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Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem (SaaS)

Ein System, das dem Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystemmuster folgt, ist als SaaS-basierte Bereitstellung (Software-as-a-Service) mit ArcGIS Velocity und ArcGIS Online verfügbar.

ArcGIS Online ist eine cloudbasierte GIS-Lösung, die von Esri als SaaS verwaltet und bereitgestellt wird. ArcGIS Online bietet Funktionen, die Daten-, Service-/Logik- und Präsentationsebenen umfassen und ineinandergreifen, um ein vollständiges System bereitzustellen. ArcGIS Online basiert auf einer Cloud-Architektur von Weltrang, wird von Experten für IT- und geographische Informationssysteme (GIS) verwaltet und bietet zuverlässige und umfassende webbasierte GIS-Funktionen.

ArcGIS Velocity ist ein cloudnatives Add-on für ArcGIS Online. Es ermöglicht Benutzern, Daten von IoT-Plattformen (Internet of Things), Message Brokern oder Drittanbieter-APIs zu erfassen. Außerdem unterstützt es Benutzer bei der Verarbeitung, Visualisierung und Analyse von Echtzeit-Datenfeeds, die als Big Data gespeichert werden können, um schnelle Abfragen und Analysen durchzuführen.

Zugehörige Ressourcen:

Basisarchitektur

Im Folgenden finden Sie eine typische Basisarchitektur für ein Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem, das als SaaS bereitgestellt wird.

Dieses Schema sollte nicht unbearbeitet übernommen werden und als Design für Ihr System verwendet werden. Es gibt viele wichtige Faktoren und Entscheidungen bezüglich des Designs, die Sie für Ihr System berücksichtigen sollten. Weitere Informationen finden Sie im Thema Verwenden von Systemmustern. Darüber hinaus zeigt das unten abgebildete Schema nur die Basisfunktionen des Systems. Bei der Bereitstellung erweiterter Funktionen können zusätzliche Systemkomponenten erforderlich sein.

Basisarchitektur für Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem (SaaS)

Die oben dargestellten Funktionen entsprechen den ab Juli 2025 verfügbaren Funktionen.

Zu den wichtigsten Komponenten dieser Architektur gehören folgende:

  • ArcGIS Online, einschließlich standardmäßiger Portal-Komponenten wie Benutzer, Gruppen und Elemente sowie Location Servicess wie Grundkarten und Geokodierungsservices. Die Positionsservices, die das Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem unterstützen, können auch ganz oder teilweise von einem anderen Location-Services-System stammen.
  • ArcGIS Velocity bietet Echtzeit- und Big-Data-Funktionen als Add-on für ArcGIS Online. Es umfasst Werkzeuge für die räumliche Analyse für Echtzeit- und Big-Data-Analysen. Die Ausgabe von ArcGIS Velocity kann als ArcGIS-Stream-Service und Feature-Services ausgegeben sowie als Nachrichten (z. B. E-Mail, SMS und Kafka) an andere Systeme gesendet werden. Die Ausgabe von ArcGIS Velocity kann auch in anderen Systemen (z. B. Amazon S3 und Azure Blob Storage) und im verwalteten ArcGIS Velocity-Data-Store gespeichert werden, wo sie für Big-Data-Analysen verwendet werden kann. Weitere Informationen zu ArcGIS Velocity.
  • ArcGIS Velocity enthält eine umfassende Website für die Verwaltung des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems sowie für das Entwerfen und Durchführen von Echtzeit- und Big-Data-Analysen. Die Website ist unter velocity.arcgis.com verfügbar. ArcGIS Velocity stellt Werkzeuge und APIs zur Verfügung und wird in der Regel von einer Vielzahl von Anwendungen und Systemen genutzt. Weitere Informationen über die Anwendungen, die in einem Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem verwendet werden.

