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Selección de un patrón de implementación para los sistemas de análisis y administración de datos de imágenes

Los sistemas de análisis y administración de datos de imágenes suelen implementarse siguiendo uno de cuatro patrones de implementación:

Seleccionar un patrón de implementación es una de las decisiones más importantes que debe tomar al diseñar un sistema SIG para su organización.

El factor más importante en esta decisión será la alineación con los principios y directrices de TI de su organización, así como su nivel de comodidad a la hora de admitir otros planteamientos de implementación. Por ejemplo, algunas organizaciones pueden preferir estandarizar sistemas y soluciones basados en SaaS. Otras organizaciones que están invirtiendo fuertemente en implementaciones basadas en Kubernetes, incluyendo la contratación y formación de personal con experiencia y habilidades operativas en Kubernetes, pueden preferir patrones de implementación basados en Kubernetes.

Nota:

Las funcionalidades y las consideraciones varían según los patrones de implementación. Consulte las comparaciones que figuran a continuación, junto con las páginas de patrones de implementación, para obtener información adicional.

Para obtener información general y consideraciones sobre estos planteamientos de implementación, consulte la página de productos y opciones de implementación de ArcGIS en la descripción general de ArcGIS.

Comparación de funcionalidades

Además de alinearse con sus principios, directrices y nivel de comodidad en materia de TI, también es importante tener en cuenta las funcionalidades de cada patrón de implementación en su proceso de toma de decisiones. Las funcionalidades de un sistema de análisis y administración de datos de imágenes varían según los patrones de implementación. La siguiente matriz compara las funcionalidades específicas admitidas por cada patrón de implementación:

No se enumeran a continuación las funcionalidades utilizadas en un sistema de análisis y administración de datos de imágenes, pero que suelen proporcionar otros sistemas, como los mapas base, la geocodificación y otros servicios de ubicación proporcionados por un sistema de servicios de ubicación.

Funcionalidad                         SaaS SaaS - Image Dedicated   Windows/Linux Kubernetes
Visualización y análisis de imágenes
Modelado y estructuración de datos
Publicación de datos de imágenes 1 1
Catalogación de datasets y capas2    
Alojamiento de capas de imágenes en teselas2    
Análisis de ráster al vuelo
Análisis de elevación
Análisis de ráster distribuidos
Extracción de imágenes
Aprendizaje profundo e IA 3 3 3 3
Datos multidimensionales
Trabajar en el espacio de imágenes 4 4 4
Trabajar con imágenes estereoscópicas
Imágenes orientadas
Operaciones con drones
Representación cartográfica de realidad
Vídeo5      
Flujos de trabajo y datasets LIDAR
Radar de apertura sintética
Acceder a catálogos STAC6

Compatibilidad completa Compatibilidad parcial

  1. los sistemas de ArcGIS Online pueden admitir una gran variedad de formatos de datos de imágenes, pero es posible que no admitan tantos tipos, sensores y productos como los sistemas basados en ArcGIS Enterprise. ↩ ↩2

  2. las capas de imágenes en teselas hacen referencia a una capa de teselas específica basada en CRF en ArcGIS Online; consulte Capas de imágenes en teselas para obtener más información. ↩ ↩2

  3. ArcGIS Deep Learning Studio es una aplicación web que, por el momento, solo está disponible con ArcGIS Enterprise en Windows o Linux o ArcGIS Enterprise on Kubernetes. ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  4. ArcGIS Excalibur es una aplicación web disponible tanto con ArcGIS Online como con ArcGIS Enterprise. Es una de las principales aplicaciones para trabajar con imágenes en el espacio de imágenes, así como para el análisis de vídeo, aunque el acceso a vídeo en Excalibur solo está disponible en ArcGIS Enterprise en este momento a través del uso de ArcGIS Video Server. Los activos de espacio de imágenes y vídeo también se pueden visualizar y explotar en ArcGIS Pro. ↩ ↩2 ↩3

  5. la catalogación y transmisión de archivos de vídeo solo está disponible actualmente con ArcGIS Video Server, un rol de servidor federado en Windows o Linux. Tanto ArcGIS Pro como ArcGIS Excalibur admiten el uso de Full Motion Video almacenados en almacenamiento de red, de nube o web, o transmitidos a través de Video Server. ↩

  6. ArcGIS Pro admite el catálogo de activos espaciotemporales (STAC) para conectarse a catálogos STAC externos. Ningún patrón de implementación del sistema de análisis y administración de datos de imágenes admite actualmente el alojamiento de catálogos o colecciones STAC, aunque ArcGIS GeoPortal Server se puede utilizar para alojar un catálogo STAC. ↩

Consulte las funcionalidades del sistema de administración de datos de imágenes para obtener más información sobre cada una de las filas enumeradas anteriormente. Además, cada una de las celdas anteriores se describe con más detalle en las páginas de patrones de implementación del sistema de análisis y administración de datos de imágenes.

Las funcionalidades representadas arriba reflejan las disponibles en julio de 2025.

