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画像データ管理および解析システム (Windows/Linux)

画像データ管理および解析システム パターンは通常、ArcGIS Enterprise on Windows および ArcGIS Enterprise on Linux ソフトウェアを使用して Windows および Linux にデプロイされます。

ArcGIS Enterprise for Windows and Linux には、データ層、サービス/ロジック層、プレゼンテーション層から構成される複数のコンポーネントがあり、これらのコンポーネントが連携して完全な 1 つのシステムを形成しています。 ArcGIS Enterprise on Windows および ArcGIS Enterprise on Linux は、仮想環境 (サポート対象のオペレーティング システムが実行されている) とクラウド プロバイダー (システム要件を満たした仮想マシンが実行されている) で完全にサポートされています。 Esri には、Amazon Web Services (AWS) や Microsoft Azure などのクラウド プラットフォーム向けのデプロイメント ツールも用意されています。

関連リソース:

基本アーキテクチャー

Windows と Linux 上に構築された画像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。 この概要図は、このシステム パターンの概要セクションに示された概念に基づいています。

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。

画像データ管理および解析システムの基本アーキテクチャー (Windows/Linux)

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。

  • オブジェクト ストレージ、ファイル サーバー、その他のソースに格納されている (さまざまなタイプの) 画像データ。 このパターンの画像データは、航空、ドローン、および衛星プラットフォームから収集された従来のラスター画像、LIDAR とその他の 3D データ タイプ、方向付き画像、多次元および科学データセットなど、幅広く定義されています。 このシステムではオブジェクト ストレージが特に重要です。これは、このストレージが非常に大規模な画像アセットのコスト効率の高いストレージ システムとしてよく使用されており、このストレージ タイプに対して最適化すると、このシステムが優れたパフォーマンスを発揮するためです。
  • ArcGIS Enterprise の基本デプロイメント (ArcGIS Data Store、ArcGIS Server、Portal for ArcGIS)。 ArcGIS Enterprise の ArcGIS Web Adaptor コンポーネントも推奨されており、状況に応じて必要となる場合があります。 この基本デプロイメントには、このシステムのユーザー向けの構成可能な Web アプリケーションの公開、共有、作成に関連する主要な機能があります。
  • ArcGIS Image Server ロールを持つ複数のフェデレーション ArcGIS Server サイト。 これらの Image Server サイトは、画像ホスティング サーバーおよびラスター解析サーバーとして機能し、画像のホスティングと解析に関連する機能を提供します。 このシステムでは、これらのサービスを提供する Image Server は、ホスト サービスとユーティリティー サービスを提供する (上記の基本デプロイメントを完成させる)「ホスティング」ArcGIS Server とは論理的に異なるコンポーネントとして示されています。 これは、このシステム内で異なる役割を果たし、多くの場合、物理レベルで別々に設計およびデプロイされるためです。 ArcGIS Enterprise の基本デプロイメントを使用した ArcGIS Image Server の構成の詳細をご覧ください。
  • このパターンでは、いくつかのアプリケーションがさまざまな目的でよく使用されます。 これには、ArcGIS Pro (デスクトップ)、ArcGIS Experience Builder (Web)、ArcGIS Field Maps (ネイティブ) があります。 ArcGIS ポータル Web サイト、Map Viewer、および Scene Viewer はすべて、画像データの操作、構成、解析に使用されます。 Python Notebook は、ユーザーがホストする環境、ArcGIS Notebook Server、または ArcGIS Pro で実行され、画像データの操作、視覚化、解析に使用されます。また、ArcGIS Reality は、リアリティー キャプチャー データを処理するための包括的なツール セットを提供します。 画像データ管理および解析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 ベースの Web サービスを介して (通常はステートレス REST API 経由で)、イメージ サービス、3D サービス、ベクター データ、および方向付き画像と通信します。 このパターンでは、主にデータの読み取りと表示が可能になりますが、Web サービスやクライアント側の操作による解析機能も可能になります。
  2. イメージ サービスは、オブジェクト ストレージまたはファイル システムに格納された画像データから動的に公開されます。 画像データの公開パターンでは、レンダリングのためにデータをサーバーにコピーしたり移動させたりすることなく、データを保存したままにします。
  3. また、解析は、ソース データを新しい場所に移動させなくてもソース データに対して実行されます。 解析結果は、セッションベースで一時的なものもあれば、クラウド ストアとして登録されているオブジェクト ストレージに保持されるものもあります。
  4. 3D サービスは通常、ArcGIS Pro で準備され、ホスティング サーバー ロールで ArcGIS GIS Server サイトに公開されます。 これらのサービスでは、ArcGIS Data Store の 3D タイル キャッシュ データストア ロールが使用されます。
  5. ArcGIS Monitor は、GIS システム コンポーネントの監視と最適化に使用することが推奨されており、さまざまなメカニズムを使用してさまざまな ArcGIS および IT (DBMS など) コンポーネントと通信します。 詳細については、ArcGIS Monitor のドキュメントをご参照ください。
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通信方法の詳細については、Windows デプロイメントと Linux デプロイメントの ArcGIS Enterprise で使用されるポートの図など、ArcGIS Enterprise on Windows と ArcGIS Enterprise on Linux の製品ドキュメントをご参照ください。