Zu den wichtigsten Interaktionen in dieser Architektur gehören folgende:

  1. Client-Anwendungen kommunizieren mit Daten-Services sowie Location Services über HTTPS, in der Regel über zustandslose REST-APIs.
  2. ArcGIS Velocity erfasst Daten aus Echtzeit-Streaming-Quellen über Feeds. ArcGIS Velocity funktioniert mit einer Vielzahl von ArcGIS-, Web- und Messaging-, Cloud- und Datenanbieterquellen, die sowohl Abruf- als auch Streaming-Feeds umfassen. Weitere Informationen zu Feeds in ArcGIS Velocity.
  3. ArcGIS Velocity erfasst Daten für Big-Data-Analysen über Datenquellen. ArcGIS Velocity unterstützt ArcGIS-, Web- und Messaging- sowie cloudbasierte Datenquellen. Es stellt verschiedene Standardgeographiequellen zur Unterstützung der Filterung und Anreicherung der Daten bereit. Diese Standardgeographien werden in zwei Gruppen bereitgestellt: “Welt” und “Vereinigte Staaten”. Weitere Informationen zur Datenquelle in ArcGIS Velocity.

Weitere Informationen zur Verwendung und Verwaltung der in Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystemen verwenden grundlegenden Software finden Sie in der Produktdokumentation zu ArcGIS Online und ArcGIS Velocity.

Funktionen

Im Folgenden werden die Funktionen des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems als SaaS-Bereitstellung beschrieben. Weitere Informationen finden Sie in der Funktionsübersicht und unter Vergleich der Funktionsunterstützung über Bereitstellungsmuster hinweg.

Funktionen, die in einem Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem verwendet, aber in der Regel von anderen Systemen bereitgestellt werden, wie z. B. Grundkarten, Geokodierung und andere Positionsservices, die von einem Location-Services-System bereitgestellt werden, sind unten nicht aufgeführt. Weitere Informationen über zugehörige Systemmuster.

Basisfunktionen

Basisfunktionen stellen die gängigsten Funktionen dar, die von Self-Service-Systemen zur Kartenerstellung, Analyse und Freigabe bereitgestellt und durch die oben vorgestellte Basisarchitektur ermöglicht werden.

