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データ編集および管理システム (Kubernetes)

データ編集および管理システム パターンは、主に ArcGIS Enterprise on Kubernetes ソフトウェアを使用して Kubernetes にデプロイされます。

ArcGIS Enterprise on Kubernetes は、マイクロ サービスとコンテナー化を利用してクラウド ネイティブ アーキテクチャーを提供し、組織の Kubernetes プラットフォームまたはクラウド プロバイダーの Kubernetes サービスのいずれかで動作します。 コンテナーを使って GIS プロセスをマイクロ サービスに分割し、それぞれのマイクロサービスが個別の専用機能を実行します。 各マイクロ サービスは、アプリケーションを実行するために必要なすべてのデータをパッケージ化するコンテナー内で動作します。 1 つ以上のコンテナーは、ストレージ リソース、ネットワーク ID、およびコンテナーの実行方法に関する一連のルールを含むポッドに収容されます。 Kubernetes クラスターは、ArcGIS Enterprise on Kubernetes コンテナーをオーケストレーションで管理します。

ArcGIS Enterprise on Kubernetes は、Kubernetes に投資してコンテナー化されたアプリケーションをオーケストレーションで管理する組織向けです。

関連リソース:

基本アーキテクチャー

Kubernetes にデプロイされたデータ編集および管理システムの一般的な基本アーキテクチャーを次に示します。

この図をシステムの設計としてそのまま使用しないでください。 システムの設計時には、重要な要素と設計上の選択肢を数多く検討する必要があります。 詳しくは、システム パターンの使用のトピックをご参照ください。 さらに、以下の図はシステムの基本機能のみを示しています。拡張機能を提供する際には、追加のシステム コンポーネントが必要になる場合があります。

データ編集および管理システムの基本アーキテクチャー (Kubernetes)

上記の機能は、2025 年 7 月時点で利用可能な機能を反映しています。

このアーキテクチャーの主要なコンポーネントは次のとおりです。

  • Kubernetes クラスターへの ArcGIS Enterprise on Kubernetes コンテナーの基本的なデプロイメント。 ここには、それぞれのシステム機能を表す 4 つのカテゴリーのポッドが含まれています。 詳細については、ArcGIS Enterprise on Kubernetes のドキュメントをご参照ください。
  • エンタープライズ ジオデータベース内の編集可能なデータ。DBMS (リレーショナル データベース管理システム) に格納され、DBMS に機能を追加します。 エンタープライズ ジオデータベースでは、高度なデータ モデルだけでなく、ロング トランザクション モデルのサポートなど、高度なデータ編集および管理機能もサポートされています。 DBMS は ArcGIS Enterprise on Kubernetes とは別にホストおよび管理されるため、Kubernetes クラスターの範囲外に示されていることに注意してください。
  • リレーショナル ストアを使用すると、ホスト フィーチャ レイヤーを通じて編集できる ArcGIS 管理データを保持できます。 基本デプロイメントでは、ホスト ベクター タイル レイヤーとホスト (マップ) タイル レイヤーも提供されています。
  • オブジェクト ストアは、アップロードおよび保存されたコンテンツ、ホスト タイル レイヤー キャッシュおよびイメージ レイヤー キャッシュ、ジオプロセシングの出力を格納する ArcGIS 管理のストレージを提供します。 ArcGIS Enterprise 11.2 では、サポートされている複数のサービス プロバイダーのクラウドネイティブ ストレージを使用するように、オブジェクト ストアを構成できます。
  • 各ワーカー ノードでトラフィックを転送するには、ロード バランサーが必要です。 詳細については、ArcGIS Enterprise on Kubernetes のシステム ネットワーク要件をご参照ください。
  • Esri の SaaS インフラストラクチャーである ArcGIS Online は通常、このシステムのベースマップ (衛星画像ベースマップなど)、参照データ (場所など)、その他の位置情報サービス (ジオコーディングや検索など) を提供します。 また、Esri の SaaS システムを使用する代わりに、組織が独自の位置情報サービスをホストして管理することもできます。 詳細については、位置情報サービス システム パターンをご参照ください。
  • このパターンでは、よく使用されるアプリケーションがいくつかあります。 データ編集および管理システムで使用されるアプリケーションの詳細をご覧ください。

このアーキテクチャーの主な連携方法は次のとおりです。

  1. クライアント アプリケーションは、HTTPS 経由で (通常はステートレスな REST API を介して) エンタープライズ データ サービスや位置情報サービスと通信します。 このパターンでは、特に編集のためにフィーチャ サービスを多用しますが、通常は他のいくつかのサービス タイプも使用されます。
  2. ArcGIS Enterprise GIS サービスは、エンタープライズ ジオデータベースをホストする DBMS (データベース管理システム) への TCP 接続を維持します。 サポートされているすべてのデータベース管理システムでは、データベース クライアントのソフトウェア/ドライバーが ArcGIS Enterprise on Kubernetes に含まれています。
  3. ArcGIS Online でホストおよび管理されている位置情報サービス (ベースマップなど) への参照は通常、ArcGIS Enterprise に登録され、ArcGIS Enterprise 内で使用できるようになっています。 一部のサービスは ArcGIS Enterprise のインストール時に自動的に参照されますが、これら 2 つのシステム間でのコンテンツとサービスの追加の共有は、手動または自動で実行できます。 ArcGIS Online ユーティリティー サービスの構成と分散コラボレーションをご参照ください。
注意:

