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Sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real (SaaS)

Se ofrece un sistema que sigue el patrón de sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real como implementación basada en software como servicio (SaaS) utilizando ArcGIS Velocity y ArcGIS Online.

ArcGIS Online es un SIG basado en la nube administrado y suministrado como SaaS por Esri. ArcGIS Online ofrece funcionalidades que abarcan los niveles de datos, servicios/lógica y presentación, que trabajan conjuntamente para proporcionar un sistema completo. Basado en una arquitectura en la nube de primer nivel y administrado por expertos en TI y sistemas de información geográfica (SIG), ArcGIS Online ofrece funcionalidades SIG fiables y completas basadas en web.

ArcGIS Velocity es una funcionalidad add-in nativa en la nube para ArcGIS Online. Permite a los usuarios procesar datos de las plataformas del Internet de las Cosas (IdC), agentes de mensajes o API de terceros. También ayuda a los usuarios a procesar, visualizar y analizar feeds de datos en tiempo real; a almacenar esos feeds como big data; y a realizar consultas y análisis rápidos.

Recursos relacionados:

Arquitectura base

A continuación, se muestra una arquitectura base típica para un sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real implementado como SaaS.

Este diagrama no debe tomarse tal cual y utilizarse como diseño para su sistema. Hay muchos factores importantes y opciones de diseño que deben tenerse en cuenta al diseñar su sistema. Consulte el tema de uso de patrones del sistema para obtener más información. Además, el diagrama que se muestra a continuación solo muestra las funcionalidades básicas del sistema; es posible que se necesiten componentes del sistema adicionales para obtener funcionalidades ampliadas.

Arquitectura base del sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real (SaaS)

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

Entre los componentes clave de esta arquitectura están:

  • ArcGIS Online, incluidos los componentes estándar del portal, como usuarios, grupos y elementos, así como servicios de ubicación, como mapas base y servicios de geocodificación. Los servicios de ubicación que alimentan el sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real también pueden proceder en parte o en su totalidad de otro sistema de servicios de ubicación.
  • ArcGIS Velocity proporciona funcionalidades en tiempo real y de big data como complemento para ArcGIS Online. Incluye herramientas de análisis espacial en tiempo real, así como de análisis de big data. Los resultados de ArcGIS Velocity pueden emitirse como servicios de transmisión streaming y servicios de entidades de ArcGIS, así como enviarse a otros sistemas en forma de mensajes (por ejemplo, correo electrónico, SMS y Kafka). Los resultados de ArcGIS Velocity también pueden almacenarse en otros sistemas (por ejemplo, Amazon S3 y Azure Blob Storage) y guardarse en el data store administrado por ArcGIS Velocity, donde pueden utilizarse para el análisis de big data. Más información sobre ArcGIS Velocity.
  • ArcGIS Velocity incluye un completo sitio web para administrar el sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real, así como para diseñar y realizar análisis tanto en tiempo real como de big data. El sitio web está disponible en velocity.arcgis.com. ArcGIS Velocity expone herramientas y API, y suele consumirlo un amplio rango de aplicaciones y sistemas. Más información sobre las aplicaciones utilizadas en un sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real.

Entre las interacciones clave en esta arquitectura están:

  1. Las aplicaciones de clientes se comunican con los servicios de datos y con los servicios de ubicación a través de HTTPS, normalmente mediante API REST sin estado.
  2. ArcGIS Velocity procesa datos de fuentes de transmisión streaming en tiempo real a través de feeds. ArcGIS Velocity funciona con una amplia variedad de fuentes de ArcGIS, web y mensajería, nube, así como proveedores de datos que incluyen tanto feeds de sondeo como de transmisión streaming. Más información sobre feeds en ArcGIS Velocity.
  3. ArcGIS Velocity procesa datos para el análisis de big data a través de fuentes de datos. ArcGIS Velocity admite fuentes de datos de ArcGIS, web y mensajería, así como basadas en la nube. También proporciona una variedad de fuentes de geografías estándar para ayudar a filtrar y enriquecer los datos. Estas geografías estándar se proporcionan en dos agrupaciones, Mundo y Estados Unidos. Más información sobre fuentes de datos en ArcGIS Velocity.

