我建造的

varmomapo 是一个无服务器的Web应用程序，使用MongoDB地图集根据OpenStreetMap数据显示热图。

类别提交：

• 在JS框外思考
• Google Cloud Superstar

应用链接

https://varmomapo.xdbsoft.com

屏幕截图

酒吧和其他饮料的地方，在法国戛纳附近

我附近的餐馆，手机上

西欧北部的风力涡轮机

描述

varmomapo 由4个主要部分组成：

• 一个Web应用程序，可在台式机或移动设备上使用，以根据OpenStreetMap数据显示加热地图。有多层可用：餐馆，酒吧，游乐场，...可以找到当地信息。使用Leaflet和Bootstrap Frameworks。
• 后端，计算和提供瓷砖热图。这是通过Google Cloud Build构建的GO应用程序，并通过Google Cloud Run执行。它连接到托管在同一GCP区域的MongoDB地图集，以检索要显示的功能。
• 一个数据存储，托管在MongoDB Atlas中。使用了两个集合：一个用于所有OpenStreetMap项目（存储为Geojson功能），一个用于缓存最多的瓷砖。它使用geospatial indexes来确保表现出色。
• 用GO编写的工具将来自OpenStreetMap Protobuf文件的数据导入到MongoDB数据存储中。

链接到源代码

https://github.com/xdbsoft/varmomapo

允许许可证

MIT

背景

我是2个小女孩的快乐父亲。他们真的很喜欢去游乐场。我知道我们自己地区的几个，但是一旦我们旅行，我就不知道在哪里可以找到它们。

热图非常适合可视化数据，并具有精确数据的全局视图。这是 varmomapo 发起的地方。

然后，一旦拥有数据，就可以生成这样的地图和扩展基础架构的代码，显示出不错的事物，例如旅游信息（餐厅，酒店，艺术品）或能源基础设施（风！涡轮机，核反应堆）。可能性是无限的。

我如何建造它

导入数据

我构建的第一部分是导入数据的工具。我选择了GO并使用官方的MongoDB驱动程序连接到Atlas数据存储。
我导入的第一个数据集是摩纳哥提取物。由于它是一个非常小的（少于10000个对象），因此每次都很容易迭代，丢弃和重新创建数据库。然后，我搬到了法国地区之一的更大数据集。我通过使用批量导入改进了工具。我当地的互联网带宽使我能够在20分钟内导入25万个功能。
但这不会扩展到法国或全球。查看MongoDB Atlas中的集群指标，问题不在那一边，因此绝对是我的网络。

我决定在Google Cloud平台中产生VM，并从那里启动数据导入。由于该工具是用我本地Windows笔记本电脑到Linux OS编译的GO交叉编写的，这只是一个单个环境变量（set GOOS=linux）。将二进制上传到托管VM的云，性能大大提高。那时，我从一个自由集群转换为较大的群集，以便能够导入整个星球（大约有400万个小时进口的功能）。

使用MongoDB Atlas等托管服务有助于快速构建。自由群集允许实验，然后切换到更适合生产工作量的情况。更重要的是，自动缩放功能在正确的时间弹出，以启用完整行星文件的导入，并在导入后几个小时缩放。此外，Atlas接口有助于探索数据，甚至可以通过MongoDB Atlas Charts提供给定查询的热图的预览。

查询和服务热图瓷砖

第二个方面是实施后端。为了简化UI中的集成，我决定实施Tile Map Service，该服务器基本上是一个给定缩放级别的服务器，并且瓷砖的坐标必须为该区域提供PNG。

我已经知道一些软件包可以从OpenStreetMap Protobuf格式和地理空间方面读取。我带了官方的MongoDB客户端去与数据存储进行互相交流。我还找到了一个包装，可以生成热图，将其分叉并将所有物品粘合在一起。为了能够编写使用MongoDB驱动程序的正确的GO代码。我首先尝试了MongoDB Atlas Web界面中的查询，并从此处导出了代码。一旦我理解了使用bson.D数据类型构建过滤器的逻辑（多亏了示例），我就可以自己编写它们。

使用小的“摩纳哥”数据集，性能很好，但是我不得不为较大的数据集添加2dsphere compound indexes。

多亏了Google Cloud Build和Google Cloud Run，我能够在本地环境中运行完全相同的代码并在生产中部署。此外，由于构建包装标准化，存储库不包含与部署相关的任何内容。在Google Cloud Console中单击几下，允许定义CI/CD管道，并从云中获得可执行的服务请求。使用SSL的自定义域设置还有另外几下单击。

其他资源/信息

• OpenStreetMap，作为可重复使用的地理空间数据的最佳来源
• MongoDB Go driver guide
• Quickstart to deploy a Go service to Cloud Run
• github.com/paulmach/osm：一个GO包，用于阅读和转换OpenStreetMap PBF格式。
• github.com/dustin/go-heatmap：一个生成热图的GO包