  • Die Feed-Erfassung verbindet das System mit externen Quellen von Echtzeit- und Beobachtungsdaten, z. B. IoT (Internet of Things, Internet der Dinge), Message Broker und Drittanbieter-APIs. Diese externen Quellen werden als Feeds bezeichnet und können als Eingabe für das Echtzeit-Streaming- und -Analysesystem konfiguriert werden. ArcGIS Velocity unterstützt sowohl Abruf- als auch Streaming-Feeds, einschließlich ArcGIS-, Cloud-, Web-, Messaging- und Datenanbieter-Feeds. Weitere Informationen zu Feeds in ArcGIS Velocity.
  • Die Datenerfassung ermöglicht das Laden von Daten in das System zur Batch-Analyse und -Verarbeitung. Dieses Systemmuster unterstützt nicht die direkte Durchführung von Big-Data-Analysen an Datenquellenspeicherorten außerhalb von ArcGIS. ArcGIS Velocity unterstützt die Batch-Analyse und -Verarbeitung von Daten, die im System gespeichert sind. Daten aus Standardgeographien, ArcGIS-, Cloud-, Web- und Messaging-Datenquellen können in ArcGIS Velocity erfasst werden. Weitere Informationen über Datenquellen und Datenformate in ArcGIS Velocity.
  • Räumliche Verbindungen und Beziehungen ermöglichen die Kombination von Zeilen aus zwei Feeds oder Datasets auf der Grundlage einer räumlichen Beziehung. Es kann eine Vielzahl von räumlichen Beziehungen, einschließlich Überschneiden, Radieren, Vereinigen, Verschneiden und symmetrischer Differenz angewendet werden. Zu den Werkzeugen, mit denen räumliche Verbindungen und Beziehungen ausgeführt werden können, gehören unter anderem Verbindungs-Features, Vereinigung und Layer überlagern. Beachten Sie, dass einige Werkzeuge nur Echtzeitanalysen unterstützen, während andere nur Big-Data-Analysen unterstützen. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Bei der Musteranalyse werden räumliche und zeitliche Muster in Daten identifiziert. Zu den Werkzeugen, für eine Musteranalyse gehören unter anderem Hot-Spots suchen, Punkt-Cluster suchen und generalisierte lineare Regression. Die Musteranalyse wird in der Regel für Big-Data- und nicht für Echtzeit-Feeds durchgeführt. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Bei der Nachbarschaftsanalyse wird die Nähe von Geodaten zu anderen Geodaten untersucht. Zu den Werkzeugen für die Nachbarschaftsanalyse gehören unter anderem das Puffer erstellen und Strecke berechnen. Beachten Sie, dass einige Werkzeuge nur Echtzeitanalysen unterstützen, während andere nur Big-Data-Analysen unterstützen. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Bei der Zusammenfassungsanalyse werden Daten in Datenstrukturen höherer Ordnung aggregiert oder zusammengefasst. Zu den Werkzeugen für die Zusammenfassungsanalyse gehören unter anderem Punkte aggregieren, Dichte berechnen und Zusammenfassen (innerhalb). Die Zusammenfassungsanalyse wird in der Regel für Big Data und nicht für Echtzeit-Feeds durchgeführt. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Die Track-Analyse arbeitet mit Punkten mit aktivierten Zeiteigenschaften, die mit beweglichen Objekten korreliert sind. Zu den Werkzeugen für Track-Analysen gehören unter anderem Tracks rekonstruieren und An Netzwerk fangen. Beachten Sie, dass einige Werkzeuge nur Echtzeitanalysen unterstützen, während andere nur Big-Data-Analysen unterstützen. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Die GeoFence-Analyse ist eine Form der räumlichen Echtzeit-Analyse, in der Features (häufig Track-Punkte) mithilfe von Interessenbereichen (häufig Polygonflächen) analysiert werden. Gewöhnlich werden punktbasierte Beobachtungen analysiert, um zu bestimmen, ob sie einen virtuellen Umkreis betreten oder verlassen haben. ArcGIS Velocity unterstützt das Geofencing und das dynamische Geofencing in mehreren Echtzeit- und Big-Data-Analysewerkzeugen. Weitere Informationen über die GeoFence-Analyse in ArcGIS Velocity.
  • Das Datenmanagement unterstützt das Arbeiten mit Geometrien und anderen Feldern in Echtzeit-Feeds und Big Data. Zu den Werkzeugen für das Datenmanagement gehören unter anderem das Feld berechnen und Felder zuordnen. Beachten Sie, dass einige Werkzeuge nur Echtzeitanalysen unterstützen, während andere nur Big-Data-Analysen unterstützen. Weitere Informationen über Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity.
  • Die Kartenerstellung und Visualisierung von Analyseergebnissen ist ein leistungsstarker Schritt, um Kontext bereitzustellen und Muster, Trends und Beziehungen in Daten aufzudecken. Die Visualisierung und Kartenerstellung erfolgen analog zur Darstellung von nicht räumlichen Daten und ermöglichen Analysten das Überprüfen ihrer Analysen, die Iteration und das Erstellen von gemeinsam nutzbaren und ansprechenden Ergebnissen. Weitere Informationen über das Visualisieren von Daten in ArcGIS Velocity.
  • Die Datenveröffentlichung und das Hosting ermöglichen das sichere Speichern, Verwalten und den Zugriff auf Daten als Service für Daten, die in das System aufgenommen oder aus Echtzeit-Feeds beibehalten werden. Daten, die im System gehostet werden, werden in der Regel für die Verwendung als Feature-Layer veröffentlicht.
  • Die Veröffentlichung und das Hosting von Feeds ermöglicht die Veröffentlichung und das Hosting neuer Feeds, die im System veröffentlicht und gehostet werden. Vom System gehostete Feeds werden in der Regel als Stream-Layer veröffentlicht.
  • Das Senden und Speichern von Nachrichten ist eine Ausgabe des Echtzeit-Streamings und von Echtzeit-Analysen, die verarbeitete Feed-Daten (Nachrichten) an externe Systeme sendet oder speichert. Zu den externen Systemen zählen Message Broker, Objektspeicher und andere Messaging-Systeme wie E-Mail und SMS. Zu den unterstützten Ausgabetypen für Echtzeitanalysen gehören ArcGIS-Feature- und Stream-Layer, Azure Event und IoT Hubs sowie verschiedene Web- und Messaging-Ausgaben, z. B. Textnachrichten und Kafka. Zu den unterstützten Ausgabetypen für Big-Data-Analysen gehören ArcGIS-Feature- und Stream-Layer, AWS und Azure-basierte Objektspeicher, Azure Event Hub sowie verschiedene Web- und Messaging-Ausgaben, z. B. Textnachrichten und Kafka. Weitere Informationen über die Grundlagen von Analyseausgaben und das Arbeiten mit Ausgaben in ArcGIS Velocity.

