInfo sorgusu ile sunucuda bulunan mekânsal verilerin öznitelikleri sorgulanabilmektedir. Bu sorgu, kullanıcının mekânsal veriyi nasıl kullanacağı ve değerlendireceği hakkında bilgi vermektedir [24]. Örneğin; yükseklik bilgisi içeren raster verisinin istenilen enlem ve boylamdaki yükseklik bilgisine ulaşılabilir. Şehir bilgisi içeren

vektör haritadan, seçilen bölgenin hangi şehire ait olduğu öğrenilebilir. Sorgu sonucu için harita üzerinde herhangi bir yeri seçmek veya alan oluşturmak yeterli olacaktır.

2.2.2. OGC web servisleri

OGC tarafından 1994 yılından bu zamana kadar sektörün ihtiyaçları doğrultusunda birçok coğrafi iletişim standardı yayınlanmıştır. Ancak günümüzde bütün servis ve standartlar yaygın olarak kullanılmamaktadır. Günümüzde en yaygın kullanılan servisler arasında

“WMS İnternet Harita Servisi (Web Mapping Server – WMS)”, “İnternet Özellik Servisi (Web Feature Service – WFS)” ve “ Web Harita Pafta Servisi (Web Map Tile Server- WMTS)” bulunmaktadır [25,26].

OGC web servisleri [28];

 Mekânsal veri tabanında depolanan verilere erişime olanak vermekte,

 Coğrafi analizlere olanak vermekte,

 Servis sorguları sonucunda hazırlanan veriler görüntü olarak kullanılabilmektedir.

Web öznitelik servisi (WMS)

Open geospatial consortium öncülüğünde geliştirilen ve yine standartların OGC tarafından belirlendiği, http arayüzünü kullanarak sunucuda bulunan haritaların istenilen resim formatında internet tarayıcı programları veya CBS uygulamalarına ağ üzerinden harita sunumu yapan servis yapısıdır [23,28,29]. Ayrıca temini yapılan harita verisinin özniteliği de beraberinde sorgulanabilmektedir. WMS şuanda dünya genelinde en çok kullanılan CBS harita sunumu servisidir [16]. Bu servis ile mekânsal raster ve vektör verileri istenilen projeksiyonda konumsal olarak referanslanmış olarak gösterebilmek mümkündür. Harita sorgularının WMS servisi üzerinde yapılabilmesi için “getCapabilities” ve “getMap”

sorgularını sağlanması gerekmektedir. Opsiyonel olarak “getFeatureInfo”, “describeLayer”

ve “getLegendGraphic” sorgularınıda desteklemektedir.

WMS sorgusu sonucundan oluşturulan görüntünün istemci teknolojisinde doğru olarak konumlandırılabilmesi için http sorgusuna projeksiyon, servis versiyonu, görüntülenmek istenilen alan (Bounding Box - “bbox”) ile görüntünün piksel cinsinden yükseklik ve

genişlik bilgisi serviste bildirilmelidir. Çizelge 2.1’de WMS servisi için gerekli olan parametreler gösterilmiştir.

Çizelge 2.1.“getmap” parametreleri ile WMS sorgusu oluşturulması WMS Adresi http://localhost/wmsserver/wms?

Service WMS

REQUEST GetMap

VERSION 1.3.0

WIDTH 1920

HEIGHT 1080

LAYERS Raster_katman

SRS EPSG:4326

BBOX 41.0586, 28.9993 : 41.0208,29.059 (Sol üst enlem,boylam : sağ alt enlem,boylam)

image png

Sorgu Sonucu

http://localhost/wmsserver/wms? REQUEST=GetMap

&WIDTH=1920&HEIGHT=1080& LAYERS= Raster_katman

&SERVICE=WMS&STYLES=&SRS=EPSG:4326&FORMAT=imag e/png

&BBOX =41.0586,28.9993,41.0208,29.059

Harita 2.1. Çizelge 2.1. tablosunda oluşturulan WMS sorgusu PNG çıktısı Web harita pafta servisi (WMTS)

OGC standartları yaygınlaştıktan ve kabul gördükten sonra WMS en popüler OGC servisi olmuştur [16]. Fakat hızlı cevap sürelerinin önemli olduğu durumlarda WMS hizmetinin gerçekleştirimi zorlaşmaktadır. Çünkü WMS protokolünün doğası gereği istenen alandaki haritanın görüntülenmesi için, sunucuda tutulan haritadan istenilen alan kesilerek kullanıcıya sunulmaktadır. Bu işlemden dolayı, sunucu isteği gerçekleştirmek için önemli bir işlem gücü harcamaktadır. Ayrıca, istemcinin sunucudan geniş alana sahip bir harita görüntüsü istemesi; dosya boyutunu arttıracağından dolayı, ağ üzerindeki trafiğin sıkışmasına sebep olacaktır. Bu problemlerden dolayı OGC, WMTS servisini CBS dünyasına sunmuştur [26].