11.4 リリースより前の ArcGIS Enterprise デプロイメントでは、ArcGIS Pro ライセンスを構成および管理する場合に ArcGIS License Manager が必要になることがあります。 詳細については、ArcGIS License Manager のドキュメントをご参照ください。

ArcGIS Enterprise コンポーネント間の連携方法の詳細については、ArcGIS Enterprise on Kubernetes の製品ドキュメントをご参照ください。

機能

Kubernetes 上のデータ編集および管理システムの機能について、以下で説明します。 詳細については、機能の概要と、デプロイメント パターン間の機能サポートの比較をご参照ください。

データ編集および管理システムで使用される機能のうち、通常は他のシステムによって提供される機能 (ベースマップ、ジオコーディング、位置情報サービス システムによって提供されるその他の位置情報サービスなど) は、以下に示されていません。 関連するシステム パターンの詳細をご覧ください。

基本機能

基本機能は、データ編集および管理システムに備わっている最も一般的な機能を意味し、上記の基本アーキテクチャーによって提供されます。

拡張機能

拡張機能は通常、特定のニーズを満たすために追加されるか、業界固有のデータ モデルとソリューションをサポートするために追加され、ソフトウェア コンポーネントやアーキテクチャーに関する検討事項がさらに必要になる場合があります。

  • 屋内 GIS では、ArcGIS Indoors を使用して、ソース CAD、BIM、リアリティー キャプチャー データを組み合わせて 1 つの地理空間データ編集および管理システムを作成します。 ArcGIS Indoors を使用すると、組織は屋内 GIS を構築し、屋内マッピング、ウェイファインディング、空間管理ソフトウェアの機能をすべてのユーザーに提供することができます。

Kubernetes を排他的なデプロイメント パターンとして使用している場合、次の機能は使用できません。 これらの拡張機能を使用できるようにするには、ArcGIS Enterprise (特に ArcGIS Server) を Windows または Linux にデプロイし、これらの ArcGIS Server サイトを、Kubernetes ベースの ArcGIS Enterprise デプロイメントとフェデレートします。 詳細については、Windows/Linux デプロイメント パターンの機能と、サーバー サイトのフェデレーションに関するドキュメントをご参照ください。

検討事項

以下の検討事項では、ArcGIS Well-Architected Framework の柱を Kubernetes のデータ編集および管理システム パターンに適用します。 ここに示す情報は、すべてを網羅するものではなく、システムとデプロイメント パターンの特定の組み合わせを設計または実装する際に検討すべき主要な事項に焦点を当てています。 ArcGIS Well-Architected Framework のアーキテクチャーの柱の詳細をご参照ください。

信頼性

信頼性は、システムがビジネス、顧客、関係者が求めるサービス レベルを提供することを保証するものです。 詳細については、信頼性の柱の概要をご参照ください。

  • データの整合性と復元可能性は最優先事項です。
  • 高可用性を要求する SLA は一般的です。
    • アーキテクチャー プロファイルは、ポッド間でのさまざまなレベルの冗長性と相互に関係する定義済みのデプロイメント プロファイルであり、ハードウェア、冗長性、組織での用途に関する要件など、いくつかの既知の変数に柔軟性をもたらします。
    • 重要なポッド間で冗長性を向上および拡張する必要がある場合は、Enhanced availability アーキテクチャー プロファイルを検討してください。
  • システムレベルのバックアップと復元もサポートされています。

セキュリティー

セキュリティーは、システムおよび情報の保護を担います。 詳細については、セキュリティーの柱の概要をご参照ください。

  • 認証と承認は、クラウド ソーシング スタイルの収集シナリオを除くほとんどのケースで必要です (ただし、これらは SaaS または PaaS を使用してデプロイされることが一般的です)。
  • アクセス制御は、すべてのシステム層で可能であり、頻繁に実施されます。
  • 監査はごく一般的であり、通常は編集情報の記録を使用して実装されます。

ArcGIS Enterprise のセキュリティーのベスト プラクティスと実装ガイダンスをご参照ください。

パフォーマンスとスケーラビリティー

パフォーマンスとスケーラビリティーは、システムに対する全体的なユーザー エクスペリエンスを最適化することだけでなく、変化するワークロードの要求に合わせてシステムを拡張することも目的としています。 詳細については、パフォーマンスとスケーラビリティーの柱の概要をご参照ください。