機能

Windows と Linux 上での画像データ管理および解析システムの機能を次に示します。 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。

画像データ管理および解析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、画像データ管理および解析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実現されます。

  • 画像の視覚化と解析では、ユーザーは、動的な画像オーバーレイを通じて、過去の画像のコレクションをナビゲートすることで、アプリケーション内のベースマップとして画像データを操作できます。 これらの基本機能を使用すると、ユーザーは最新のドローン フライトに基づいて観測データを収集することもできます。 調整、ストレッチ、バンド割り当ての変更を動的に行って画像を強化します。 画像のレンダリングは、リクエストされた対象エリアを表示し、画面移動やズームを行うたびにレンダリング ルールを再適用するように最適化されています。 ジオプロセシング ツール、アルゴリズム、および関数を使用して、画像データの解析、土地利用の評価、活動と変化の監視、被害の計測、環境要因の評価を行います。
  • データ モデリングと構造化では、モザイク データセットと LAS データセット、ラスター プロダクトとセンサー モデル、方向付き画像カタログ、その他の業界固有モデルまたはユース ケース固有モデル (軌道データなど) といった一般的なデータ モデルに大規模なデータ セットを追加するための標準化されたアプローチが確立されます。 カタログ データセットを作成し、ローカル ストレージまたはネットワークに接続されたストレージ内のアセットのカタログ レイヤーを操作するか、ArcGIS Online または ArcGIS Enterprise 組織からアイテムとサービスを追加します。 これらのモデルは、詳細なデータセットを整理し、メタデータを提供して使用できるようにするのに役立ちます。
  • 画像データの公開では、すべてのタイプのユーザーが画像のコレクションやその他のリモート センシング データ ソースを作成およびホストできます。 画像コレクションと画像プロダクトをダイナミック サービスまたはタイル サービスとして地域規模または世界規模で公開し、Web、モバイル、およびデスクトップ アプリケーションを使用して視覚化および操作できます。
  • リアルタイム ラスター解析では、ラスター関数を使用し、これらの関数を組み合わせてラスター関数テンプレートを作成することで、すばやくバンドを結合し、画像を比較し、画像のコレクションから値を解析して、動的な出力画像を生成します。 ラスター関数はリクエスト時に適用され、リクエストされたピクセル領域にのみ適用されるため、データセット全体を再処理せずに画像を動的にレンダリングする方法として効率的です。
  • 標高解析には、等高線を生成する機能、水文解析モデルを実行する機能、集水域を表示および定義する機能、詳細なデータセットのテレイン、傾斜角、および傾斜方向のレンダリングを表示する機能があります。 3D サーフェスおよびデータセットの切断と充填または比較によって体積解析を実行します。 さまざまなソースから取得した標高を異なる解像度で組み合わせ、直接表示するために使用したり、都市または地方の 3D レンダリングの基礎として使用したりできるシームレスな標高サービスを準備します。 Esri では、視覚化リクエストや解析リクエストに対応するための、すぐに使用できる標高サービスも提供しています。
  • 画像抽出機能では、ソース画像データとモザイク処理された画像データを動的に、かつプログラムによってエクスポートおよびダウンロードし、他のアプリケーションで使用するか、ディープ ラーニング ワークフローの画像チップとして使用することができます。 抽出では、ソース ピクセルに直接アクセスしたり、リクエストされた範囲に対して特定の解像度でリサンプリングされた新しい画像を作成したりできます。 ArcGIS では、衛星画像ベースマップのエリアを抽出し、データ アクセスに非接続の環境および編集ワークフローでのオフライン使用を可能にすることもできます。
  • ディープ ラーニングと AI は、ArcGIS および画像データ管理および解析システム全体に組み込まれています。 ユーザーは、画像アセットやローカル計算リソースを使用してディープ ラーニング モデルで推論をトレーニングおよび実行したり、クラウド リソースやクラウド サービスなどの大規模なシステム間でスケーリングしたりできます。 ArcGIS Living Atlas には、事前トレーニング済みのモデルのギャラリーも用意されており、これらのモデルは、直接使用するか、組織の特定のワークフロー、データ、またはジオグラフィーに合わせて調整することができます。
  • 多次元データは、NetCDF、GRIB、HDF、Zarr などの標準的な指数形式を使用して探索できます。 これらのデータでは、時間の経過に伴う変化や、さまざまな大気の高度または深度での計測値などの変数が表示されます。 ArcGIS Pro と ArcGIS Map Viewer には、タイム スライスの表示、複雑な多変量シンボルの構築と表示、使用可能な変数の特定、独自の新しい計算の作成、データセットの時間範囲外の変数の予測をすばやく実行できる専用のユーザー インターフェイスが用意されています。
  • 画像空間で作業し、画像計測タスクを実行して、センサーからキャプチャーされた画像を従来のオルソ ビューやステレオ ビューイングとともに視覚化します。 画像空間解析を使用すると、フィーチャを収集したり、リサンプリングせずに詳細を表示したり、歪みが生じないようにすることもできます。
  • ステレオ表示機能を使用して、2.5D で画像を視覚化し、画像計測タスクを実行し、高精度で 3D オブジェクトの可能性のあるフィーチャを手動でデジタイズおよび抽出します。 写真測量ワークフローでよく使用されるステレオ編集は、主に ArcGIS Pro で使用できます。