WMTS servisleri, WMS servislerinde olduğu gibi “getCapabilities” ve “getMap” http sorgularını kullanmaktadır. WMS servisinden farklı olarak harita görüntülemek için

“BoundingBox” koordinat hesaplamalarını kullanmamaktadır. Koordinat alanı belirtilerek WMTS ile servis edilecek haritanın farklı ölçek seviyesindeki görüntüleri pafta olarak sunucuda hazırlanmaktadır. Paftaların mekânsal ızgara sistemi üzerinde indekslenmesi ile

“TileMatrix” adı verilen mekanizmayı oluşturmaktadır [30]. “TileMatrix”

indekslemesinden her kolon ve sütun bir enlem ve boylam aralığını temsil etmektedir.

Görüntülerin küçük paftalara bölünmesi ve oluşan paftaların indekslenebilmesi

yeteneklerinden dolayı ağ trafiğini rahatlatmakta, sunucu işlem birimlerinin üzerinden oluşan yük ortadan kalkmaktadır.

Şekil 2.4. WMTS tile matrix mekanizması ile pafta ındeksleme

Web öznitelik servisi (WFS)

WFS hizmetinin temel amacı; mekânsal öznitelik verileri ile analiz işlemlerinin yapılmasıdır. WMS ve WMTS hizmetlerinden farklı olarak sonucu sorgu sonuçlarını görüntü olarak değil vektör veri olarak dönmektedir. WFS hizmeti ile öznitelik sorgulaması sonucunda, sunucu üzerindeki veriler, GML¹ (Geography Markup Language) ile kodlanmış şekilde hazırlanmaktadır [31].

Bu servis ile birlikte sorgulamalar basit SQL sorgulamalarına benzemektedir. Vektör veriye erişme, yeni bir coğrafi veri oluşturma, veri tabanında olan bir veriyi silme, güncelleme ve mekânsal sorgulama ile basit mekânsal analiz işlemlerini yapabilmek mümkündür [32]. Bu operasyonları gerçekleştirmek için GetCapabilities ve GetFeature isteklerini yerine getirmektedir. GetCapabilities sorgusu ile katmanlara ve coğrafi lokasyonlarına erişim yapılarak, elde edilen lokasyon bilgileri ile “GetFeature” sorgusu işlenmektedir. Bu sorgu sonucunda vektör verinin tüm öznitelik bilgilerinin sunucudan alınmasını sağlamaktadır.

1 GML (Geography Markup Language) ,OGC tarafından mekansal bilgilerinin depolanması ve iletilmesi için modellenen konumsal işaretleme dilidir [119][33].

Örneğin; Türkiye il ve ilçe sınırlarının olduğu vektör veride, öznitelik olarak illerin plaka numaraları ve ilçe isimleri bulunmaktadır.“GetFeature” özelliği ile “06” plakasına sahip alanlar sorgulandığında, harita sunucusu poligon verileri ve özniteliklerini içeren GML dosyasını istemciye cevap olarak yollayacaktır. GML formatındaki sözel veri SVG (Ölçeklenebilir Vektör Grafikleri) formatına dönüştürülüp grafiksel olarak sunulduğunda, Ankara il sınırları olan harita 2.2.’deki görüntü elde edilmiş olunacaktır.

Harita 2.2. WFS “GetFeature” sorgusu ile elde edilen sözel verinin SVG haritası

3. CBS OPTİMİZASYONU GEÇMİŞ ÇALIŞMALAR

Çalışma alanı harita servisleri optimizasyonu üzerine yapılmış olan ulusal ve uluslararası çalışmalar incelenmiştir. Geçmiş çalışmadaki iyileştirmeler, “Mekânsal Veri Optimizasyonu”, ” Harita Sunucu Optimizasyonu”, ” Harita Önbellekleme Tekniği”,

“İstemci Optimizasyonu” olarak 4 ana grupta incelenmiştir.

Mekânsal Veri Optimizasyonu 3.1.

Geçmiş çalışmalarda, istemci sunucu mimarisinde bilgiye ulaşmanın bilginin istenmesi, işlenmesi ve cevap sürelerine bağlı olduğunu ve bu sürelerin toplamı hizmet süresinin belirlenmesinde kullanılmıştır [34].