En la documentación de los productos ArcGIS Online y ArcGIS Velocity, encontrará información adicional sobre el uso y la administración del software básico utilizado en los sistemas de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real.

Capacidades

A continuación, se describen las funcionalidades del sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real en SaaS. Consulte la descripción general de funcionalidades y la comparación de compatibilidad de funcionalidades en los distintos patrones de implementación para obtener más información.

No se enumeran a continuación las funcionalidades utilizadas en un sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real, 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. Más información sobre los patrones de sistema relacionados.

Funcionalidades básicas

Las funcionalidades básicas representan las funcionalidades más comunes que ofrecen los sistemas de representación cartográfica, análisis y uso compartido de autoservicio, y que están habilitadas por la arquitectura básica presentada anteriormente.

  • El procesamiento de feeds conecta el sistema con fuentes externas de datos de observación en tiempo real, como el Internet de las Cosas (IdC), agentes de mensajes y API de terceros. Estos orígenes externos se denominan feeds y pueden configurarse como entrada al sistema de transmisión streaming y análisis en tiempo real. ArcGIS Velocity admite tanto feeds de sondeo como de transmisión streaming, incluyendo feeds de ArcGIS, de nube, de web, de mensajería y de proveedores de datos. Más información sobre feeds en ArcGIS Velocity.
  • El procesamiento de datos permite cargarlos en el sistema para su análisis y procesamiento por lotes. Este patrón de sistema no admite la realización de análisis de big data directamente en ubicaciones de fuentes de datos externas a ArcGIS. ArcGIS Velocity admite el análisis y procesamiento por lotes de los datos almacenados en el sistema. Los datos pueden procesarse en ArcGIS Velocity a partir de fuentes de datos de geografías estándar, ArcGIS, la nube, la web y de mensajería. Más información sobre fuentes de datos y formatos de datos en ArcGIS Velocity.
  • Las uniones y relaciones espaciales permiten combinar filas de dos feeds o datasets basándose en una relación espacial. Se pueden aplicar diversas relaciones espaciales, como intersección, borrado, unión, identidad y diferencia simétrica. Las herramientas que realizan uniones y relaciones espaciales incluyen, entre otras, la unión de entidades, la fusión y la superposición de capas. Tenga en cuenta que algunas herramientas solo admiten el análisis en tiempo real, mientras que otras solo admiten el análisis de big data. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • El análisis de patrones identifica patrones espaciales y temporales en los datos. Las herramientas que realizan análisis de patrones incluyen, entre otras, la búsqueda de puntos calientes, la búsqueda de clústeres de puntos y la regresión lineal generalizada. El análisis de patrones suele realizarse sobre big data, no sobre feeds en tiempo real. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • El análisis de proximidad examina la proximidad de los datos espaciales con respecto a otros datos espaciales. Las herramientas que realizan análisis de proximidad incluyen, entre otras, la creación de zonas de influencia y el cálculo de distancias. Tenga en cuenta que algunas herramientas solo admiten el análisis en tiempo real, mientras que otras solo admiten el análisis de big data. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • El análisis de resumen agrega o resume datos en estructuras de datos de orden superior. Las herramientas que realizan análisis de resumen incluyen, entre otras, la agregación de puntos, el cálculo de la densidad y el resumen interno. El análisis de resumen suele realizarse sobre big data, no sobre feeds en tiempo real. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • El análisis de recorridos funciona con puntos habilitados en el tiempo correlacionados con objetos en movimiento. Las herramientas que realizan el análisis de recorridos incluyen, entre otras, la reconstrucción de recorridos y la alineación a la red. Tenga en cuenta que algunas herramientas solo admiten el análisis en tiempo real, mientras que otras solo admiten el análisis de big data. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • El análisis de barreras geográficas es una forma de análisis espacial en tiempo real en el que las entidades (con frecuencia, puntos de rastreo) se evalúan mediante áreas de interés (con frecuencia, áreas de polígono). Lo más habitual es analizar observaciones basadas en puntos para determinar si han entrado o salido de un perímetro virtual. ArcGIS Velocity admite el uso de barreras geográficas y barreras geográficas dinámicas en varias de las herramientas de análisis de datos en tiempo real y big data. Más información sobre el análisis de barreras geográficas en ArcGIS Velocity.
  • La administración de datos admite operar sobre geometrías y otros campos en feeds en tiempo real y big data. Las herramientas que realizan la administración de datos incluyen, entre otras, el cálculo de campo y la asignación de campos. Tenga en cuenta que algunas herramientas solo admiten el análisis en tiempo real, mientras que otras solo admiten el análisis de big data. Más información sobre el análisis en tiempo real y el análisis de big data en ArcGIS Velocity.
  • La representación cartográfica y la visualización de los resultados de los análisis es un paso potente para proporcionar contexto y ayudar a descubrir patrones, tendencias y relaciones en los datos. La visualización y la representación cartográfica son análogas a los gráficos y trazados con datos no espaciales; permiten a los analistas verificar sus análisis, iterar y crear resultados compartibles y atractivos. Más información sobre la visualización de datos en ArcGIS Velocity.
  • La publicación y el alojamiento de datos permiten almacenar, administrar y acceder de forma segura a los datos como un servicio para los datos procesados en el sistema o persistidos a partir de feeds en tiempo real. Los datos alojados en el sistema suelen publicarse para su consumo como capas de entidades.
  • La publicación y alojamiento de feeds permite publicar y alojar nuevos feeds en el sistema. Los feeds alojados por el sistema suelen publicarse como capas de transmisión streaming.
  • Enviar y almacenar mensajes es un resultado de la transmisión streaming y el análisis en tiempo real que envía o almacena datos de feed procesados (mensajes) en sistemas externos, incluidos agentes de mensajes, almacenes de objetos y otros sistemas de mensajería como el correo electrónico y los SMS. Entre los tipos de salida admitidos para los análisis en tiempo real se incluyen las capas de entidades y de transmisión streaming de ArcGIS, Azure Event e IoT Hubs, así como diversas salidas web y de mensajería, como mensajes de texto y Kafka. Entre los tipos de salida admitidos para el análisis de big data se incluyen las capas de entidades y de transmisión de ArcGIS, los almacenes de objetos basados en AWS y Azure, Azure Event Hub, así como diversas salidas web y de mensajería como mensajes de texto y Kafka. Más información sobre los fundamentos de las salidas analíticas y el trabajo con salidas en ArcGIS Velocity.