Consideraciones generales

Las consideraciones que se indican a continuación tienen como objetivo ayudar a alinear las necesidades empresariales y de TI de su organización con el patrón de implementación del sistema de análisis y administración de datos de imágenes. La información aquí presentada no pretende ser exhaustiva, sino más bien destacar las consideraciones clave para diseñar e implementar este patrón del sistema.

  • La escalabilidad, la fiabilidad, los acuerdos de nivel de servicio (SLA), la seguridad y el equilibrio de responsabilidades entre su organización y Esri suelen ser factores importantes a la hora de seleccionar un patrón de implementación. Consulte los pilares de fiabilidad, rendimiento y escalabilidad y seguridad para obtener más información.
  • Los patrones de implementación SaaS que utilizan ArcGIS Online junto con ArcGIS Image o ArcGIS Image Dedicated presentan el plazo de comercialización más rápido. Las funcionalidades que ofrecen pueden habilitarse rápidamente para una organización y la variedad de aplicaciones incluidas admiten un amplio rango de flujos de trabajo y necesidades de los usuarios.
  • ArcGIS Image for ArcGIS Online es una buena opción para las organizaciones que trabajan con activos de imágenes relativamente más sencillos o estáticos, como un dataset entregado por un proveedor o descargado de un proveedor de datos. Aunque se admite cierta temporización mediante capas de imágenes en teselas, los datasets de ArcGIS Image suelen ser autónomos y no requieren las complejas operaciones de consulta y mosaico que pueden exigir otros flujos de trabajo.
  • ArcGIS Image Dedicated está diseñado para sistemas de análisis y administración de datos de imágenes más avanzados y un diferenciador clave de ArcGIS Image es que Dedicated admite el uso de almacenamiento de objetos administrado por el cliente en AWS o Azure como fuente de datos de imágenes. Consulte la documentación del producto y los flujos de trabajo de ejemplo para verificar la compatibilidad con su proveedor de almacenamiento, la estrategia de alojamiento en la nube y los detalles de implementación.
  • Los sistemas de análisis y administración de datos de imágenes creados con ArcGIS Enterprise en Windows, Linux o Kubernetes admiten conexiones con el almacenamiento de objetos en una amplia variedad de entornos en la nube, así como con proveedores de almacenamiento de objetos y de almacenamiento en bloques locales.
  • El acceso a una unidad de procesamiento gráfico (GPU) suele ser un requisito importante para los sistemas de análisis y administración de datos de imágenes, tanto en lo que respecta a las aplicaciones cliente como a los sistemas de servidor o backend.
    • Los flujos de trabajo de aprendizaje profundo, como la inferencia o el entrenamiento, dependen en gran medida de recursos informáticos específicos (por ejemplo, un procesador de GPU). Esri proporciona preguntas frecuentes sobre aprendizaje profundo que responden a preguntas habituales relacionadas con la disponibilidad de la GPU y su adecuación para el aprendizaje profundo.
    • Algunos flujos de trabajo analíticos o procesos de representación en pantalla, como la visualización de imágenes con ArcGIS Pro en un equipo virtual, dependen de una GPU o GPU virtual para acelerar esta experiencia, mientras que otros flujos de trabajo, como las herramientas de geoprocesamiento o los notebooks de Python, dependen de una GPU para realizar cálculos analíticos nativos. Para obtener información detallada, consulte Procesamiento con GPU en Spatial Analyst en la documentación de ArcGIS Pro.
    • La disponibilidad y el aprovechamiento de los recursos de la GPU pueden variar considerablemente entre los distintos patrones de implementación y también pueden tener un impacto significativo en el coste de alojamiento de un sistema. Encontrará orientaciones específicas para ArcGIS Enterprise on Kubernetes en la documentación correspondiente.
    • ArcGIS Notebook Server y ArcGIS Online Notebooks proporcionan un método para dar a los usuarios acceso a los recursos de la GPU utilizando tiempos de ejecución de notebook especialmente definidos, que pueden ayudar con los flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático en notebooks de Python.
    • Tenga en cuenta que el acceso a una GPU no es un requisito universal: muchas herramientas de geoprocesamiento o flujos de trabajo analíticos no están diseñados para aprovechar una GPU. Es decir, es importante aprovisionar recursos de GPU solo cuando sea necesario y tenga un impacto significativo, en lugar de esperar que cualquier flujo de trabajo pueda mejorarse.

Seleccionar un patrón de implementación es una de las decisiones más importantes que debe tomar al diseñar un sistema SIG para su organización. Sin embargo, no es el único. Hay muchos factores adicionales que se deben tener en cuenta al diseñar su sistema, incluyendo áreas como la seguridad, la fiabilidad y la integración. Por lo tanto, no considere la información aquí proporcionada como exhaustiva. Consulte las prácticas y los pilares de arquitectura del marco ArcGIS Well-Architected Framework, así como la documentación del producto, en detalle como parte de su proceso de diseño.

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