Z = Zistek + Zişleme +Zcevap (3.1)

İstemci ve istemcinin veriyi hazırlama işlemi için gerekli zaman karmaşıklığını (Time complexity) etkileyen en önemli etkenlerden birisi de mekânsal veriyi hazırlamada kullanılan algoritma verimsizliği ve verinin işlenmeden sunulmasıdır. Veri optimizasyon teknikleri ile birlikte toplam işleme sürelerinde, dolayısıyla istemci sunucu arasındaki haberleşme süresilerinde azalma olacaktır [34,35] Zaman karmaşıklığı ölçütü ile birlikte, alan karmaşıklığı (Space complexity) ‘da sistemin performansına etki eden kriterlerden biridir. Verilerin hacimlerinin azaltılması veya veriler için gerekli olan donanımın sağlanması alan karmaşıklığını (Space complexity) da azaltacaktır. Sunucu, ağ ve istemci üzerinde akan verilerin miktarı, işleyen donanım özellikleri ve ağ bant genişliği alan karmaşıklığı fonksiyonunu bulmamızı sağlayacaktır. Fonksiyon veri optimizasyonunun alan karmaşıklığı sonuçlarını domine ettiğini göstermektedir [34].

S = f(S_sunucu + Sağ +S_istemci) (3.2)

Yüksek kapasiteli verilerin kullanımı ve bu verilere aynı anda birçok kullanıcının erişme isteğinden dolayı, performans en önemli sorunlardan biri olmuştur. Bu verilerin istemciler tarafından efektif olarak kullanılması için render sürelerinin kısaltılması ve zaman kısıtı dolayısıyla anlık olarak verilerin gösterilebilir olması gerekmektedir [36]. Bu sorunun üstesinden gelmek için verinin sunum ile depolama formatı ve yapısının seçimini ihtiyaçlar

doğrultusunda yapmak gerekmektedir. Çünkü istemci tarafından istenen bölgenin ham veriden elde edilmesi ve sunulması maliyetli bir işlemdir [37]. Yüksek boyutlara oluşan uydu fotoğraflarının CBS ortamında mekânsal olarak gösterimi için GeoTiff² ,ECW³ ,MrSID⁴ ve JPEG200 formatları mevcuttur [38].

Dalgacık (wavelet) tabanlı gürültü süzme sıkıştırma algoritması kullanan MrSID ve ECW formatları yüksek boyutlara sahip görüntüleri küçük kayıplar ile veya kayıpsız olarak çok küçük boyutlarda sıkıştırılabilmektedir. ECW formatı 50:1 oranına kadar görsel bir kayıp olmadan sıkıştırma işlemini gerçekleştirebilmektedir [37].

Bu formatlar ayrık dalgacık dönüşümü (Discrete Wavelet Transforms, DWT) ve ters DWT işlemlerini çok büyük görüntüler üzerinde çok hızlı bir şekilde gerçekleştirebilmektedir. Ayrıca bu işlemler için çok az hafıza(RAM) kullanılmaktadır fakat yüksek işlem gücü (CPU) gerekmektedir. DWT sıkıştırmasının bir diğer avantajıda işlem sonucunun çoklu çözünürlüklü (multi resulation) resimlerin ortaya çıkarılmasıdır.

Böylelikle istemci tarafından görüntülenmek istenen çözünürlük etkin bir şekilde oluşturularak sunulmaktadır. Piramit yapısı bu formatlar için DWT sayesinde desteklenmektedir. Örneğin DWT algoritması kullanılarak 3 katmanlı bir piramit yapısı oluşturulabilmektedir [39].

Yapılan bu çalışma sonuçlarına göre aşağıdaki bütün hipotezlerin doğruluğu sınanmıştır.

H1: Sıkıştırma oranının yüksek olması, hafızada çok az yer kaplaması ve katman yapısını desteklemesi DWT algoritmasını kullanan mekânsal dosya formatlarının harita gösterim performansına olumlu bir etkisi vardır.

H2: DWT yüksek işlem gücü gerektirmektedir, tekrar eden sorgu sonuçlarının depolanması işlem gücü kaynakları tüketimine olumlu bir etkisi vardır.

2 Geotiff dosya türü; uydu görüntülerinin izdüşümü ve koordinat bilgileri ile coğrafi olarak kodlanması ile oluşturulmuş harita görüntüsü gösterim formatıdır.