Erweiterte Funktionen

Erweiterte Funktionen werden in der Regel hinzugefügt, um bestimmte Anforderungen zu erfüllen oder branchenspezifische Datenmodelle und Lösungen zu unterstützen, und können zusätzliche Softwarekomponenten oder Überlegungen zur Architektur erfordern.

  • Die Freigabe von Analyseergebnissen wird zwar von ArcGIS unterstützt, aber nicht zum Bereich des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems gezählt. Weitere Informationen finden Sie unter Zugehörige Systemmuster.

Überlegungen

Bei den folgenden Überlegungen wurden die Grundpfeiler des ArcGIS Well-Architected Framework auf das Muster des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems als SaaS-Bereitstellung angewendet. Die hier gezeigten Informationen erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit, sondern heben wichtige Überlegungen für das Design und die Implementierung dieser speziellen Kombination aus System- und Bereitstellungsmuster hervor. Weitere Informationen zu den Grundpfeilern der Architektur des ArcGIS Well-Architected Framework.

Zuverlässigkeit

Zuverlässigkeit stellt sicher, dass Ihr System den Servicegrad bietet, der sowohl für das Unternehmen als auch für Ihre Kunden und die Projektbeteiligten erforderlich ist. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Zuverlässigkeit”.

  • ArcGIS Online nutzt mehrere Verfügbarkeitszonen, Regionen und Service-Provider, um Redundanz, Ausfallsicherheit und Servicekontinuität zu gewährleisten.
  • Service Level Agreement (SLA), das von ArcGIS Online und ArcGIS Velocity bereitgestellt wird.
  • Weitere Informationen über ArcGIS Velocity-Best Practices für Organisationsadministratoren, z. B. Planung der Kapazität und Verwaltung von Zeiten für die Datenaufbewahrung.

Sicherheit

Sicherheit schützt Ihre Systeme und Informationen. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Sicherheit”.

  • Authentifizierung und Autorisierung sind für das Entwerfen und Ausführen von Analysen sowie für die Verwaltung des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems erforderlich. Es ist auch üblich, dass Ausgaben wie ArcGIS-Feature- und Stream-Layer gesichert werden, sodass für den Zugriff eine Authentifizierung und Autorisierung erforderlich ist.
    • Der Benutzerzugriff und die Datenkollaboration werden durch rollenbasierte Zugriffskontrollen und moderne Autorisierungs- und Authentifizierungsmodelle gesteuert, einschließlich OAuth, SAML und Multi-Faktor-Authentifizierung.
  • Systeme werden Bewertungen zum Ermitteln von Schwachstellen unterzogen, einschließlich System-, Webanwendungs- und Datenbankscans.

Weitere Informationen über Best Practices für die Sicherheit in ArcGIS Online und Anleitungen zur Implementierung.

Performance und Skalierbarkeit

Performance und Skalierbarkeit zielen darauf ab, die Gesamt-Experience für die Benutzer im Hinblick auf das System zu optimieren und sicherzustellen, dass das System skaliert werden kann, um den sich ändernden Arbeitslastanforderungen gerecht zu werden. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Performance und Skalierbarkeit”.

  • In einem Echtzeit-IoT-System gibt es Spitzen bei Datenmenge, -komplexität oder -geschwindigkeit. Darüber hinaus können Analysen konfiguriert werden, die Millionen oder sogar Milliarden Datensätze mit Verarbeitungs-Pipelines unterschiedlicher Komplexität verarbeiten. Aus diesem Grund können Feeds, Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity zusätzliche Ressourcen dynamisch zuweisen, um die Geschwindigkeit der Erfassung und Echtzeitanalysen aufrechtzuerhalten sowie eine schnelle Verarbeitung von Big-Data-Analysen zu erreichen. Bei der automatischen Skalierung werden Ressourcen je nach Belastung hoch- oder herunterskaliert. Weitere Informationen über die automatische Skalierung in ArcGIS Velocity.

