Nach oben

Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem (Windows/Linux)

Das Muster für Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesysteme wird in Windows und Linux hauptsächlich mithilfe der Software ArcGIS Enterprise on Windows und Linux zusammen mit ArcGIS GeoEvent Server bereitgestellt.

ArcGIS Enterprise on Windows und Linux umfasst mehrere Komponenten, die sich über die Daten-, Service-/Logik- und Präsentationsebenen erstrecken und ineinandergreifen, um ein vollständiges System bereitzustellen. ArcGIS Enterprise on Windows und Linux wird sowohl in virtuellen Umgebungen (mit einem unterstützten Betriebssystem) als auch in Kombination mit Cloud-Providern, die virtuelle Computer ausführen, die die Systemanforderungen erfüllen, vollständig unterstützt. Esri bietet auch Bereitstellungswerkzeuge für Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure.

ArcGIS GeoEvent Server unterstützt die Integration ereignisbasierter Echtzeit-Datenströme als Datenquellen in Ihr Enterprise-GIS. Ereignisdaten lassen sich filtern, verarbeiten und an verschiedene Ziele senden, wodurch Sie Verbindungen mit nahezu jeder Art von Streaming-Daten herstellen können. Ferner können Mitarbeiter automatisch informiert werden, wenn festgelegte Bedingungen eintreten – all dies in Echtzeit. Für ArcGIS GeoEvent Server gelten die gleichen Betriebssystemanforderungen wie für die ArcGIS Server-Softwarekomponente in ArcGIS Enterprise.

Zugehörige Ressourcen:

Basisarchitektur

Im Folgenden finden Sie eine typische Basisarchitektur für ein Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem unter Windows oder Linux.

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 (Windows/Linux)

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

Zu den wichtigsten Komponenten dieser Architektur gehören folgende:

  • Eine Basisbereitstellung von ArcGIS Enterprise, einschließlich ArcGIS Data Store, ArcGIS Server und Portal for ArcGIS. Die ArcGIS Web Adaptor-Komponente von ArcGIS Enterprise wird ebenfalls empfohlen und kann in einigen Situationen erforderlich sein. Die Basisbereitstellung ermöglicht das Veröffentlichen und das Hosting von Daten über gehostete Feature-, Vektorkachel-, Kartenkachel- und Szenen-Services.
  • ArcGIS Server mit der ArcGIS GeoEvent Server-Software und -Rolle. ArcGIS GeoEvent Server stellt Echtzeitfunktionen für ArcGIS Enterprise bereit. ArcGIS GeoEvent Server wird als logisch getrennte Komponente dieses Systems von ArcGIS-Server dargestellt, der gehostete Services und Utility-Services bereitstellt (und der oben beschriebenen Basisbereitstellung entspricht). Dies liegt daran, dass diese Server zwei verschiedene Rollen im System spielen und oft separat auf physischer Ebene konzipiert und eingesetzt werden. Die ArcGIS Web Adaptor-Komponente von ArcGIS Enterprise wird ebenfalls empfohlen und kann in einigen Situationen erforderlich sein. Weitere Informationen über Komponenten, Serverrollen, Funktionen und Lizenzierungen von ArcGIS GeoEvent Server.
  • Zwei Bereitstellungen von ArcGIS Data Store sind für Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesysteme unter Windows oder Linux üblich. Eine Bereitstellung des ArcGIS Data Store ist zuständig für das Speichern von relationalen Daten und Kacheln für gehostete Feature- und Szenen-Services, die in einer ArcGIS Enterprise Basisbereitstellung veröffentlicht werden. Die andere Bereitstellung von ArcGIS Data Store dient als Big Data Store vom Typ “spatiotemporal” und bietet eine verbesserte Speicherung großer Mengen von Beobachtungsdaten. Beide Data Stores bieten eine von ArcGIS verwaltete Datenspeicherung.
  • ArcGIS Online, die SaaS-Infrastruktur von Esri, die in der Regel Grundkarten (z. B. eine Bilddatengrundkarte), Referenzdaten (z. B. Orte) sowie andere Positionsservices (einschließlich Geokodierung und Suche) für dieses System bereitstellt. Alternativ kann eine Organisation ihre eigenen Positionsservices hosten und verwalten, anstatt das SaaS-System von Esri zu verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Systemmuster für Positionsservices.
  • ArcGIS GeoEvent Server enthält eine umfassende Website für die Verwaltung des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems sowie für das Entwerfen und Durchführen von Echtzeitanalysen. Die Website heißt ArcGIS GeoEvent Manager. ArcGIS GeoEvent Server 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 Unternehmensdaten- sowie Positionsservices über HTTPS, in der Regel über zustandslose REST-APIs.
  2. ArcGIS Server stellt dauerhafte TCP-Verbindungen mit der ArcGIS-Data-Store-Bereitstellung her, die zum Speichern relationaler Daten und von Kacheldaten dient.
  3. ArcGIS Server kommuniziert mit der ArcGIS-Data-Store-Bereitstellung, die Big Data-Speicher vom Typ “spatiotemporal” über HTTP und TCP bereitstellt.
  4. ArcGIS GeoEvent Server erfasst Daten aus Echtzeit-Streaming-Quellen über Eingabe-Konnektoren. ArcGIS GeoEvent Server funktioniert mit einer Vielzahl von ArcGIS-, Web- und Messaging-, Cloud- und Datenanbieterquellen. Weitere Informationen über Eingabe-Konnektoren in ArcGIS GeoEvent Server.
  5. ArcGIS Monitor wird für die Überwachung und Optimierung der GIS-Systemkomponenten empfohlen und kommuniziert mit einer Vielzahl von ArcGIS- und IT-Komponenten (z. B. DBMS) über eine Vielzahl von Mechanismen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu ArcGIS Monitor.
  6. Verweise auf Positionsservices, die von ArcGIS Online gehostet und verwaltet werden (z. B. Grundkarten) werden in der Regel registriert und für die Verwendung in ArcGIS Enterprise zur Verfügung gestellt. Einige Services werden bei der Installation von ArcGIS Enterprise automatisch referenziert, obwohl die zusätzliche Freigabe von Inhalten und Services zwischen diesen beiden Systemen manuell oder automatisch erfolgen kann. Weitere Informationen finden Sie unter Konfigurieren von ArcGIS Online-Utility-Services, Konfigurieren des Inhalts des ArcGIS Living Atlas und Verteilte Kollaboration.
Hinweis:

Für ArcGIS Enterprise-Bereitstellungen vor Version 11.4 ist möglicherweise ein ArcGIS License Manager erforderlich, um ArcGIS Pro-Lizenzen zu konfigurieren und zu verwalten. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu ArcGIS License Manager.

Weitere Informationen zu Interaktionen zwischen ArcGIS Enterprise-Komponenten finden Sie in der Produktdokumentation zu ArcGIS Enterprise on Windows und Linux, einschließlich eines Schema der Ports, die in einer Bereitstellung von ArcGIS Enterprise on Windows oder Linux verwendet werden. Weitere Überlegungen zur Bereitstellung finden Sie in der Produktdokumentation zu ArcGIS GeoEvent Server.