3 Enhance Compression Wavelet formatı yüksek derecede sıkıştırılmış harita görüntülerinin kayıt edilmesinde kullanılmaktadır. ECW ve MrSID formatını 1:2 den 1:100 ‘e kadar sıkıştırma olanağı sunmaktadır.

4 MrSID (Multi-resolution Seamless Image Database) dalgacık tabanlı sıkıştırma algortimasını kullanarak yüksek boyutlu görüntülerin, çoklu çözünürlüklü resimlerler olarak saklanması ve sunulmasını sağlayan mekânsal resim formatıdır.

Birçok kaynaktan elde edilen ECW, MrSID, JPEG200 ve GeoTIFF gibi coğrafi veri setleri günümüzde yüksek depolama alanı ve işlenmesi için güçlü işlem kaynakları gerektiren ve birçok bilgi katmanı bünyesinde bulunduran yapılara dönüşmüştür. Bu gelişmeler neticesinde harita sunucu yazılımlarınun donanımsal kaynakları tüketimi gün geçtikçe artmaktadır [34]. İstemci ve sunucu arasındaki görselleştirme gibi etkileşimlerde, ilgilenilen veri setinin tamamının gönderilmesine ve işlenmesine gerek yoktur. Bu probleme çözüm olarak “Piramitleme”, büyük harita verilerinin yönetilmesi için kullanılan önemli tekniklerden bir tanesidir [40]. Piramitleme tekniği; mekânsal veri setinin belirlenen ölçek seviyelerinde parçalanarak kullanıcının istediği ölçekteki verinin sunulması mantığına dayanmaktadır. Piramit tekniği ile düşük ölçek için yapılan bir istekte piramit tekniği ile işlenmiş verinin düşük çözünürlüklü verisi cevap olarak dönülecektir.

Sağlamış olduğu bu avantajı sayesinde verinin sunucu, istemci ile ağ üzerindeki alan ve zaman karmaşıklığını azaltmaktadır [35,41]. Böylece haritaya yüksek bir ölçekten bakan bir kullanıcıya düşük çözünürlüklü, diğer bir değişle yüksek kaliteli harita görüntüsü yerine ihtiyacı olan ölçekteki görüntü servis edilerek, ağ ve sunucu kaynakları en verimli şekilde kullanılmış olunur [34].

Şekil 3.1. Piramitleme tekniği ile verinin katmanlanması [42]

Yapılan çalışmalar ışığında, istemci tarafından sorgulanan mekânsal verinin, tek bir katmandan oluşan büyük veriden işlenerek elde edilmesi, işlemci ve depolama kaynaklarını yoğun olarak kullanımına sebep olacağı düşünülmektedir.

H3: Büyük boyutlara sahip mekânsal verinin katmanlara (piramit yapısının desteklenmesi) ayrılarak indekslenmesi, donanım kaynaklarının tüketimini azaltmakta görüntü oluşturma işlemini hızlandırmaktadır.

Piramit tekniği yaklaşımında, düşük ölçekteki seviyelerde yüksek oranlarda verim sağlanırken yüksek ölçekteki haritalardan hizmet istendiğinde piramitleme tekniğinin katkısı üstel olarak azalmakta ve faydası ortadan kalkmaktadır. Veriminin azalmasının başlıca nedeni yüksek ölçeklere yaklaşmaya başladıkça çözünürlüğün artması ve pirtamit tekniğinin bu ölçeklerde işlememesinden kaynaklanmaktadır. Yüksek çözünürlüklü verinin ağ üzerinde dolaşmaya başlaması ağda darboğaza sebep olmakta ayrıca sunucunun veriyi işlemesini güçleştirmektedir [43]. Piramitleme yönteminin bu zafiyetini gidermek amacıyla, her bir ölçek seviyesindeki harita resimlerini eşit piksel boyutlarında paftalara bölerek verinin çok boyutlu bir yapıda tutulmasını sağlayan Pafta Piramitleme Tekniği’ni önerilmiştir. Mekânsal verinin indekslenmesi üzerine yapılan geçmiş yazınlar [44-48]

incelendiğinde sıradüzensel veri yapısı (Hierarchical Data Structure) mekânsal veride pafta piramit yapısının oluşturulmasını sağlamaktadır.

H₄: Piramit yapısındaki verinin en alt katmanı verinin tamamını içermektedir ve bu katmanın bilgisayar hafızasına yüklenmesi ve işlenmesi maliyetlidir. Sıradüzensel veri yapısı (Hierarchical Data Structure) mekânsal bilginin hazırlanma süresini kısaltmaktadır.