Weitere Informationen über ArcGIS Velocity-Best Practices für Organisationsadministratoren, z. B. Planung der Kapazität und Verwaltung von Zeiten für die Datenaufbewahrung.

Automatisierung

Die Automatisierung zielt darauf ab, den Aufwand für manuelle Bereitstellungs- und Betriebsaufgaben zu verringern, was zu einer höheren betrieblichen Effizienz sowie zur Reduzierung der vom Menschen verursachten Systemprobleme führt. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Automatisierung”.

  • Das Design und die Einrichtung von Echtzeitanalysen werden in der Regel interaktiv durchgeführt, obwohl die Ergebnisse von Echtzeitanalysen häufig in automatisierten Workflows verwendet werden. Die Big-Data-Analyse ist häufig iterativ und erfordert zwischen den einzelnen Ausführungen eine menschliche Überprüfung und Intervention. Big-Data-Analysen können jedoch auch mithilfe von Skripten automatisiert werden.

Integration

Die Integration verbindet dieses System mit anderen Systemen, um Unternehmensservices bereitzustellen und die Produktivität der Organisation zu steigern. Weitere Informationen finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Integration”.

  • Die Integration mit anderen Systemen kann in Form von Echtzeit-Feeds und Big-Data-Erfassung in das Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem erfolgen. Die Ausgaben von Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystemen werden in der Regel auch in andere Systeme im gesamten Unternehmen einer Organisation integriert und können daher auch Geschäftsvorgänge unterstützen, die Systemadministratoren unbekannt oder nicht verfügbar sind.

Observability

Die Observability bietet Einblicke in das System und ermöglicht es dem Personal und anderen technischen Rollen, das System in einem fehlerfreien, stabilen Zustand zu halten. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der Übersicht über den Grundpfeiler “Observability”.

  • Echtzeitdaten, die typischerweise mit hoher Geschwindigkeit übertragen werden, sind mit einigen besonderen Überlegungen zur Observability verbunden. Dies gilt insbesondere, wenn die Geschwindigkeit und/oder Stabilität der eingehenden Feeds inkonsistent ist.
  • Die Bereitstellung von Echtzeit-Services für die gesamte Organisation (und möglicherweise darüber hinaus) kann zu Nutzungsmustern und Wachstum führen, die von den Systemdesignern oder -betreibern nicht vorhergesehen wurden. Die Überwachung hilft den Mitarbeitern, Entscheidungen darüber zu treffen, wann sie skalieren und weiterentwickeln müssen, um den Bedarf zu befriedigen und gleichzeitig den ordnungsgemäßen Betrieb (in Übereinstimmung mit SLAs) zu gewährleisten.

  • Als SaaS-Angebot unterstützen ArcGIS Online und ArcGIS Velocity nicht die Überwachung der zugrunde liegenden Infrastruktur und der Softwarekomponenten. Was sie jedoch bieten, sind Möglichkeiten zum Beobachten der Systemauslastung und -integrität.

  • Eine zusätzliche Beobachtung von Benutzeranmeldungen und Kontoänderungen kann über den konfigurierten Identity-Provider möglich sein, wenn SAML- und/oder OpenID Connect-Anmeldungen verwendet werden.

Sonstiges

Zu den weiteren Überlegungen für das Design und Implementieren eines Systems für mobilen Betrieb und Offline-Datenmanagement als SaaS-Bereitstellung gehören:

  • Für einen erfolgreichen Betrieb ist ein gutes Verständnis von GIS- und IT-Konzepten sowie der Technologie erforderlich. Die Organisation sollte auch die Auswirkungen von SaaS aus Sicht des Datenzugriffs, der Sicherheit und des Managements kennen.
  • Data Governance und die Ausrichtung an IT-Richtlinien und -Rollen sollten bei der Implementierung dieses Systemmusters unbedingt berücksichtigt werden.
  • Weitere Informationen über ArcGIS Velocity-Best Practices für Organisationsadministratoren, z. B. Planung der Kapazität und Verwaltung von Zeiten für die Datenaufbewahrung.

Zugehörige Ressourcen:

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