EverCraft一直在關注Web可視化技術的發展，在本系列文章里，小編將對國外一篇感覺很不錯的綜述性文章進行翻譯，供這一領域的愛好者相互學習。這篇paper的信息為：“Mwalongo, F., et al., State-of-the-Art Report in Web-based Visualization. COMPUTER GRAPHICS FORUM, 2016. 35(3): p. 553-575. ”。感興趣的小伙伴可以直接閱讀原文獻哈。（關注公眾號EverCraft，回復“可視化”可獲得原文）

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遠程可視化技術研究在海量醫學數據、社交媒體數據或商業數據的可視化應用方面發揮著重要作用。這一需求源自用戶終端計算能力的相對不足，比如手機處理能力不夠，或者需要可視化的數據量太大。同時，由于傳輸帶寬、延遲時間或者本地存儲的限制，即使終端計算能力足夠，這些海量的數據也難以實現高效傳輸。況且，在某些特殊場景下，一些敏感數據或者保密原始數據也并不適合直接向其他人開放。鑒于帶寬、網絡延遲等問題成為遠程可視化的主要瓶頸，過去有大量研究和技術集中于解決這些問題。

盡管過去的研究成績斐然，但數據量的不斷增長和硬件設備的持續發展，使得遠程可視化依然一直是研究的熱點。由于天然的跨平臺屬性、以及成為未來協作平臺的潛力，基于Web的可視化技術在該領域表現得尤為突出。

基于Web的方式使得一套可視化工具代碼可以跨平臺執行，這不僅讓團隊間的協作和分享更加便捷，并且降低了程序的維護復雜度，使得可視化領域的研究者和其他應用行業領域的研究者可以更專注于研究各自領域的核心問題。更進一步，基于Web的方式使得各應用領域的研究者可以隨時獲得最新的數據（只需要刷新頁面即可）。同時，這種可視化研究者和行業應用研究者的協同工作方式，更有助于促進可視化研究成果的落地應用。

基于Web的可視化方案的另一個明顯優勢則是用戶的便利性。用戶（比如各行業應用的研究者）只需要通過網頁瀏覽器，而不需要安裝其他任何軟件。因瀏覽器基本上在所有的計算終端均可直接使用，用戶可隨時隨地開展工作（只要能上網，同時其具有數據的訪問權限）。因為大多的可視化解決方案均是基于GPU的，著色器代碼（本質是文本類文件）可與數據同時存在服務器供多客戶端使用。這種可視化方案在某些數據不便分享的場景尤具吸引力。比如用戶完全可以把數據存在本地終端，通過從服務器獲取著色器代碼，以實現數據的可視化，而不需要將數據上傳到服務器（尤其是當多用戶同時在上傳數據時，這將帶來極大的傳輸成本）。顯然，對于比較大的數據量而言，傳輸可執行的代碼遠比傳輸數據要來得簡單。

早期的Web可視化技術主要利用VRML和瀏覽器的Java插件，或者服務端的渲染實現，以及其他集成Java、JavaScript和Flash的方式。因帶寬和網絡延遲的限制，這些方式的體驗都比較一般。由于瀏覽器技術的限制，服務端渲染的方式在當時更受歡迎。

但是，近些年Web技術發展迅速，目前Web可視化技術趨勢已是通過WebGL和HTML5以充分利用用戶終端的GPU加速渲染，而不需要瀏覽器加裝任何的插件。基于GPU的可視化技術將計算渲染的負擔由GPU承擔，以改善渲染和交互的體驗（否則使用javaSript在CPU上是不可行的）。這種通過用戶終端進行渲染計算的方式優點在于其避免了網絡延遲帶來的影響，因為其不再需要反復與服務端交換交互操作參數和渲染生成的圖片。當然，雖然有了上述的進步，將部分渲染計算分流到服務端渲染或預處理依然有助于瀏覽器端對于復雜場景的渲染。

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該系列文章將對Web可視化技術進行綜述，包括討論最新的渲染技術、底層技術、以及優化算法策略等。這些通用技術共同構建了Web可視化應用的基礎，因此，本系列文章不僅關注高速、GPU加速的用戶終端渲染技術，同樣關注服務端渲染技術（比如網格化計算），以及如流媒體、數據壓縮等降低帶寬需求的技術。同時，我們討論了各應用領域的一些Web可視化的應用程序，分析這些應用和前文所述基礎技術的相關性，并進行了分類。最后，文章討論了一些特殊的應用場景，并給出了一些落地的應用方案。

根據小編的翻譯水平和時間，本系列文章基本將按如下順序連載（某些部分內容比較多，可能又會分為子系列，大家可以隨時回本頁面查看目錄更新）：

• 系列1：概述（也就是本文了）
• 系列2：作為Web服務的可視化
• 系列3：基于網格計算的可視化&基于云計算的可視化
• 系列4：瀏覽器的本地渲染
• 系列5：數據編碼與傳輸技術&基于Web可視化的應用
• 系列6：Web可視化技術的分類&總結

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的java可视化压缩_web可视化技术发展（1/6）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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