Yüksek bant genişliğine sahip ağlarda piramitleme teknikleri ile çok başarılı sonuçlar elde edilse bile, düşük bant genişliğine sahip veya yoğun trafiğe sahip ağlarda tam verim elde edilememektedir. Bu ağlardaki veri raster verilerin iletiminin üstesinden gelmek için bilgisayar bilimlerinde sıklıkla kullanılan aşamalı veri iletimi(Progressive Transmission) teknikleri kullanılmaktadır [49-51].

Aşamalı veri iletimi teknikleri 4 aşamadan oluşmaktadır [50,51],

 Resim bölümleme (Partitioning) : Bu adımda resimler belirlenen piksel kutucuklarına ayrılarak piksel blokları oluşturulur. Örneğin; 8x8 piksel boyutları ile oluşturulur.

 İkili Kodlama(Binary Encoding) : Piksel blokları ikili kodlama ile bit haritası oluşturulur.

 İletim (Trasmission) : İstemci ve sunucu arasındaki büyük verinin küçük bölümünün adreslenmesi için birçok yöntem geliştirilmiştir. Sun, He, Zhao (2015) ‘e göre dalgacık dönüşüm algoritması ve pafta iletim algoritması mekânsal veriler için en uygun olan iki yöntemdir.

 Yeniden Oluşturma (Reconstruction) : Bu aşama istemciye gelen parçalanmış mekânsal verinin birleştirilerek anlamlı bir veriye dönüştürülmesi adımıdır.

Sunucu tarafında uygulanacak sıkıştırma ve parçalama algoritmalarının istemci tarafından anlaşılabilir olması gerekmektedir. Diğer bir deyişle, istemci sunucu ile haberleşebilmesi için sunucu veri iletim standartlarına uyum sağlamalıdır. Aşamalı veri iletimi tekniklerinde istemci sunucuya bağımlı olduğundan, birlikte çalışabilirlik (interoperability) ve ölçeklenebilirlik (scalability) ilkelerinin uygulanabilirliğini zora sokmaktadır. Birlikte çalışabilirlik ve ölçeklenebilirlik sistemlerde servis kalitesi açısından büyük önem teşkil etmektedir [52].

Harita Sunucu Optimizasyonu 3.2.

CBS servislerinin efektif çalışabilmesi için harita sunucularının yazılımsal bileşenleri; ağ yapısı, sunucu donanımı, kullanılacak veri yapısı ve seçilen OGC servisine göre konfigüre edilmelidir. Verim ve güvenlik açısından gerekli olan kısıtların dikkate alınarak uygulanacak olan başarılı bir yapılandırma sonucunda sunucu ve ağ kaynakları asgari seviyede kullanılır, ortaya çıkabilecek performans ve güvenlik sorunlarını minimize edilir.

Sunucu performansının iyileştirilmesine yönelik çalışmalar incelendiğinde sunucu donanımı, raster ve vektör haritalarının görselleştirilmesi, OGC servis seçimi, projeksiyon dönüşümleri, Getcapabilities sorgu iyileştirmesi ve harita indeksleme sorunları üzerinde durulduğu görülmektedir [23-26,50].

Geçmiş çalışmalarda, OGC WMS protokolündeki limitlerden dolayı sunucuların istekleri işlemesinde performans sıkıntılarının açığa çıktığını belirtmiştir [43,45,46] . Çünkü WMS sorgularının gerçek zamanlı olarak oluşturulması, sunucu işlem kaynakları üzerinde büyük bir yükün oluşmasına yol açmaktadır. Bu sorunun çözüme kavuşması amacıyla WMS hizmetinin yerine alternatifi olan MatrixTile yapısına sahip WMTS hizmetinin kullanılması önerilmektedir. İstemciden WMS sorgu parametresi olarak gelen; kapsayan alan(BoundingBox), harita yükseklik, genişlik ve projeksiyon bilgileri ile resim oluşturmak için harcanan süre, WMTS sorgusunda büyük oranda kısalmaktadır. WMTS ile servisi yapılan bir harita daha önceden belirli oranlarda paftalara ayrılmış olduğundan dolayı, sorgu sonrasında harita sunucusu, daha önceden oluşturulmuş harita paftasını istenilen formatta kolaylıkla resim olarak dönebilmektedir. WMTS servisi WMS sorgusu sonucunu da oluşturabileceği için istemci teknolojilerden bağımsız bir yapı sunmaktadır [45].

