Schlussfolgerungen und wichtigste Erkenntnisse

Mit dieser Teststudie sollen keine bestimmten Instanzgrößen oder -typen empfohlen werden. Vielmehr zeigt sie, dass ein System durch die Anpassung von Hardwareressourcen und die Beobachtung der Ergebnisse so abgestimmt werden kann, dass die Mitarbeiter mehr Arbeit erledigen können, und gleichzeitig die Erfahrung verbessert und die Rendite erhöht wird. Das Hinzufügen weiterer Hardwareressourcen, ohne die Auswirkungen zu verstehen, führt jedoch möglicherweise nicht zu den erwarteten Ergebnissen.

Daher sollte jede Organisation eigene Tests durchführen, um die richtige Hardware zu evaluieren, die Kosten und Leistung effektiv in Einklang bringt. Dazu gehört z. B., zu bestimmen, wie viel GPU zur Unterstützung der Workflows benötigt wird. Die Anforderungen an die Infrastruktur ändern sich regelmäßig, und es sollten routinemäßige Tests durchgeführt werden, um die Infrastrukturinvestitionen zu optimieren.

Richtig ausgestattete Desktop-Clients sind unerlässlich, um eine positive Benutzererfahrung zu bieten, die Bearbeitungseffizienz zu steigern und die Gesamtrendite Ihrer Infrastruktur zu steigern. Treffen Sie daher Hardwareentscheidungen, die ein Gleichgewicht zwischen der Minderung der Infrastrukturkosten (die Kosten für zuverlässigere Instanzen) und der Betriebskosten (die Kosten für die Zeit der Mitarbeiter, für Betriebsunterbrechungen und Opportunitätskosten) herstellen. ArcGIS Pro-Desktops sollten GPU-fähig sein und über eine ausreichende CPU für die Workload verfügen. Weitere Informationen zur ArcGIS Pro-Virtualisierung und zur Auswahl der GPU-Hardware finden Sie im ArcGIS Architecture Center.

Wichtigste Erkenntnisse

  • Unzureichende Ressourcen für ArcGIS Pro-Desktop-Instanzen wirken sich negativ auf die Endbenutzererfahrung aus und verlängern die Ausführungszeiten für Bearbeitungs-Workflows auf Desktops.
  • Eine hohe CPU-Auslastung ist ein Faktor, der zu einer schlechten Benutzererfahrung und längeren Workflow-Zeiten beiträgt.
  • Durch die Erhöhung der Anzahl der CPUs von 2 auf 4 (oder von 4 auf 8 vCPUs) wurde die Ausführungszeit des Bearbeitungs-Workflows um 10 % verkürzt.
  • GPU-fähige Instanzen haben die Ausführungszeit des Bearbeitungs-Workflows um 19 % verkürzt.
  • GPU-fähige Instanzen haben die Speicherauslastung um etwa 15 % verringert.
  • Tests haben gezeigt, dass das Hinzufügen einer dedizierten GPU und die Optimierung der vCPU für virtuelle ArcGIS Pro-Computer die Produktivität der Endbenutzer erheblich verbessert und zu einer Nettokostensenkung geführt hat, wenn die Betriebskosten (Arbeitskosten) berücksichtigt werden.
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