Les systèmes ArcGIS sont conçus pour tout un éventail de services et de fournisseurs Cloud. Google Cloud Platform (GCP) et d’autres services et outils Google sont souvent utilisés dans des systèmes ArcGIS ou comme points d’intégration entre deux systèmes métier.
Les clients peuvent concevoir et implémenter des systèmes ArcGIS basés sur des machines virtuelles GCP, qui prennent en charge tout un éventail de profils de matériel virtuel, de configurations et de modèles de prix. Des machines virtuelles peuvent également être déployées pour prendre en charge les processus utilisateur ou client avec ArcGIS Pro. Toutefois, dans ce type de scénario, il convient de respecter les considérations relatives aux performances et les recommandations liées à l’infrastructure de bureau virtuel (VDI) avec ArcGIS Pro.
Les organisations qui utilisent ArcGIS Enterprise on Kubernetes peuvent utiliser Google Kubernetes Engine (GKE) comme environnement d’hébergement pour ce logiciel. GKE inclut toute une gamme de services et de structures d’assistance Kubernetes pour faciliter le déploiement. Reportez-vous à la page Deploy ArcGIS Enterprise on Kubernetes on Google Kubernetes Engine pour les étapes générales.
Google Cloud Dataproc est un système d’analyse extrêmement évolutif permettant d’utiliser le stockage de Big Data. ArcGIS GeoAnalytics Engine peut être utilisé dans Cloud Dataproc car il prend en charge un modèle d’interaction Spark, qui peut intégrer les fonctions et outils spatiaux d’ArcGIS aux processus existants ou permettre la réalisation de nouvelles analyses.
GCP propose une grande variété d’options de stockage des données pour différents types et volumes de données ou charges de travail de stockage de données.
Google Cloud SQL est une offre de base de données relationnelle gérée qui prend en charge plusieurs variantes de bases de données relationnelles pouvant être utilisées avec ArcGIS. Prenez connaissance de la dernière configuration système requise pour plus d’informations sur les offres Google Cloud SQL actuellement prises en charge. Cloud SQL peut également être configuré comme relational store pour ArcGIS Enterprise on Kubernetes.
Le stockage de fichiers et d’objets fourni par le service Google Cloud Storage est souvent utilisé avec ArcGIS pour héberger des jeux de données raster, accessibles via des fichiers de connexion au stockage Cloud. Dans la plupart des scénarios, la lecture directe des données vectorielles dans S3 n’est pas prise en charge pour les processus de cartographie, mais l’utilisation de ces jeux de données vectorielles dans les entrées d’analyse est courante pour les processus GeoAnalytics utilisant ArcGIS Pro ou ArcGIS GeoAnalytics Engine dans un environnement Spark dans AWS ou parallèlement. ArcGIS Pro peut également se connecter à des fichiers Apache Parquet et les lire à partir de connexions au stockage Cloud.
Google BigQuery est un entrepôt de données Cloud robuste qui peut être utilisé pour combiner et analyser des jeux de données provenant d’une organisation. Les fonctions de synthèse et d’analyse de BigQuery sont prises en charge par ArcGIS par le biais de couches de requête créées dans ArcGIS Pro, qui peuvent se connecter à BigQuery, afficher les données sur une carte ou dans une table, puis être publiées dans ArcGIS Enterprise en vue de la création de couches d’entités et de services de carte dynamiques. Pour prendre connaissance des bonnes pratiques dans ce domaine, reportez-vous à la rubrique Lacs de données et entrepôts de données. ArcGIS Data Pipelines peut également se connecter aux tables et les lire à partir de Google BigQuery.
Les systèmes conçus dans Google Cloud s’appuient sur des concepts communs, tels que les réseaux virtuels, la connectivité et les pare-feux. Google Cloud Load Balancing est un service Google pertinent. Il s’agit d’un équilibreur de charge basé sur les logiciels pouvant être déployé pour transférer ou envoyer par proxy le trafic des utilisateurs vers les composants ArcGIS back-end, ou pour équilibrer la charge entre des sites à plusieurs machines ou dans une architecture haute disponibilité.
En option, certaines organisations peuvent choisir d’activer la fonction Identity-Aware Proxy de Google sur un équilibreur de charge. Cette technologie fournit une étape de pré-authentification qui exige que tout utilisateur accédant au proxy prouve qu’il peut accéder à l’application dans GCP pour pouvoir accéder à un service back-end. La fonction IAP de Google est un exemple de proxy sensible aux identités (IAP). Les bonnes pratiques et les points à prendre en compte relatifs aux IAP sont présentés dans cette section de ce site Web.
Les utilisateurs qui stockent des jeux de données dans Google Drive peuvent les ajouter aux cartes et contenus d’ArcGIS Online pour accéder au contenu hébergé et créer des contenus hébergés à partir de ces fichiers. En général, l’utilisation de Google Drive pour le stockage de fichiers à des fins personnelles fonctionne bien avec ArcGIS. Toutefois, toute utilisation d’un dossier partagé pour stocker des données ou des fichiers de projet ArcGIS Pro doit être examinée attentivement afin de vérifier que les fonctions de réplication et de synchronisation des données de Google Drive n’endommagent pas les fichiers ou ne génèrent pas de problèmes.
De nombreuses organisations qui utilisent largement GCP se servent également de Google for Work et gèrent les identités des utilisateurs ainsi que la messagerie électronique ou les agendas via ce service Google. Les identités Google peuvent être utilisées afin de fournir des fonctions de connexion d’entreprise pour ArcGIS Online ou ArcGIS Enterprise, par le biais d’une fédération SAML ou d’une configuration OIDC. Ainsi, les utilisateurs peuvent profiter d’une expérience de connexion unique où leur compte Google leur donne un accès direct à ArcGIS Enterprise ou ArcGIS Online, sans qu’ils aient besoin de se souvenir d’un mot de passe ou d’informations d’identification supplémentaires.