Los sistemas ArcGIS se crean para una variedad de servicios y proveedores en la nube. Google Cloud Platform (GCP) y otros servicios y herramientas de Google se utilizan a menudo como parte de sistemas ArcGIS o como puntos de integración entre dos sistemas empresariales.
Los clientes pueden diseñar e implementar sistemas ArcGIS basados en máquinas virtuales GCP, que admiten una variedad de perfiles de hardware virtual, configuraciones y modelos de precios. Las máquinas virtuales también pueden desplegarse para soportar flujos de trabajo de usuarios o clientes con ArcGIS Pro, aunque en cualquier escenario de este tipo se deben seguir consideraciones de rendimiento y recomendaciones relacionadas con VDI con ArcGIS Pro.
Las organizaciones que trabajan con ArcGIS Enterprise on Kubernetes pueden utilizar Google Kubernetes Engine (GKE) como entorno de alojamiento para este software. GKE incluye una variedad de servicios y estructuras auxiliares de Kubernetes para facilitar un despliegue. Consulte los pasos de alto nivel en Implementar ArcGIS Enterprise en Google Kubernetes.
Google Cloud Dataproc es un sistema de análisis altamente escalable para trabajar con almacenamiento de big data. El motor de Geoanálisis de ArcGIS puede utilizarse en Cloud Dataproc ya que soporta un patrón de interacción con Spark, que puede llevar funciones espaciales y herramientas de ArcGIS a flujos de trabajo existentes o permitir la realización de nuevos análisis.
GCP ofrece una amplia variedad de opciones de almacenamiento de datos para diferentes tipos y volúmenes de datos o cargas de trabajo de almacenamiento de datos.
Google Cloud SQL una oferta gestionada de base de datos relacional que admite varios tipos de bases de datos relacionales que pueden utilizarse con ArcGIS. Consulte los requisitos del sistema más recientes para obtener más información sobre las ofertas de Google Cloud SQL que son compatibles actualmente. Cloud SQL también puede configurarse como almacén relacional para ArcGIS Enterprise on Kubernetes.
El almacenamiento de archivos y objetos proporcionado por el servicio Google Cloud Storage se utiliza a menudo con ArcGIS para alojar datasets ráster, a los que se puede acceder mediante archivos de conexión en la nube. En la mayoría de los casos, la lectura directa de datos vectoriales en S3 no es compatible con los flujos de trabajo de representación cartográfica; sin embargo, el uso de esos datasets vectoriales como entradas analíticas es habitual en los flujos de trabajo de geoanálisis que utilizan ArcGIS Pro o ArcGIS GeoAnalytics Engine que se ejecutan en un entorno Spark dentro de AWS o adyacente a esta plataforma. ArcGIS Pro también puede conectarse a archivos Apache Parquet y leerlos desde conexiones de almacenamiento en la nube.
Google BigQuery es un sólido almacén de datos en la nube que puede utilizarse para combinar y analizar datasets de toda una organización. El enfoque de BigQuery en el resumen y el análisis es compatible con ArcGIS mediante capas de consulta creadas en ArcGIS Pro, que pueden conectarse a BigQuery, mostrar datos en un mapa o en una tabla y, posteriormente, publicarse en ArcGIS Enterprise para crear servicios de mapas y capas de entidades dinámicos. Si desea conocer las buenas prácticas en este ámbito, consulte el contenido de lagos de datos y almacenes de datos. ArcGIS Data Pipelines también puede conectarse y leer tablas desde Google BigQuery.
Los sistemas diseñados en Google Cloud utilizan conceptos comunes de redes virtuales, conectividad y firewalls. Un servicio relevante de Google es Google Cloud Load Balancing, un balanceador de carga basado en software que puede implementarse para reenviar o actuar como proxy del tráfico de los usuarios hacia componentes ArcGIS de backend, o para equilibrar la carga entre sitios con varias máquinas o una arquitectura de alta disponibilidad.
De forma opcional, algunas organizaciones habilitan la funcionalidad de proxy con reconocimiento de identidad de Google en un balanceador de carga. Esta tecnología proporciona un paso previo de autenticación, que exige que cualquier usuario que acceda al proxy demuestre que tiene acceso a la aplicación en GCP antes de poder llegar a un servicio de backend. Google IAP es un ejemplo de proxy con reconocimiento de identidad, y en esa sección de este sitio web se ofrecen buenas prácticas y aspectos a tener en cuenta sobre los IAP.
Los usuarios que almacenan datasets en Google Drive pueden agregarlos a mapas y contenidos de ArcGIS Online para acceder y crear contenido alojado a partir de esos archivos. En general, utilizar Google Drive como almacenamiento de archivos para uso personal funciona bien con ArcGIS, pero cualquier uso de una carpeta compartida para almacenar datos o archivos de proyecto de ArcGIS Pro debe revisarse cuidadosamente para garantizar que las capacidades de replicación y sincronización de Google Drive no provoquen corrupción de archivos ni otros problemas.
Muchas organizaciones que son grandes usuarias de GCP también utilizan Google Workspace y gestionan las identidades de los usuarios, así como el correo electrónico o los calendarios, a través de este servicio de Google. Las identidades de Google pueden utilizarse para proporcionar capacidades de inicio de sesión empresarial en ArcGIS Online o ArcGIS Enterprise, ya sea mediante federación SAML o mediante una configuración OIDC. Esto permite a los usuarios beneficiarse de una experiencia de inicio de sesión único en la que su cuenta de Google les proporciona acceso directo a ArcGIS Enterprise o ArcGIS Online, sin necesidad de recordar una contraseña o credencial adicional.