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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 (Windows/Linux)

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 パターンは通常、ArcGIS Enterprise for Windows and Linux ソフトウェアと ArcGIS GeoEvent Server 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 for 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。

ArcGIS GeoEvent Server は、イベント ベースのリアルタイム データ ストリームをデータ ソースとして GIS に統合することができます。 イベント データをフィルターし、処理してから複数の出力先に送信できるため、実質的にいかなるタイプのストリーミング データに接続することも可能になり、特定の状況が発生した場合に、すべてリアルタイムで自動的にユーザーに通知することができます。 ArcGIS GeoEvent Server のオペレーティング システム要件は、ArcGIS Enterprise の ArcGIS Server ソフトウェア コンポーネントと同じです。

関連リソース:

基本アーキテクチャー

以下は、Windows または Linux に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 (Windows/Linux)

上記の機能は、2025 年 12 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 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。 基本デプロイメントでは、ホスト フィーチャ、ベクター タイル、マップ タイル、およびシーン サービスを通じてデータを公開およびホストできます。
  • ArcGIS GeoEvent Server ソフトウェアとロールを持つ ArcGIS Server。 ArcGIS GeoEvent Server は、ArcGIS Enterprise にリアルタイム機能を提供します。 ArcGIS GeoEvent 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) 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 2 つの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 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。 ArcGIS GeoEvent Server のコンポーネント、サーバー ロール、機能、およびライセンスの詳細をご参照ください。
  • ArcGIS Data Store の 2 つのデプロイメントは、Windows または Linux 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に共通です。 ArcGIS Data Store の一方のデプロイメントは、ArcGIS Enterprise の基本デプロイメントに公開されたホスト フィーチャ サービスおよびシーン サービスのリレーショナル ストレージとタイル ストレージを処理します。 ArcGIS Data Store のもう一方のデプロイメントは、時空間ビッグ データ ストアとして機能し、膨大な量の観測データのストレージを強化します。 いずれのデータ ストアも、ArcGIS が管理するデータ ストレージを提供します。
  • 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。 詳しくは、位置情報サービス システム パターンをご参照ください。
  • ArcGIS GeoEvent Server 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。 この Web サイトは ArcGIS GeoEvent Manager と呼ばれています。 ArcGIS GeoEvent Server 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) 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。
  2. ArcGIS Server は、ArcGIS Data Store デプロイメントへの永続的な TCP 接続を維持し、リレーショナル データおよびタイル データ用に管理されたストレージを提供します。
  3. ArcGIS Server は ArcGIS Data Store デプロイメントと通信し、HTTP と TCP を使用して時空間ビッグ データ ストレージを提供します。
  4. ArcGIS GeoEvent Server は、入力コネクター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 GeoEvent Server は、さまざまな ArcGIS、Web およびメッセージング、クラウド、およびデータ プロバイダー ソースと連携します。 ArcGIS GeoEvent Server の入力コネクターの詳細をご参照ください。
  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。
  6. 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 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。 詳細については、ArcGIS Online ユーティリティー サービスの構成、ArcGIS Living Atlas コンテンツの構成、および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通信方法の詳細については、ArcGIS Enterprise on Windows および Linux デプロイメント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。 デプロイメントに関するその他の考慮事項については、ArcGIS GeoEvent Server の製品ドキュメントをご参照ください。

