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リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システム (SaaS)

リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システム パターンに従ったシステムは、ArcGIS Velocity と ArcGIS Online を使用した SaaS (Software as a Service) ベースのデプロイメントとして使用できます。

ArcGIS Online は、Esri が SaaS として管理および提供するクラウドベースの GIS です。 ArcGIS Online は、データ層、サービス/ロジック層、およびプレゼンテーション層にわたって機能を提供し、これらの機能が連携して完全な 1 つのシステムを形成しています。 ArcGIS Online は、世界トップ クラスのクラウド アーキテクチャー上に構築され、IT および GIS (地理情報システム) の専門家によって管理されており、信頼性の高い包括的な Web ベースの GIS 機能を備えています。

ArcGIS Velocity は、ArcGIS Online のクラウドネイティブなアドオン機能です。 これにより、ユーザーは IoT (Internet of Things) プラットフォーム、メッセージ ブローカー、サードパーティー API からデータを取り込むことができます。 また、ユーザーがリアルタイムのデータ フィードを処理、視覚化、解析し、それらのフィードをビッグ データとして保存して、高速なクエリーと解析を実行する際にも役立ちます。

関連リソース:

基本アーキテクチャー

以下は、SaaS としてデプロイされたリアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムの一般的な基本アーキテクチャーです。

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。

リアルタイムデータストリーミングおよび解析システム ベース アーキテクチャー (SaaS)

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。

  • ArcGIS Online には、ユーザー、グループ、アイテムなどの標準的なポータル コンポーネントと、ベースマップやジオコーディング サービスなどの位置情報サービスが含まれます。 リアル タイム データ ストリーミングおよび解析システムを駆動する位置情報サービスは、別の位置情報サービス システムから一部または全部提供される場合もあります。
  • ArcGIS Velocity は、ArcGIS Online のアドオンとして、リアルタイムおよびビッグ データ機能を提供します。 これらの機能には、リアルタイム解析用の空間解析ツールやビッグ データ解析ツールが含まれています。 ArcGIS Velocity からの出力は、ArcGIS ストリーム サービスおよびフィーチャ サービスとして出力するほかに、他のシステム (電子メール、SMS、Kafka など) にメッセージとして送信することもできます。 ArcGIS Velocity からの出力は、他のシステム (Amazon S3 や Azure Blob Storage など) に格納したり、ビッグ データ解析に使用できる ArcGIS Velocity 管理データ ストアに格納したりすることもできます。 ArcGIS Velocity の詳細をご参照ください。
  • ArcGIS Velocity には、リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムを管理し、リアルタイム解析とビッグ データ解析の両方を設計および実行するための包括的な Web サイトが提供されています。 Web サイトは velocity.arcgis.com でアクセスできます。ArcGIS Velocity は、ツールと API を公開しており、通常はさまざまなアプリケーションおよびシステムによって使用されます。 リアルタイム データ ストリーミング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参照ください。

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) データ サービスや位置情報サービスと通信します。
  2. ArcGIS Velocity は、フィードを通じてリアルタイムのストリーミング ソースからデータを取り込みます。 ArcGIS Velocity は、さまざまな ArcGIS、Web およびメッセージング、クラウド、およびポーリング フィードとストリーミング フィードの両方を含むデータ プロバイダー ソースと連携します。 ArcGIS Velocity のフィードの詳細をご参照ください。
  3. ArcGIS Velocity は、データ ソースを通じてビッグ データ解析用のデータを取り込みます。 ArcGIS Velocity は、ArcGIS、Web とメッセージング、およびクラウドベースのデータ ソースをサポートしています。 また、データのフィルター処理と情報付加を支援するためのさまざまな区画単位による商圏も提供します。 これらの区画単位による商圏は、世界と米国の 2 つのグループで提供されます。 ArcGIS Velocity のデータ ソースの詳細をご参照ください。

リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムで使用される基本ソフトウェアの使用と管理の詳細については、ArcGIS Online および ArcGIS Velocity の製品ドキュメントをご参照ください。

機能

以下では、SaaS 上のリアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムの機能について説明します。 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。

リアルタイム データ ストリーミング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、セルフサービスのマッピング、解析、および共有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。

