面向危机信息学的云端社交媒体分析

灾害事件的社交媒体分析是危机信息学研究中的关键任务。它涉及分析自然灾害、危机事件或其他大规模聚集事件期间生成的社交媒体数据。由于这些事件期间生成的数据集庞大，需要设计大规模软件基础设施以及时分析数据。创建此类基础设施带来维护需求，且随着基础设施变大变旧，维护愈发困难。维护成本高昂，因为需要快速处理查询，这要求每周7天每天24小时按需提供大量计算资源。在本文中，我描述了一种替代方法，用于在云上设计分析非结构化数据的软件基础设施，同时提供危机信息学研究所需的快速查询与可靠性。此外，我讨论了使用容器编排系统实现更可靠Twitter流采集的新方法。最后，我将这一新基础设施与现有危机信息学软件基础设施进行比较，并从可靠性、可扩展性和可扩展性方面与我的方法及原型进行对比。