Uygulama ve hizmet teknikleri optimizasyonu kadar sunucu donanım yapılandırması da bu

hizmet kalitesi için güncelliğini korumalıdır. Projeksiyon dönüşümleri, OGC sorguları sonucunda veri hazırlama işlemleri için işlem birimleri, önbellekten kullanıcıya mekânsal verileri efektif bir şekilde ulaştırmak için hafıza birimleri ve verinin okunması ile yazılması işlemlerinin performansı için depolama birimlerinin önemle seçilmesi gerekmektedir [23,34,43].

Örneğin; istemci sorgusu sonucunda ilgili haritanın veya mekânsal bilginin sunucu disklerinden hızlı olarak okunması ve cevaplanması coğrafi bilgi sistemlerinin önem verdiği çalışma konularında bir tanesidir. Gelişen teknoloji ile birlikte HDD depolama birimlerinden SSD birimlerine geçilmesi okuma ve yazma hızlarını, bununla birlikte verinin hazırlanma hızını 10 katına kadar çıkarmıştır [53].

Şekil 3.2. SSD,HDD,RAID HDD raster dosyası okuma ve yazma kıyaslaması [53]

Donanım üzerindeki yükün azaltılması verilerin tek bir merkezden yönetilmesi yaklaşımının yerine dağıtık bir yapıda sunulması gerekmektedir.Fakat bu dağıtık yapının etkin olarak kullanılması için ise dinamik yük dengeleme katmanı gerekmektedir.Yapılan çalışmada yük dengesinin dinamik olarak belirlenmesi için sunucunun işlemci ,hafıza ,depolama alan ve bant genişliği kullanımı dikakte alınarak ölçeklendirmenin yapılması gerektiği vurgulanmıştır [54].

Harita Önbellekleme Tekniği 3.3.

Bilgi ve iletişim teknolojilerinde tekrarlanan işlemlerin işlem yükünü düşürecek sistemlerin kurulması verimliliği ve kararlılığı sağlamak amacıyla ihtiyaçtan çıkarak zorunluluk haline gelmiştir [55]. Yakın geçmişte, sektörün istekleri doğrultusunda artan

ihtiyaçları karşılamak için coğrafi bilgi sistemlerinde tekrarlanan işlemlerin önbelleklenmesi yaklaşımına yönelik çalışmalar yapılmıştır. Yapılan çalışmalarda büyük raster ile vektör verilen iletilmesinde ve metaveri ile katman için gerekli bilgilerin saklanmasında önbellek sunucuların kullanılması kararlılık ve verimlilik açısında büyük önem taşıdığı görülmüştür [30,56-62].

Bu önem karşısında CBS uygulamalarında piyasada lider olan kurum ve kuruluşlar kendi önbellekleme sunucularının geliştirmeye başlamışlardır. Bu gelişmeler sonucunda Metacarta Labs tarafından geliştirilen TileCache ,OSGeo tarafından açık kaynaklı olarak sunulan GeowebCache ve Omniscale ürünü olan MapProxy ortaya çıkmıştır [61].

OpenGEO kurumu tarafından geliştirilen, açık kaynaklı Geowebcache (GWC) önbellek sunucusunun istemci ve sunucu arasındaki haberleşmede verimliliği arttırmak amacıyla çalışmalar yapılmıştır. Geowebcache OGC standartlarını desteklemesinden dolayı testler WMS servisleri üzerinden gerçekleştirilmiştir. Toplamda 15200 harita görüntüleme isteği sağlanarak Geowebcache ve GWC kullanılmadan yapılan WMS haberleşmesinin süreleri ölçülmüştür. Sonuç olarak önbellek ara katmanı olan istemci sunucu mimarisi, GWC kullanılmayan mimariye göre harita sorgu cevaplarının sürelerinin %36 oranında azaldığı tespit edilmiştir [30].

Şekil 3.3. Üç katmanlı istemci sunucu mimarisi

Önbellek sunucusunun kullanımında ortalama %33 oranında bir performans artışı yakalanmıştır [63]. Her ne kadar yapılan çalışma sonucu kayda değer bir verim elde edilse de, bu verimin elde edilmesi için birçok kullanıcının farklı alanları sorgulaması ve bu alanların depolanması gerekmektedir. Aksi takdirde ilk depolama için geçen önişleme süresi standart WMS sorgusunun 10 katı gibi bir gecikme süresine denk gelmektedir [64] . Önbellek sunucusunda istemci tarafından sorgulanan pafta bulunmuyorsa, ilk depolama işlemi için sorgulama işlemine ek olarak gecikme yaşanacaktır. Bu gecikmeleri engellemek amacıyla otomatik pafta depolama yöntemleri gerekmektedir [62].