  • フィードの取り込みにより、IoT (Internet of Things)、メッセージ ブローカー、サードパーティー API など、リアルタイムの観測データの外部ソースにシステムを接続できます。 これらの外部ソースはフィードと呼ばれ、リアルタイム ストリーミングおよび解析システムへの入力として構成できます。 ArcGIS Velocity は、ArcGIS、クラウド、Web、メッセージング、データ プロバイダー フィードなどの、ポーリング フィードおよびストリーミング フィードをサポートしています。 ArcGIS Velocity のフィードの詳細をご参照ください。
  • データの取り込みにより、システムにデータを読み込んで、一括して解析および処理を行うことができます。 このシステム パターンでは、ArcGIS の外部にあるデータ ソースの場所で直接ビッグ データ解析を実行することはできません。 ArcGIS Velocity は、システムに格納されたデータのバッチ解析および処理をサポートしています。 データは、標準的な地理データ、ArcGIS、クラウド、Web、メッセージング データ ソースから ArcGIS Velocity に取り込むことができます。 ArcGIS Velocity のデータ ソースとデータ形式の詳細をご参照ください。
  • 空間結合と空間リレーションシップを使用すると、2 つのフィードまたはデータセットの行を空間的な関係に基づいて結合できます。 インターセクト、イレース、ユニオン、アイデンティティー、シンメトリカル ディファレンスなど、さまざまな空間リレーションシップを適用できます。 空間結合と空間リレーションシップの操作を実行するツールには、フィーチャの結合、マージ、オーバーレイなどがありますが、これらに限定されません。 リアルタイム解析のみに対応するツールと、ビッグ データ解析のみに対応するツールがある点に注意してください。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • パターン解析は、データ内の空間的および時間的なパターンを特定します。 パターン解析を実行するツールには、ホット スポット分析、ポイント クラスターの検索、一般化線形回帰分析などがありますが、これらに限定されません。 パターン解析は通常、ビッグデータに対して行われ、リアルタイムフィードには通常適用されません。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • 近接解析では、空間データと他の空間データとの近接性を調べます。 近接解析を実行するツールには、バッファーの作成や距離の計算などがありますが、これらに限定されません。 リアルタイム解析のみに対応するツールと、ビッグ データ解析のみに対応するツールがある点に注意してください。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • 集計解析は、データを上位のデータ構造に集約または集計します。 集約解析を実行するツールには、ポイントの集約、密度の計算、エリア内での集計などがありますが、これらに限定されません。 集計解析は通常、リアルタイムのフィードではなく、ビッグ データに対して実行されます。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • トラック解析は、移動するオブジェクトに関連付けられた時間対応ポイントで機能します。 トラック解析を実行するツールには、トラックの再構築やネットワークへスナップなどがありますが、これらに限定されません。 リアルタイム解析のみに対応するツールと、ビッグ データ解析のみに対応するツールがある点に注意してください。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • ジオフェンス解析は、リアルタイム空間解析の 1 つの方法で、対象地域 (多くの場合はポリゴン エリア) を使用して、フィーチャ (多くの場合はトラック ポイント) を評価します。 最も一般的な方法としては、ポイントに基づく観測データを解析し、仮想の境界への出入りを判断します。 ArcGIS Velocity の一部のリアルタイム解析ツールやビッグ データ解析ツールでは、ジオフェンシングおよび動的ジオフェンシングをサポートしています。 ArcGIS Velocity のジオフェンス解析の詳細をご参照ください。
  • データ管理は、リアルタイム フィードおよびビッグ データのジオメトリーやその他のフィールドでの操作をサポートします。 データ管理を実行するツールには、フィールド演算、フィールドの割り当てなどがありますが、これらに限定されません。 リアルタイム解析のみに対応するツールと、ビッグ データ解析のみに対応するツールがある点に注意してください。 ArcGIS Velocity のリアルタイム解析とビッグ データ解析の詳細をご参照ください。
  • 解析結果のマッピングと視覚化は、コンテキストを提供し、データのパターン、傾向、関係を明らかにするための強力なステップです。 視覚化とマッピングは、非空間データを使用したチャート作成およびプロットと似ています。これにより、アナリストは解析を検証、反復し、魅力的で共有しやすい結果を作成できます。 ArcGIS Velocity のデータの視覚化の詳細をご参照ください。
  • データの公開とホスティングにより、システムに取り込まれたデータやリアルタイム フィードから保存されたデータに対し、セキュアなストレージ、管理、アクセスがサービスとして提供されます。 システムでホストされたデータは通常、フィーチャ レイヤーとして公開され、利用されます。
  • フィードの公開とホスティングは、新しいフィードをシステムに公開し、システムがホストできるようにします。 システムによってホストされるフィードは通常、ストリーム レイヤーとして公開されます。
  • メッセージの送信と保存は、処理されたフィード データ (メッセージ) をメッセージ ブローカー、オブジェクト ストア、電子メールや SMS などの他のメッセージング システムなどの外部システムに送信または保存するリアルタイム ストリーミングおよび解析の出力です。 リアルタイム解析でサポートされている出力タイプには、ArcGIS フィーチャ レイヤーおよびストリーム レイヤー、Azure Event および IoT Hubs、テキスト メッセージや Kafka などのさまざまな Web 出力およびメッセージング出力などがあります。 ビッグ データ解析でサポートされている出力タイプには、ArcGIS フィーチャ レイヤーおよびストリーム レイヤー、AWS および Azure ベースのオブジェクト ストア、Azure Event Hub、テキスト メッセージや Kafka などのさまざまな Web 出力およびメッセージング出力などがあります。 解析出力の基礎と ArcGIS Velocity での出力の操作の詳細をご参照ください。