Funktionen

Im Folgenden werden die Funktionen des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems unter Windows oder Linux 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 GeoEvent Server unterstützt mehrere Eingabe-Konnektoren, einschließlich ArcGIS-, Cloud-, Web-, Messaging- und Datenanbieter-Feeds. Weitere Informationen über Eingabe-Konnektoren in ArcGIS GeoEvent Server.
  • Die Datenerfassung ermöglicht das Laden von Daten in das System zur Batch-Analyse und -Verarbeitung. Die Datenerfassung in ArcGIS GeoEvent Server dient in erster Linie zum Speichern von Echtzeitdaten in einem Big Data Store vom Typ “spatiotemporal”. Die Batch-Analyse und -Verarbeitung historischer, gespeicherter Beobachtungsdaten wird in der Regel von einem Big-Data-Analysesystem durchgeführt, das als außerhalb des Geltungsbereichs dieses Systemmusters betrachtet wird. Weitere Informationen über das Systemmuster für die Big-Data-Analyse sowie über Big Data Stores vom Typ “spatiotemporal” in ArcGIS Enterprise.
  • 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. Räumliche Verbindungen und Beziehungen können sowohl in räumlichen Filtern als auch in Prozessoren verwendet werden. Dazu zählen u. a. der Prozessor zum Verbinden von Ereignissen und der sektorübergreifende Prozessor. Weitere Informationen über Filter und Prozessoren in ArcGIS GeoEvent Server.
  • Bei der Musteranalyse werden räumliche und zeitliche Muster in Daten identifiziert. Die Musteranalyse wird in der Regel über eine Batch-Analyse oder -Verarbeitung mit Big Data durchgeführt, und wird als außerhalb des Bereichs des Musters für das Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem betrachtet. ArcGIS GeoEvent Server bietet jedoch einige eingeschränkte Funktionen zur Musteranalyse durch Filter sowie einige Prozessoren wie den Prozessor für die Ereigniserkennung. Weitere Informationen über Filter und Prozessoren in ArcGIS GeoEvent Server sowie über das Systemmuster für Big-Data-Analysen.
  • Bei der Nachbarschaftsanalyse wird die Nähe von Geodaten zu anderen Geodaten untersucht. Zu den Prozessoren für die Nachbarschaftsanalyse gehören unter anderem der Prozessor zum Erstellen von Puffern und der Prozessor zur Reichweitenfächerberechnung. Weitere Informationen über Filter und Prozessoren in ArcGIS GeoEvent Server.
  • Die Track-Analyse arbeitet mit Punkten mit aktivierten Zeiteigenschaften, die mit beweglichen Objekten korreliert sind. Die Track-Analyse wird in der Regel über eine Batch-Analyse oder -Verarbeitung mit Big Data durchgeführt, und als außerhalb des Bereichs des Musters für das Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystem betrachtet. ArcGIS GeoEvent Server bietet jedoch einige eingeschränkte Funktionen zur Track-Analyse durch Filter sowie Prozessoren wie den Prozessor für die Track-Lückenerkennung. Weitere Informationen über Filter und Prozessoren in ArcGIS GeoEvent Server sowie über das Systemmuster für Big-Data-Analysen.
  • 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 GeoEvent Server unterstützt Geofencing in mehreren Prozessoren sowie die GeoFence-Analyse durch räumliche Filter.
  • Das Datenmanagement unterstützt das Arbeiten mit Geometrien und anderen Feldern in Echtzeit-Feeds und Big Data. Zu den Prozessoren für das Datenmanagement gehören unter anderem der Prozessor für die Feldberechnung und der Prozessor für die Feldzuordnung. Weitere Informationen über Filter und Prozessoren in ArcGIS GeoEvent Server.
  • 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.
  • 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 werden in der Regel entweder mit dem Speicher vom Typ “relational” oder dem Big Data Store vom Typ “spatiotemporal” im System gehostet. Datasets werden in der Regel als Feature- und Kartenservices veröffentlicht, damit Benutzer und Anwendungen darauf zugreifen können.
  • Die Veröffentlichung und das Hosting von Feeds ermöglicht die Veröffentlichung und das Hosting neuer Feeds, die im System veröffentlicht und gehostet werden. Feeds, die vom System gehostet werden, werden in der Regel als Stream-Services veröffentlicht, auf die Benutzer und Anwendungen zugreifen können.
  • 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. Weitere Informationen über Ausgabe-Konnektoren in ArcGIS GeoEvent Server.

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.

Überlegungen

Bei den folgenden Überlegungen wurden die Grundpfeiler des ArcGIS Well-Architected Framework auf das Muster des Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems unter Windows oder Linux 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”.