Mekânsal verinin depolanmasındaki bu sorunu aşmak için García ve arkadaşları (2013)

“Seeding” yöntemini kullanarak önbellekleme oranını artırmayı hedeflemektedir. Harita ızgara sistemi üzerinde WMS sorgusu sonucunda daha küçük paftalara ayrılarak önbellek sunucusunda kayıt edilir. Matris ızgara üzerinde bulunan her bir pafta hücresinin komşu hücreleri önbellek sunucuda kaydedilmesi için “Metatiling” seçim algoritması uygulanır.

Metatiling algoritması temelde, belirlenen tampon alan miktarı ile komşu hücrelerin depolanması mantığına dayanmaktadır. Çalışmada Yapay Sinir Ağları (Artificial Neural Networks) kullanılarak “Arbitary Metatiling” ve en yakın komşu algoritması ile komşu pafta seçimi yapılmıştır. Oluşturulan bu çözüm ile birlikte harita önbellekleme zafiyeti ortadan kalkmakta ve kullanıcılara verilen zayıf servis kalitesi (Quality of Service) otomatize edilmiş önbellek besleme mekanizması ile kabul edilebilir kalite seviyelerine gelmektedir [61].

H4: Önbellekleme işlemi ek işlem süresine neden olmaktadır.Depo paftalarının kullanım öncesi oluşturulması harita iletim hızına olumlu katkı sağlamaktadır.

H5: Önbellek sunucusu harita görüntülerini , Matrix Grid yapısı içerisinde eşit boyutlara sahip paftalar ile depoladığından dolayı , WMTS hizmeti önbellek sunucusu ile WMS hizmetinden daha verimli çalışacaktır.

Mekansal verinin yanı sıra, GetCapabilities sorgusu sonucunda oluşan Gml formatındaki katman bilgilerini içeren dosyanın da önbellek sunucuda tutulması, harita sunucusunun bu dosyayı oluşturmasındaki maliyeti asgari seviyelerde tutacaktır[65]. İletişimin optimizasyonu ile birlikte bir sistemin kalitesinin en üst düzeyde olması için bilginin tutarlılığı yani doğruluğu da önem arz etmektedir. Önbellek içinde tutulan veri, orijinal

verinin bir kopyasıdır. Er ya da geç, veri, asıl kaynağı üzerinde değişikliğe uğrayacaktır.

Bu durumda, önbellek içinde bulunan kopyanın harita sunucusunda tutulan veri ile tutarlı olması sistemin bütünlüğünün koruması için önem teşkil etmektedir. Bu problemi aşmak için her bir pafta için tarih, geçerlilik süresi ve son değiştirilme bilgisi tutulmaktadır.

Sağlanan bu bilgilerin kontrolü neticesinde güncellenen veri önbellek sunucusundaki veri ile güncellenmektedir [52].

Optimizasyon sorunlarının yanında verinin güvenliği de sistemin güvenilir ve sürekliliğinin korunması için önemli bir yere sahiptir. Önbellek sunucusunda yetkisiz erişim sorununun üstesinden gelmek için iki yaklaşım bulunmaktadır. Birincisi önbellek sunucusunda yetki gerektiren verilerin http üzerinden şifre ve kullanıcı adıyla gönderilmesi olacaktır. İkinci yöntem ise hiyerarşik bir veri yapısı ile depolanan önbellek verileri ile birlikte grup yetkilendirme bilgilerinin de tutulması olacaktır. Bu iki yöntemle yetkisiz sorgulamaların önüne geçilebilmektedir [3,66,67].

İstemci Optimizasyonu 3.4.

Kullanıcının uygulama üzerindeki haritaya yaklaşma, uzaklaşma, kaydırma ve sorgulama işlemleri sunucu ve istemci mimarisinde 7 adımda tamamlanmaktadır : (1) istemci sunucudan GetCapabilities sorgusu ile katman bilgilerini alır; (2) sunucu getCapabilities sorgusuna cevabı döner ; (3) sunucudan gelen GML formatındaki katman bilgileri istemci tarafından işlenere ilgilendiği katman bilgileri depolanır ;(4) depolanan katman bilgileri ile GetMap veya GetFeatureInfo sorguları oluşturulur; (5) sorgu sunucuya gönderilir;(6) sunucu son işlemi olarak sorgu sonucunun resim veya metin olarak istemciye döner;(7) istemci tarafından karşılanan resim veya metin dosyası işlenerek uygulama üzerinde gösterilir [49]. 7 adımlık mekansal sorgunun yaşam döngüsünde 4 adımın istemci üzerinde gerçekleşmesi, CBS mekanizmasının kalitesinin artışı için istemci üzerinde optimizasyon tekniklerinin gerekliliğini ortaya çıkartmıştır [34,43,68].