機能

以下では、Windows および Linux 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 GeoEvent Server 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、複数の入力コネクターをサポートしています。 ArcGIS GeoEvent Server の入力コネクター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。 ArcGIS GeoEvent Server でのデータの取り込みの主な用途は、リアルタイム データをビッグ データ ストアに格納することです。 保存された過去の観測データのバッチ解析および処理は通常、ビッグ データ解析システムによって実行されますが、このシステム パターンの範囲外と見なされます。 ArcGIS Enterprise のビッグ データ解析システム パターンとビッグ データ ストア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は、空間フィルターで使用されるほか、イベント結合プロセッサーやインターセクター プロセッサーなどのプロセッサーでも使用できます (ただし、これらに限定されません)。 ArcGIS GeoEvent Server のフィルターとプロセッサー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。 パターン解析は通常、ビッグ データに対するバッチ解析または処理によって実行されますが、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 パターンの範囲外と見なされます。 ただし ArcGIS GeoEvent Server は、フィルターや、インシデント ディテクター プロセッサーなどの一部のプロセッサーを通じて、限定的なパターン解析機能を提供します。 詳細は、ArcGIS GeoEvent Server のフィルターとプロセッサー、およびビッグ データ解析システム パターンをご参照ください。
  • 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プロセッサーには、バッファー作成プロセッサーと扇型範囲の計算プロセッサーがありますが、これらに限定されません。 ArcGIS GeoEvent Server のフィルターとプロセッサーの詳細をご参照ください。
  • トラッキング解析は、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。 トラッキング解析は通常、ビッグ データに対するバッチ解析または処理によって実行されますが、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 パターンの範囲外と見なされます。 ただし ArcGIS GeoEvent Server は、トラッキング ギャップ ディテクター プロセッサーなどのプロセッサーを通じて、限定的なトラッキング解析機能を提供します。 詳細は、ArcGIS GeoEvent Server のフィルターとプロセッサー、およびビッグ データ解析システム パターンをご参照ください。
  • 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キング 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 GeoEvent Server は、複数のプロセッサーでのジオフェンスと、空間フィルターを通じたジオフェンス解析をサポートしています。
  • 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プロセッサーには、フィールド演算プロセッサーとフィールド マッパー プロセッサーなどがあり、これらに限定されません。 ArcGIS GeoEvent Server のフィルターとプロセッサー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。
  • 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。 データは通常、リレーショナル ストアまたは時空間ビッグデータ ストアを使用してシステム内にホストされます。 データセットは通常、ユーザーやアプリケーションがアクセスできるように、フィーチャ サービスおよびマップ サービスとして公開されます。
  • 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、ユーザーやアプリケーションがアクセスできるように、ストリーム サービス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。 ArcGIS GeoEvent Server の出力コネクター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。

検討事項

以下の考慮事項では、ArcGIS Well-Architected Framework の柱を Windows および Linux 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。

  • 可用性は低めであるのが一般的です。 高可用性の SLA の達成は可能ですが、フィード経由で受信するデータのリアルタイム性により、高可用性の設計は他のほとんどのシステム パターンよりも複雑になります。
  • ArcGIS GeoEvent Server には、信頼性に関連する独自の特性と考慮事項があります。 ArcGIS GeoEvent Server のスケーラビリティー、信頼性、回復力に関する方針およびその他のデプロイメントに関する考慮事項の詳細をご参照ください。
  • このシステムおよびデプロイメント パターンは、本質的にメッセージの送信を保証するものではありません。 重要なメッセージを処理する際は、意図しないメッセージの削除を防ぐために特別な考慮が必要です。

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、解析を設計および実行する場合や、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する場合に必須です。 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。

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。

  • 高パフォーマンスを要求する SLA は一般的です。
  • ArcGIS GeoEvent Server には、パフォーマンスとスケーラビリティーに関連する独自の特性と考慮事項があります。 ArcGIS GeoEvent Server のシステム アーキテクチャーのベスト プラクティス、コンピューター リソースの割り当て、スケーラビリティー、信頼性、回復力の戦略、およびその他のデプロイメントに関する考慮事項の詳細についてご参照ください。
  • パフォーマンスとスケーラビリティーに影響を与える可能性が高い要因には、次のものがあります。
    • メッセージのサイズと速度
    • リアルタイム解析の複雑さ
    • ジオフェンスの数
    • 出力の転送量 (ストレージを含む)
  • Windows/Linux 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スケーラビリティーには、特別な考慮事項があります。
    • ピーク容量需要の計画を検討してください。
    • 垂直方向のスケーリングは、水平方向のスケーリングよりも簡単で、より頻繁に実装される傾向があります。
    • ステートフルな解析は、水平方向のスケーリングをさらに複雑にします。
    • 自動スケーリングは、このシステム パターンでは一般的ではありません。
    • スケーラビリティーには現実的な制限があります。

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。

  • 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。
  • ArcGIS Enterprise on Windows/Linux コンポーネント (ArcGIS GeoEvent 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。
  • 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

Windows と Linux でのリアルタイム 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。
  • 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。

関連リソース:

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