ArcGIS システムはさまざまなクラウド サービスやプロバイダーにまたがって構築されています。 GCP (Google Cloud Platform) やその他の Google サービスおよびツールは、ArcGIS システムの一部として、または 2 つのビジネス システム間の統合ポイントとしてよく利用されています。
お客様は、さまざまな仮想ハードウェア プロファイル、構成、価格モデルをサポートする GCP 仮想マシンを基盤に、ArcGIS システムを設計および実装できます。 ArcGIS Pro を用いたユーザーやクライアントのワークフローをサポートするために仮想マシンをデプロイすることも可能ですが、その場合は ArcGIS Pro を使用した VDI に関するパフォーマンス上の考慮事項や推奨事項に従う必要があります。
ArcGIS Enterprise on Kubernetes を扱う組織は、このソフトウェアのホスティング環境として GKE (Google Kubernetes Engine) を使用できます。 GKE には、デプロイメントを支援するさまざまな Kubernetes ヘルパー サービスや構成要素が含まれています。 概要的なステップについては「Google Kubernetes Engine での ArcGIS Enterprise on Kubernetes のデプロイ」をご参照ください。
Google Cloud Dataproc は、ビッグ データ ストレージを扱うための大規模に拡張可能な解析システムです。 ArcGIS GeoAnalytics Engine は Spark のインタラクション パターンをサポートしているため、Cloud Dataproc で使用可能です。これにより、既存のワークフローに ArcGIS 空間機能やツールを取り入れたり、新たな解析を行えます。
GCP は、さまざまな種類やボリュームのデータやデータ ストレージ ワークロードに対応する、多様なデータ ストレージ オプションを提供しています。
Google Cloud SQL は、ArcGIS で使用可能な複数のリレーショナル データベースをサポートする、マネージド リレーショナル データベースのサービスです。 現在サポートされている Google Cloud SQL サービスについては、最新のシステム要件をご確認ください。 Cloud SQL は、ArcGIS Enterprise on Kubernetes のリレーショナル ストアとしても構成可能です。
Google Cloud Storage サービスが提供するファイルおよびオブジェクト ストレージは、ArcGIS でラスター データセットをホストする際によく使われており、クラウド接続ファイルを通じてアクセス可能です。 ほとんどのシナリオでは、マッピング ワークフローでは S3 内のベクター データの直接読み取りはサポートされていませんが、これらのベクター データセットを解析の入力として使用することは、AWS 内または AWS に隣接する Spark 環境で実行されている ArcGIS Pro または ArcGIS GeoAnalytics Engine を使用した地理解析ワークフローでは一般的です。 ArcGIS Pro は、クラウド ストレージ接続から Apache Parquet ファイルに接続し、読み取ることもできます。
Google BigQuery は、組織全体のデータセットを統合して解析するために使用できる、堅牢なクラウド データウェアハウスです。 BigQuery の要約と解析機能は、ArcGIS Pro で作成されるクエリー レイヤーを通じて ArcGIS でサポートされています。これらのクエリー レイヤーは、BigQuery に接続してマップやテーブルにデータを表示し、ArcGIS Enterprise に公開して、動的なマップ サービスやフィーチャ レイヤーを作成できます。 この領域でのベスト プラクティスについては、データ レイクとデータ ウェアハウスのコンテンツをご参照ください。 ArcGIS Data Pipelines も、Google BigQuery からテーブルに接続して読み込むことができます。
Google Cloud で設計されたシステムでは、仮想ネットワーク、接続性、ファイアウォールといった一般的な概念を利用しています。 Google の関連サービスの 1 つに Google Cloud Load Balancing があります。これは、ソフトウェアベースのロード バランサーで、ユーザーからのトラフィックをバックエンドの ArcGIS コンポーネントに転送またはプロキシーしたり、複数コンピューターで構成されるサイト間や高可用性アーキテクチャーで負荷を分散するために利用できます。
オプションとして、一部の組織では、ロード バランサー上で Google Identity-Aware Proxy 機能を有効にしています。 この技術は事前認証ステップを提供しており、プロキシーにアクセスするすべてのユーザーに対し、バックエンド サービスに到達する前に GCP のアプリケーションへのアクセス権を証明することを要求します。 Google IAP はアイデンティティー認識型プロキシーの一例であり、IAP に関するベスト プラクティスや懸念点については、この Web サイトの該当セクションに記載されています。
Google Drive にデータセットを保存しているユーザーは、それらを ArcGIS Online のマップやコンテンツに追加することで、それらのファイルからホスト コンテンツにアクセスしたり、作成することができます。 一般的に、個人利用のファイル ストレージとして Google ドライブを使うことは ArcGIS と問題なく連携しますが、データや ArcGIS Pro のプロジェクト ファイルを保存するために共有フォルダーを使用する場合は、Google Drive のデータ複製や同期機能がファイルの破損や問題を引き起こさないよう、慎重に確認する必要があります。
GCP を大規模に使用している多くの組織では Google for Work も利用しており、ユーザー ID やメール、カレンダー管理をこの Google サービスで行っています。 Google ID は、SAML フェデレーションまたは OIDC 構成を通じて、ArcGIS Online や ArcGIS Enterprise のエンタープライズ ログイン機能を提供するために使用できます。 これにより、ユーザーはシングル サインオンの利便性を享受でき、追加のパスワードや認証情報を覚えておくことなく、Google アカウントから ArcGIS Enterprise や ArcGIS Online に直接アクセスできるようになります。