Yapılan çalışmalarda GetMap, GetfeatureInfo ve GetCapabilities sorgularının en çok zaman harcayan işlemler olduğunu tespit ederek, bu sorguların birden fazla iş parçacığına ayrılarak birden fazla sunucuya dağıtılması gerekliliğine kanaat getirilmiştir. Bu yaklaşımla atıl durumda olan WMS sunucusundan ilk gelen cevap kabul edilerek diğer cevaplar iptal edilir. Tek kullanıcı için 1 sn. altında cevap süreleri elde edilse de çoklu

kullanıcılar için cevap süresi 2 sn. üzerine çıkmakta ve bazı sunucularda dar boğaz sorunlarına sebep olmaktadır [43,44].

GetMap sorgusu GetFeatureInfo ve GetCapabilities sorgusundan çok daha fazla zaman aldığı çalışmalarda ortaya çıkmıştır. GetMap sorgusu ile oluşacak görüntünün hazırlanması sunucu için büyük bir işlem yükü oluşturmaktadır [69]. İstemci tarafında hazırlanacak sorguların WMS yerine WMTS ile yapılması, sunucu üzerinde oluşacak harita resminin ölçeklenmesi, oranlanması ve kesilmesi işlem sürelerinde azalma sağlanmıştır [61].

Sunucu tarafından gönderilen verilerin önbellekleme ile tutulması tekrarlanan sorguları ipta ederekağ ağ üzerindeki yükü azaltmayı hedeflemektedir. İstemci tarafında önbellekleme iki teknik ile gerçekleştirilmektedir. Bu iki teknik; istemci tarafından yapılan tüm sorguların depolanması ve istemci davranışlarının makine öğrenmesi teknikleri ile ortaya çıkartılarak sıklıkla yapılan sorgu sonuçlarının depolanmasıdır. WMS sorgularında gelen görüntülerin depolanmasındaki zorluktan dolayı, WMTS sorgusu sonuçları R- Ağacı(R-Tree) yöntemi ile istemciye kayıt edilmektedir. İstemci üzerindeki önbellekleme yöntemi ağ trafiğinde %45 azalma sağlanmıştır [43].

Kullanılan Kıyaslama(Benchmarking) Araçları 3.5.

Yapılan optimizasyon çalışmalarında bilimsel sonuçların elde etmesi amacıyla performans araçları kullanılmıştır.Kıyaslama araçlarında önemli kıstas olarak ölçümlerin izlenebilir ve tekrarlanabilir olması belirlenmiştir.Bu araçlar http istek ve cevaplar sonuçlarını özetleyebilme yeteneğini bünyesinde bulundurmaktadır [59]. Apache HTTP sunucusu başarım ölçme aracı ve Apache Jmeter bu konuda öne çıkan 2 uygulamadır [59,70-73].

Apache HTTP sunucusu başarım ölçme aracı,Linux ve Windows platformlarında kurulu olan komut satırı üzerinde çalışan Apache sunucusunun ek bir özelliğidir.Bu araç sayesinde sunucunun yük altında nasıl cevaplar verdiği incelenebilmektedir. Http üzerinden yapılan OGC sorgularının başlık bilgisi(Http Header) ve performansa etki eden faktörler hakkında özet bilgileri sunabilmektedir [59,70].

Apache Jmeter, Jakarta açık kaynaklı projesinin bir parçası olarak geliştirilen GUI(Graphical User Interface) tabanlı http kıyaslama aracıdır.Sağladığı API(Application Programming Interface) sayesinde OGC sorguları için özel ölçümleme teknikleri

geliştirilebilmektedir.Böylelikle geliştirilen mimarilere özel ölçüm teknikleri ortaya çıkartılabilmiştir [71,72].

Çalışmanın bir sonraki bölümünde, oluşturulan hipotezlerin doğruluğunun test edilmesi ölçümler yapılmıştır.Test edilen hipotezler ile hedeflenen 2 saniye ve altındaki cevap süresine ulaşmak için çıkarımlarda bulunarak önerilen mimari oluşturulmuştur. Ayrıca kıyaslama için gerekli olan metaryal ve yöntemlerde bu bölümlerde belirtilmiştir.