  • 高パフォーマンスを要求する SLA は一般的です。
    • データベースのパフォーマンスは、通常、システム全体のパフォーマンスを左右する主な要因となります。
    • データ モデルの複雑さもシステム パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
    • 通常、高性能で低遅延のネットワークが必要です。
  • 編集パフォーマンスは重要であり、わずかなパフォーマンスの低下でさえ、ユーザー エクスペリエンスと全体的な従業員の生産性に悪影響を与える可能性があります。
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes のデプロイメントは、ポッド数の調整によって水平方向に、メモリーと CPU の調整によって垂直方向にスケーリングできます。 スケーリングは通常、指示的/事後対応型です。ほとんどの場合、ユーザー ベースはよく把握されており、システムに対する要求は予測可能な形で拡大します。

自動化

自動化は手動によるデプロイメントと運用タスクに費やす労力を削減することを目的としており、運用効率の向上と人為的ミスによるシステム異常の減少につながります。 詳細については、自動化の柱の概要をご参照ください。

  • ワークフローの自動化は、大規模な編集者グループが協力して、共有データセットや関連データセットを編集および維持する状況において特によく使われます。 この拡張機能の詳細については、ArcGIS Workflow Manager をご参照ください。
  • データ管理では通常、自動化が中程度から頻繁に利用されるため、多くの場合、Python スクリプトを使用して、エンタープライズ ジオデータベース上で反復可能なタスクやレポートを実行します。 詳細については、ArcGIS API for Python をご参照ください。
  • システム管理の自動化は、主に Kubernetes によって処理されます。
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes には、Helm ベースのデプロイメントと構成のサポートが含まれています。

統合

統合により、このシステムを他のシステムと接続してエンタープライズ サービスを提供し、組織の生産性を向上させます。 詳細については、統合の柱の概要をご参照ください。

  • EAM (Enterprise Asset Management)、CRM (Customer Relationship Management)、CAMA (Computer-Assisted Mass Appraisal) システムなどの他の情報システムとの統合は一般的に行われます。
  • システム間のデータ交換とアライメントは非常に一般的です。
    • ArcGIS API と SDK の使用が非常に一般的です。
    • サード パーティーの統合ツールとアプリケーションも利用可能です。

可観測性

可観測性はシステムの状態を可視化し、運用スタッフやその他の技術担当者がこのシステムを正常かつ安定した状態で稼働させ続けることを可能にします。 詳細については、可観測性の柱の概要をご参照ください。

  • データ編集および管理システムを正常に運用するには、通常、データがどのように編集され、誰が編集しているかを十分に理解しておくことが重要です。 これには、誰が何を編集しているか、それらの編集の性質、編集トランザクションの性質、一括編集機能の使用、および編集の全体的な量と頻度が含まれますが、これらに限定されません。 編集の追跡と監査の使用など、フィーチャ サービスの管理と監視は特に重要です。 エンタープライズ ジオデータベース レベルでの監視は、特に中規模から大規模の編集チームが関与している場合に重要です。 エンタープライズ ジオデータベースの作成と管理の詳細をご参照ください。
  • フィーチャ サービス Webhook は、可観測性の目的でも使用できます。
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes は、システム ログや ArcGIS Enterprise Manager による健全性の監視など、さまざまな方法で監視できます。 このシステム パターンでは、システムの可用性、パフォーマンス、使用状況を監視することが最も重要です。 ArcGIS Enterprise ソフトウェアを監視するだけでなく、Kubernetes 環境、データベース、他のデータ ストア、コンピューティング、ネットワーク、セキュリティー、他のインフラストラクチャーなど、すべてのサポート コンポーネントとインフラストラクチャーを監視することが重要です。 システムの正常性と信頼性を監視する方法の詳細をご覧ください。
  • このシステム パターンの一部の拡張機能 (ArcGIS Workflow Manager によるワークフローの管理と自動化など) には、追加の可観測性サポートがあります。 詳細については、対応する製品ドキュメントをご参照ください。
  • カスタム Web ベースのアプリケーションで編集する場合は、Web 解析が役に立つことがあります。
  • SAML や OpenID Connect ログインを使用する場合は、構成された ID プロバイダーを通じて、ユーザー ログインとアカウントの変更をさらに監視できることがあります。

その他

Kubernetes でのデータ編集および管理システムの設計と実装に関するその他の検討事項には、次のものがあります。

  • 正常に運用するには、GIS、IT、データベースの概念とテクノロジーを十分に理解する必要があります。 これには、選択した DBMS (データベース管理システム) と Kubernetes 固有の知識とスキルが含まれます。
  • Kubernetes 上でのエンタープライズ ソフトウェアのデプロイおよび保守のためのリソースとスタッフを確保している組織では、ArcGIS Enterprise on Kubernetes デプロイメント オプションによって、IT の管理と保守を GIS 管理から分離することができます。
  • このシステム パターンを実装する際には、データ ガバナンスと、IT ポリシーおよびロール (データ管理者やデータベース管理者など) との整合性を十分に検討する必要があります。

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