Funcionalidades extendidas

Las funcionalidades extendidas se agregan normalmente para satisfacer necesidades específicas o para admitir modelos de datos y soluciones específicos del sector, y pueden requerir componentes de software adicionales o consideraciones arquitectónicas.

  • ArcGIS admite el uso compartido de los resultados de los análisis, pero se considera fuera del ámbito del sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real. Consulte los patrones de sistema relacionados para obtener más información.

Consideraciones

Las consideraciones siguientes aplican los pilares del marco ArcGIS Well-Architected Framework al patrón de sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real como SaaS. La información aquí presentada no pretende ser exhaustiva, sino más bien destacar las consideraciones clave para diseñar e implementar esta combinación específica de patrón de sistema y de implementación. Más información sobre los pilares de arquitectura del marco ArcGIS Well-Architected Framework.

Fiabilidad

La fiabilidad garantiza que su sistema proporcione el nivel de servicio requerido por la compañía, así como por sus clientes y partes interesadas. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de fiabilidad.

Seguridad

La seguridad protege sus sistemas y su información. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de seguridad.

  • La autenticación y la autorización son necesarias para diseñar y ejecutar los análisis, así como para administrar el sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real. También es habitual que las salidas, como las capas de entidades y de transmisión streaming de ArcGIS, estén protegidas y requieran autenticación y autorización para acceder a ellas.
    • El acceso de los usuarios y la colaboración de datos se rigen por controles de acceso basados en roles y modelos modernos de autorización y autenticación, incluidos OAuth, SAML y autenticación multifactor.
  • Los sistemas están sujetos a evaluaciones de vulnerabilidad, incluyendo escaneos del sistema, de las aplicaciones web y de la base de datos.

Más información sobre las prácticas recomendadas de seguridad de ArcGIS Online y la guía de implementación.