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。

  • 分散ラスター解析ジョブを作成すると、分散コンピューティング モデル内に保有されている大量の画像に対してラスター関数の計算を実行できます。 この操作には、トレーニング済みのディープ ラーニング モデルを使用して推論する操作や、定義済みのレンダラーまたは計算に基づいて新しい出力データ プロダクトを作成する操作が含まれることもあります。 ラスター解析ジョブのデータは、ArcGIS Enterprise の画像ホスティング機能を通じて保持されます。
  • 斜め、バブルまたは球面画像、360 度パノラマ、道路側、検査画像など、さまざまなタイプの方向付き画像を操作します。 これらのデータセットは従来の直下画像ではありませんが、セキュリティー調査、資産検査、データ収集などのワークフローを通じて、組織に大きな価値をもたらすことがあります。 ArcGIS の方向付き画像機能には、構造化データ モデル、専用のビューアー アプリケーションだけでなく、さまざまなアプリケーションで方向付き画像を提供したり操作したりするためのサポートも含まれています。
  • さまざまな Web、デスクトップ、モバイル アプリおよびツールを使用して、フリート管理から特定のミッション計画や現場でのデータ処理まで、ドローン運用を実行できます。 ArcGIS Dashboards を使用すると、収集の進行状況を監視したり、運用上の問題を特定したり、データ処理チームとデータ品質チームへのレポートを管理したりすることができます。
  • リアリティー マッピングには、忠実度の高いプロダクト生成に適した広範なオルソ マッピング機能が組み込まれています。 ドローンとその他の航空写真を使用して、最大解像度のデジタル サーフェス モデル、トゥルー オルソ、方向付き画像カタログ、2D サーフェス メッシュ、密集 3D 点群、写実的な 3D メッシュを作成します。 リアリティー マッピング機能は、Web、デスクトップ、およびサーバーベースの処理パターンで使用できます。
  • ArcGIS では、地理空間コンテキストと時系列コンテキストがあるサービスとしてのビデオのインデックス作成、検索、公開、ストリーミングを実行できます。 ドローン、監視カメラ、センサー、携帯型デバイス、その他のモーション イメージ ソースなどのソースからビデオ コンテンツを共有し、既存の GIS ワークフロー、情報プロダクト、関係者向けブリーフィングに、ビデオを別の空間データ ソースとしてシームレスに統合します。
  • さまざまなデータ形式を含む LIDAR データセットを管理、視覚化、解析します。これにより、サーフェスの状態を把握したり、さまざまな強度レベルとリターン ポイントのレイヤーを特定したり、フィーチャを抽出したりできるほか、点群を分類したり、写実的な色付けを操作したり、派生プロダクトを作成したりすることもできます。 LAS データセットを使用して、大量の LIDAR ファイルを連続した 1 つのレイヤーとして管理します。
  • SAR センサーとプラットフォームから画像のコレクションにアクセスすることで、合成開口レーダーを操作します。 ArcGIS には、このような独自で強力なデータ タイプをサポートする SAR 固有のラスター タイプ、ラスター関数、および視覚化アプローチが含まれています。
  • STAC (Spatio-temporal Asset Catalogs) を操作して、画像の既存のカタログに接続し、レコードを検索、フィルター、解析して、プロジェクトに適したデータを特定します。 ArcGIS Pro の STAC 接続および検索操作、arcpy Python モジュール、ArcGIS API for Python を使用して、パブリックおよびプライベートの STAC カタログを検索し、クラウド データ接続を通じてアセットに直接アクセスします。

