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セルフサービスのマッピング、解析、および共有システム (Kubernetes)

セルフサービスのマッピング、解析、および共有システム 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 上にデプロイされたセルフサービスのマッピング、解析、および共有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。

セルフサービスのマッピング、解析、および共有システムのベース 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。 これには、GIS サービス、システム管理ストレージ、フレームワーク、管理ポッドなど、さまざまな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。
  • 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。
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes で提供されるセルフサービスのマッピング、解析、および共有機能を強化するために、ファイル ストア、クラウド データ ウェアハウス、データベースなど、さまざまなデータ ストアを使用できます。 このパターンでは、コンテンツ作成者によって公開およびホストされる ArcGIS 管理データ を保存するために、システム管理リレーショナル ストアが使用されます。 ArcGIS のデータ ストアと、ArcGIS Enterprise を使用したデータと公開の詳細をご参照ください。
  • 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。
  • 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。
  • セルフサービスのマッピング、解析、共有システムを通じて利用できるさまざまなアプリケーションが用意されています。 この図には、基本アーキテクチャーのデプロイメントに一般的に含まれるアプリケーションの種類が図に示されています。 詳細については、セルフサービスのマッピング、解析、および共有アプリケーションの完全なリストをご参照ください。

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 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

以下では、Kubernetes 上のセルフサービスのマッピング、解析、および共有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。

セルフサービスのマッピング、解析、および共有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、以下には含まれていません。 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。

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。

  • プロダクション マッピングでは、ArcGIS Production Mapping を使用してデータとマップの制作を最適化します。 プロダクション マッピングは、データの編集と管理や画像データ管理を含む、広範な機能を備えています。 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よって提供されるこの機能のサブセットには、高品質で高度なカートグラフィック プロダクションや、生成されたマップおよびデータの一般的使用などがあります。 Kubernetes を排他的なデプロイ パターンとして使用している場合、こ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 デプロイメントで実行されている Portal for ArcGIS コンポーネ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。
  • プロジェクトの実施と調整により、建築・設計・建設 (AEC) および運用チームは、リンクされたデータやドキュメントを構成可能な Web アプリで簡単に操作し、コミュニケーションとコラボレーションを単純化できます。 ArcGIS GeoBIM と ArcGIS Enterprise を利用したこの機能の詳細をご参照ください。
  • その他の業界ソリューションでは、ArcGIS Solutions を使用して、業界固有のアプリや ArcGIS Enterprise の構成をすばやく配置できます。 すべての業界ソリューションが ArcGIS Enterprise で利用できるわけではないことに注意してください。
  • 統合 Windows 認証 (IWA) や Public Key Infrastructure (PKI) などの Web 層認証のサポートは、ArcGIS Enterprise on Kubernetes の Web Adaptor コンポーネントを追加することで実現できます。

検討事項

以下の検討事項では、ArcGIS Well-Architected Framework の柱を Kubernetes のセルフサービスのマッピング、解析、および共有システム 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。

  • 高可用性を必要とする SLA は比較的一般的ですが、セルフサービスのマッピング、解析、および共有システムがミッションクリティカルと見なされることはあまりありません。 厳格な SLA と高可用性を備えたミッションクリティカルなアプリケーションの提供については、エンタープライズ アプリケーションのホスティングおよび管理システムのパターンを検討してください。
    • 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、セルフサービスのマッピング、解析、および共有システムを使用する際にほぼ必ず必要です。 ただし、ログイン要件なしで共有されたマップとアプリの使用は例外で、匿名ユーザーとして使用できます。
    • 組織全体からログインするユーザーは多岐にわたるため、このシステム パターンでは SSO (シングル サインオン) による認証が一般的に採用されます。 SSO は通常、SAML や OpenID Connect を使用して実装されます。
    • 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、OpenID Connect、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 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。

  • このシステム パターンでは、高パフォーマンスを必要とする SLA は、エンタープライズ アプリケーションのホスティングおよび管理システムなどの他のシステム パターンほど一般的ではありません。
    • データ読み取り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。
  • セルフサービスのマッピング、解析、および共有システムは通常、組織内で多用されるため、スケーラビリティーは設計上の重要な検討事項です。 さらに、GIS の組織全体での導入が拡大するにつれて、使用量が急速かつ予想外に増加す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。 ArcGIS Enterprise on Kubernetes は、サービスのための堅牢で柔軟な拡張オプションも提供します。 サービスのスケーリングの詳細をご参照ください。
  • 高レベルのパフォーマンスとスケーラビリティーを必要とするアプリケーションやサービスの場合は、エンタープライズ アプリケーションのホスティングおよび管理システムを通じて提供することを検討してください。

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。

  • ArcGIS Enterprise では、公開、コンテンツ管理、解析、および管理に関連する自動化は一般的です。 これは通常、ArcGIS API for Python を使用して行われます。
  • 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。

  • セルフサービスのマッピングや解析ワークフローを行うためにこのシステムに外部データやサービスを組み込むことはよくあります。 統合アプローチは、データまたはサービスレベルの統合に主眼を置く傾向があり、場合によっては自動化が伴います。 統合のアプローチと方法の詳細をご参照ください。
  • このシステムのマップやその他のコンテンツを企業全体の他のシステムと共有することはよくあります。 統合のアプローチと方法の詳細をご参照ください。
  • セルフサービスのマッピング、解析、および共有システムは、通常、他の ArcGIS システムと統合されています。 関連するシステム パターンの詳細をご覧ください。
  • 組織は、これらのシステムを複数配置して接続することがあります。それは通常、部門が複数にわたる場合や社内外で使用する場合に、さまざまな関係者のグループが関与する際の境界を設けるためです。

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。

  • このシステム パターンでは、可観測性が特に重要です。 このシステムの柔軟なセルフサービスの使用はガバナンスから大きな恩恵を受けており、これは、観察を通じて学習した進化する使用パターンおよび実践を認識することで、その効果を最大限に発揮できます。 このシステム パターンを開始する組織は、ガバナンスと変更管理ポリシーを早期に導入することを強くおすすめします。 さらに、コンテンツ、グループ、およびユーザーの継続的なレビューとハウスキーピングを強く推奨し、その大部分は自動化によって有効にできます。
  • 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、使用パターンが有機的に成長し進化する可能性があるため、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。
  • Web 解析は、ArcGIS Instant Apps、ArcGIS StoryMaps、およびカスタム アプリケーションとともに使用できます。
  • 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

Kubernetes でのセルフサービスのマッピング、解析、および共有システムの設計と実装に関するその他の考慮事項には、次のものがあります。

  • このパターンを開始する組織は、ガバナンスと変更管理ポリシーを早期に導入することを強くおすすめします。
  • 組織は、セキュリティーおよびデータ共有に関する組織レベルのビジネスおよび IT ガイダンスをレビューして検討し、必要に応じてシステム内にデータおよびアプリケーション レベルのセキュリティー プロトコルを実装する必要があります。

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