Scalable OpenStreetMap Data Extraction & Processing Pipeline

نظام متكامل لاستخراج ومعالجة البيانات الجغرافية من OpenStreetMap تم تطويره كـ Scalable Data Pipeline يعمل بشكل تلقائي عند تحديث البيانات، ويحول البيانات الخام إلى بيانات منظمة وجاهزة للاستخدام في التطبيقات المختلفة.

فكرة المشروع

يعتمد النظام على Event-Driven Architecture، حيث يتم تشغيل الـ Pipeline تلقائيًا بمجرد صدور تحديث جديد لملف البيانات (مثل Turkey.osm.pbf)، ليبدأ النظام في سحب البيانات، معالجتها، وتحويلها إلى مخرجات نظيفة بدون تدخل يدوي.

كيف يعمل النظام (Workflow)

Trigger تلقائي عند تحديث البيانات

عند توفر نسخة جديدة من بيانات OpenStreetMap، يتم تشغيل النظام تلقائيًا.

سحب البيانات من المصدر

يتم تحميل ملف البيانات الخام من المصدر عبر خدمات Cloud.

بناء Docker Image جديدة

يتم إنشاء Docker Image تحتوي على النسخة المحدثة من البيانات لضمان بيئة تشغيل ثابتة وقابلة للتكرار.

تشغيل Data Processing Function

يبدأ النظام في معالجة البيانات واستخراج المعلومات المهمة مثل المناطق، الشوارع، ونقاط الاهتمام.

التعامل مع البيانات غير المعروفة

أثناء المعالجة، يتم اكتشاف بيانات غير مصنفة (Unknown)، ويتم تمريرها إلى منطق إضافي يعتمد على الإحداثيات (Latitude & Longitude).

تحليل الإحداثيات والمقارنة

يتم استخدام خوارزمية لمقارنة الإحداثيات الجديدة مع بيانات موجودة مسبقًا لتحديد التصنيف الصحيح.

إنتاج بيانات نظيفة (Clean JSON Output)

في النهاية يتم إخراج بيانات منظمة بصيغة JSON، جاهزة للاستخدام في الأنظمة والتطبيقات المختلفة.

المميزات (Features)

نظام Event-Driven يعمل تلقائيًا بدون تدخل

Scalable Architecture قابل للتوسع لمعالجة بيانات على مستوى دول

استخدام Docker لضمان استقرار البيئة

معالجة ذكية للبيانات غير المصنفة باستخدام الإحداثيات

دعم Batch Processing لتحسين الأداء

تصميم Modular يسهل تطويره وإضافة دول جديدة

إخراج بيانات نظيفة ومنظمة جاهزة للاستخدام

التقنيات المستخدمة (Tech Stack)

Python

OpenStreetMap APIs

Docker

Google Cloud Platform (GCP)

Data Processing & ETL Pipelines

JSON Data Structuring

الهدف من المشروع

بناء نظام احترافي لمعالجة البيانات الجغرافية يمكن استخدامه في تطبيقات مثل الخرائط، خدمات التوصيل، أنظمة التحليل المكاني، أو أي نظام يعتمد على البيانات الجغرافية بشكل دقيق وقابل للتوسع.