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。

  • 解析結果の共有は ArcGIS でサポートされていますが、リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムの対象には含まれません。 詳細については、関連するシステム パターンをご参照ください。

検討事項

以下の考慮事項では、ArcGIS Well-Architected Framework の柱を SaaS 上のリアルタイム データ ストリーミング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および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。

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、解析の設計と実行、およびリアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムの管理に必須です。 また、ArcGIS フィーチャ レイヤーやストリーム レイヤーなどの出力はセキュリティー保護されているのが一般的であり、アクセスする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。
  • システムは、システム スキャン、Web アプリケーション スキャン、データベース スキャンなどの脆弱性評価の対象となります。

ArcGIS Online 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の詳細をご覧ください。

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、ユーザーがシステムを利用する際の全体的な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。

  • リアルタイム IoT システムでは、データの数量、複雑性、速度が一時的に急上昇することがあります。 さらに、解析は数百万、さらには数十億のレコードを処理するよう構成可能で、それを処理するパイプラインも複雑性が異なります。 このような問題に対処するため、ArcGIS Velocity のフィード、リアルタイム解析、およびビッグ データ解析では収集とリアルタイム解析の速度を維持し、ビッグデータ解析の高速処理を実現するため、追加リソースを動的に割り当てできます。 自動スケーリングは、負荷に応じてリソースをスケール アップまたはダウンします。 ArcGIS Velocity の自動スケーリングの詳細をご参照ください。

ArcGIS Velocity での組織管理者向けのベスト プラクティス (容量の計画やデータ保持期間の管理など) の詳細をご参照ください。

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。

  • リアルタイム解析の設計とセットアップは通常、対話形式で実行されますが、リアルタイム解析からの出力は、多くの場合自動化されたワークフローで使用されます。 ビッグ データ解析は反復的であることが多く、解析の実行の合間にはユーザーによる確認と操作が必要です。一方で、ビッグ データ解析は、スクリプトを使用して自動化することも可能です。

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。

  • 他のシステムとの統合は、リアルタイム フィードとビッグ データのリアルタイム ストリーミングおよび解析システムへの取り込みという形で行うことができます。 リアルタイム データ ストリーミングおよび解析システムからの出力は通常、組織の企業全体の他のシステムとも統合されるため、システム管理者が把握していない、または関与していないビジネス オペレーション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。

  • 通常、速いスピードで動くリアルタイム データには、可観測性に関する独自の考慮事項がいくつかあります。 これは、入力フィードの速度や安定性に一貫性がない場合、特に当てはまります。
  • 組織全体 (場合によっては組織外) にリアルタイム 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。

  • SaaS 製品としての ArcGIS Online と ArcGIS Velocity は、基盤となるインフラストラクチャーとソフトウェア内部の監視をサポートしていません。 ただし、システムの使用状況と正常性を監視することはできます。

  • 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

SaaS としてのモバイル操作およびオフライン データ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。

  • 運用を成功させるには、GIS と IT の概念、およびテクノロジーを十分に理解する必要があります。 また、組織は、データ アクセス、セキュリティー、管理の観点から、SaaS の意味を理解する必要があります。
  • 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との整合性を十分に考慮する必要があります。
  • ArcGIS Velocity での組織管理者向けのベスト プラクティス (容量の計画やデータ保持期間の管理など) の詳細をご参照ください。

関連リソース:

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