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Teselas vectoriales con Elasticsearch = Tessel·les vectorials amb Elasticsearch

Sanz, Jorge
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Comunicación a cargo de Jorge Sanz (Elastic) sobre teselas vectoriales con Elasticsearch. Elasticsearch `{`1`}` es una conocida base de datos NoSQL capaz de almacenar y ofrecer servicios de análisis y búsqueda de grandes volúmenes de información. Su elasticidad permite escalar horizontalmente con facilidad cualquier instalación e incluso ofrece características para realizar búsquedas en múltiples instalaciones simultáneamente (cross cluster search). Por otro lado, la forma habitual de interactuar con la base de datos es a través de su API en formato JSON. En el ámbito geoespacial es habitual el requisito de acceso a grandes volúmenes de datos para su renderizado. Esto provoca una presión considerable en la base de datos y una gran cantidad de tráfico entre la misma y los motores de renderizado, por lo que el formato JSON no es demasiado eficiente en estas situaciones. De igual forma, enviar grandes volúmenes de datos en formato GeoJSON a los navegadores da como resultado aplicaciones muy poco amigables. La renderización de teselas vectoriales servidas en el formato Protobuf`{`2`}` es una práctica ampliamente extendida y adoptada por la comunidad geoespacial como una solución óptima para recibir en el navegador de los usuarios finales grandes volúmenes de datos. Así pues, el equipo de ingeniería de Elastic ha llevado a cabo recientemente la implementación de un nuevo punto de entrada en la API de Elasticsearch para poder renderizar datos vectoriales`{`3`}` tanto de documentos individuales como de cualquier tipo de agregación geoespacial. En esta charla se presentarán las principales características de este nuevo mecanismo de publicación, acompañándola con ejemplos de su uso tanto en Elastic Maps`{`4`}` –la aplicación para visualización de datos geográficos desarrollada por Elastic– como en un sencillo visor a modo de ejemplo de integración ​
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