検討事項

以下の検討事項では、ArcGIS Well-Architected Framework の柱を Windows または Linux 上の画像データ管理および解析システム 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 の柱の詳細については、アーキテクチャーの実践をご参照ください。

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。

  • 高可用性を必要とする SLA は一般的です。
    • 高可用性とフォールト トレランスは、すべてのシステム層で冗長インフラストラクチャーによって実現されます。
    • ArcGIS またはサード パーティーのツールによる災害復旧の戦略と実装は一般的です。
    • ArcGIS Enterprise でデータ損失とダウンタイムの最小化の詳細をご覧ください。

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。

  • 画像を管理するには、認証と承認が必要です。 また、画像の出力はセキュリティー保護されるのが一般的であり、アクセスには認証と承認が必要になります。
    • ユーザー アクセスとデータ コラボレーションは、ロールベースのアクセス制御と、OAuth、SAML、多要素認証などの最新の承認および認証モデルによって管理されます。
    • 権限は、適切なトレーニングを受けたプロビジョニング済みのユーザーにのみイメージ ホスティング機能 (サービスを作成する機能) が付与されるよう慎重に管理されます。 これらの権限を有効または無効にするには、カスタム ロールをユーザーに割り当てるか、ロールを別の既存のロールに変更します。
    • クラウド ストレージ内の画像データには、AWS IAM や Azure マネージド ID などのクラウドネイティブなセキュリティー コンセプトを使用してアクセスできます。

ArcGIS Enterprise 強化ガイドを参照して、ArcGIS Enterprise 配置のセキュリティー環境を改善するために実施できる戦略とそれに関連する設定を確認してください。

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。

  • イメージ サービスはソース画像に直接接続するため、このシステム パターンでは画像のソース定義と構造を慎重に検討する必要があります。 非効率なファイル タイプやストレージ パターンは、サービスのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
  • スケーラビリティーは、特にアプリケーションが組織全体または一般ユーザー向けに配布される場合には、設計上の重要な検討事項となります。
  • タイル化された画像のリクエストはその性質により軽量であるため、通常、画像ホスティング サイトのスケーリングは必要ありません。 ラスター解析サイトのスケーリングは、使用可能な計算リソースと、必要な解析のタイプおよび頻度によって異なります。
  • スケーリングは、特定のクラウド環境の要求に応じて自動的に実行されることがあります。

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。

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。

  • ArcGIS Enterprise ベースの画像データ管理および解析システムは、ArcGIS Enterprise に登録できるイメージ サービスを共有するコンテンツ プロバイダーなど、他の画像管理システムと統合されることがよくあります。
  • 画像データ管理および解析システムから生成されるイメージ サービス出力は通常、組織の企業全体の他のシステムと統合されているため、システム管理者が知らないか、利用できない事業運用をサポートしていることもあります。

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。

  • ArcGIS Enterprise on Windows/Linux コンポーネント (ArcGIS Image Server など) は、サーバー ログやサーバー統計情報など、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 ソフトウェアをモニタリングするだけでなく、Windows または Linux オペレーティング システム、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モニタリング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。
  • 組織全体 (場合によっては組織外) にイメージ サービスを提供すると、システムの設計者や運用者が予測していなかった使用パターンや拡大につながるおそれがあります。 監視を行うことで、適切に (SLA に従って) 運用を継続しながら、需要に応じたスケーリングや展開のタイミングを決定しやすくなります。
  • 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

画像データ管理および解析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、選択したストレージ システムに固有の知識とスキルや画像データのタイプと形式などが含まれます。
  • 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。

関連リソース:

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