Для обеспечения эффективного прогнозирования и ликвидации последствий стихийных бедствий, в аспекте обеспечения безопасности населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, в МЧС России более 20 лет активно применяется Система космического мониторинга чрезвычайных ситуаций (СКМ ЧС). В процессе функционирования СКМ ЧС используется большое количество информационных источников для обеспечения всестороннего анализа складывающейся ситуации. Несомненно, основным источником информации являются данные дистанционного зондирования Земли из Космоса [1-4]. Для обеспечения эффективного реагирования на возникающие угрозы населению и территориям необходимо в кратчайшее время получить необходимую информацию, обработать её и провести анализ. Также необходимо обеспечить гарантированное хранение всей получаемой информации для проведения ретроспективного анализа [5]. Так при наводнении на Дальнем Востоке в 2018 году активно применялся данный подход для оценки обстановки и прогнозирования её развития. Для повышения оперативности доведения результатов космической деятельности в СКМ ЧС функционируют геопорталы. Опыт их использования показал эффективность данного метода доведения и хранения информации [6]. Однако с учётом роста объёма получаемых данных остро стоит вопрос о хранении данных, а также наиболее быстрой обработки получаемых данных [7].
В докладе предлагается способ организации функционирования информационных систем с применением распределённого хранения данных, а также многопоточной обработки данных. Данный способ предполагает применять для хранения данных распределённую файловую системы. Данный метод позволяет обеспечить гарантированное хранение данных без использования дорогостоящего оборудования и не применять избыточные массивы независимых дисков. При многопоточной обработке применяется концепция обработки данных «код к данным». Это позволяет снизить время по передачи данных от места их хранения к месту обработки. Также существенным моментом предлагаемого способа является применение недорогостоящего оборудования для организации хранения и обработки данных. За счёт горизонтального масштабирования системы возможно быстро проводить модернизацию данной системы. Для оценки предлагаемого способа был проведён эксперимент по развёртыванию экспериментальной системы и проведения испытаний. Результаты эксперимента показали эффективность и целесообразность предлагаемого способа.

Литература:
1. Алексеенко Я. В., Фахми Ш.С. Применения информационной системы космического мониторинга МЧС России для обеспечения эффективных управленческих решений по защите населения и территория от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера // Сборник тезисов докладов пятнадцатой Всероссийской открытой конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса". – 2017. – С. 67
2. Алексеенко Я. В. Применение данных дистанционного зондирования Земли российской орбитальной группировки космических аппаратов для обеспечения эффективных управленческих решений в системе антикризисного управления в чрезвычайных ситуациях //Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2016. – С. 417-417
3. Еременко С. П. и др. Интеллектуальные информационные системы космического мониторинга //Транспорт России: проблемы и перспективы-2015. – 2015. – С. 91-99.
4. Schowengerdt R. A. Techniques for image processing and classifications in remote sensing. – Academic Press, 2012
5. Camps-Valls G. et al. Remote sensing image processing //Synthesis Lectures on Image, Video, and Multimedia Processing. – 2011. – Т. 5. – №. 1. – С. 1-192.
6. Roche S., Propeck-Zimmermann E., Mericskay B. GeoWeb and crisis management: Issues and perspectives of volunteered geographic information //GeoJournal. – 2013. – Т. 78. – №. 1. – С. 21-40.
7. Wang L. et al. A parallel file system with application-aware data layout policies for massive remote sensing image processing in digital earth //IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. – 2015. – Т. 26. – №. 6. – С. 1497-1508.