Rendimiento y escalabilidad

El rendimiento y la escalabilidad tienen como objetivo optimizar la experiencia general de los usuarios con el sistema, así como garantizar que este se escale a las demandas cambiantes de la carga de trabajo. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de rendimiento y escalabilidad.

  • En un sistema de IdC en tiempo real, se producen picos en la cantidad, complejidad o velocidad de los datos. Además, se pueden configurar análisis que procesan millones o incluso miles de millones de registros con secuencias de procesamiento de complejidad variable. Para abordarlo, los feeds, análisis en tiempo real y análisis de big data de ArcGIS Velocity pueden asignar dinámicamente recursos adicionales para mantener la velocidad de captura y análisis en tiempo real, así como para lograr un procesamiento rápido para el análisis de big data. El escalado automático aumenta o reduce los recursos en función de la carga. Más información sobre el escalado automático en ArcGIS Velocity.

Más información sobre las prácticas recomendadas de ArcGIS Velocity para los administradores de organizaciones, como planificar la capacidad y administrar los tiempos de retención de datos.

Automatización

La automatización tiene como objetivo reducir el esfuerzo dedicado a la implementación manual y a las tareas operativas, lo que conduce a una mayor eficiencia operativa, así como a la reducción de las anomalías del sistema introducidas por las personas. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de automatización.

  • El diseño y la configuración de los análisis en tiempo real suelen realizarse de forma interactiva, aunque los resultados de los análisis en tiempo real se utilizan con frecuencia en flujos de trabajo automatizados. El análisis de big data es con frecuencia iterativo y requiere la revisión y la intervención humanas entre las ejecuciones del análisis; sin embargo, el análisis de big data también puede automatizarse utilizando scripts.

Integración

La integración conecta este sistema con otros para prestar servicios empresariales y amplificar la productividad de la organización. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de integración.

  • La integración con otros sistemas puede adoptar la forma de feed en tiempo real y el procesamiento de big data en el sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real. Las salidas del sistema de transmisión streaming y análisis de datos en tiempo real también suelen integrarse en otros sistemas de la empresa de una organización y, por lo tanto, también pueden admitir operaciones comerciales desconocidas o no disponibles para los administradores de sistemas.

Observabilidad

La observabilidad proporciona visibilidad del sistema, habilitando al personal de operaciones y a otros roles técnicos para mantener el sistema funcionando en un estado saludable y estable. Para obtener más información, consulte la descripción general del pilar de observabilidad.

  • Los datos en tiempo real, que normalmente se mueven a gran velocidad, conllevan algunas consideraciones de observabilidad únicas. Es especialmente cierto cuando la velocidad y/o la estabilidad de los feeds entrantes son inconsistentes.
  • La prestación de servicios en tiempo real a toda la organización (y posiblemente más allá) puede dar lugar a patrones de uso y crecimiento no previstos por los diseñadores u operadores del sistema. La monitorización ayuda a tomar decisiones sobre cuándo escalar y evolucionar para satisfacer la demanda sin dejar de funcionar correctamente (y de acuerdo con los SLA).

  • ArcGIS Online y ArcGIS Velocity, como oferta SaaS, no admite la observación de su infraestructura subyacente ni del software interno. Sin embargo, ofrecen formas de observar el aprovechamiento y el estado del sistema.

  • Es posible realizar observaciones adicionales de los inicios de sesión de los usuarios y los cambios en las cuentas a través del proveedor de identidad configurado cuando se utilizan inicios de sesión SAML y/o OpenID Connect.

Otro

Entre las consideraciones adicionales para el diseño y la implementación de un sistema de operaciones móviles y administración de datos sin conexión como SaaS están:

  • Para que funcione correctamente es necesario conocer a fondo los conceptos de SIG y TI, así como la tecnología. La organización también debe comprender las implicaciones del SaaS, desde el punto de vista del acceso a los datos, la seguridad y la administración.
  • La gobernanza de datos y la alineación con las políticas y roles de TI deben tenerse muy en cuenta a la hora de implementar este patrón de sistema.
  • Más información sobre las prácticas recomendadas de ArcGIS Velocity para los administradores de organizaciones, como planificar la capacidad y administrar los tiempos de retención de datos.

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