  • Niedrigere Verfügbarkeitsstufen sind üblich. SLAs für hohe Verfügbarkeit können erreicht werden, obwohl die Natur eingehender Echtzeitdaten über Feeds die Architektur für Hochverfügbarkeit komplexer macht als bei den meisten anderen Systemmustern.
  • ArcGIS GeoEvent Server weist einzigartige Merkmale und Überlegungen zur Zuverlässigkeit auf. Weitere Informationen über Strategien für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Resilienz sowie über andere Überlegungen zur Bereitstellung von ArcGIS GeoEvent Server.
  • Dieses System- und Bereitstellungsmuster garantiert die Zustellung von Nachrichten nicht grundsätzlich. Bei der Verarbeitung kritischer Nachrichten muss besonders darauf geachtet werden, dass Nachrichten nicht versehentlich gelöscht werden.

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.

Im ArcGIS Enterprise Hardening Guide finden Sie weitere Informationen zu Strategien und zugehörigen Einstellungen, die implementiert werden können, um die Sicherheit von ArcGIS Enterprise-Bereitstellungen zu verbessern.

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”.

  • SLAs, die eine hohe Performance erfordern, sind häufige Vereinbarungen.
  • ArcGIS GeoEvent Server weist einzigartige Merkmale und Überlegungen zur Performance und Skalierbarkeit auf. Weitere Informationen über die Best Practices für die Systemarchitektur, die Zuweisung von Computerressourcen, Strategien für Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Resilienz sowie andere Überlegungen zur Bereitstellung von ArcGIS GeoEvent Server.
  • Zu den Faktoren, die sich tendenziell auf die Performance und Skalierbarkeit auswirken, gehören:
    • Nachrichtengröße und -geschwindigkeit
    • Komplexität von Echtzeitanalysen
    • Anzahl der GeoFences
    • Bandbreite der Ausgabe (einschließlich Speicher)
  • Die Skalierbarkeit von Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystemen unter Windows/Linux ist besonders zu berücksichtigen.
    • Erwägen Sie die Planung zum Bedarf an Spitzenkapazität.
    • Die vertikale Skalierung ist in der Regel einfacher und wird häufiger implementiert als die horizontale Skalierung.
    • Zustandsbehaftete Analysen erhöhen die Komplexität der horizontalen Skalierung.
    • Die automatische Skalierung ist bei diesem Systemmuster nicht üblich.
    • Der Skalierbarkeit sind praktische Grenzen gesetzt.

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 Automatisierung der Systemadministration, einschließlich der Automatisierung der Softwarebereitstellung, Infrastructure-as-Code und DevOps, wird ebenfalls häufig verwendet.

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.
  • ArcGIS Enterprise on Windows/Linux-Komponenten, einschließlich ArcGIS GeoEvent Server, können auf verschiedene Weise überwacht werden, z. B. in Form von Serverprotokollen und Serverstatistiken. Die Überwachung der Systemverfügbarkeit, Performance und Nutzung ist für dieses Systemmuster von größter Bedeutung. Neben der Überwachung der ArcGIS Enterprise-Software ist es wichtig, alle unterstützenden Komponenten und Infrastrukturen wie das Windows- oder Linux-Betriebssystem, Datenbanken und andere Data Stores sowie die Compute-, Netzwerk-, Sicherheits- und andere Infrastruktur zu überwachen. Weitere Informationen über die Überwachung des Systemzustands und der -zuverlässigkeit.
  • 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 Echtzeit-Datenstreaming- und -Analysesystems unter Windows oder Linux gehören:

  • Für einen erfolgreichen Betrieb ist ein gutes Verständnis von GIS- und IT-Konzepten sowie der Technologie erforderlich.
  • Data Governance und die Ausrichtung an IT-Richtlinien und -Rollen sollten bei der Implementierung dieses Systemmusters unbedingt berücksichtigt werden.

Zugehörige Ressourcen:

Top