Наверх

Система управления и аналитики данных изображений (Kubernetes)

Cистема управления и аналитики данных изображений обычно развертывается в Kubernetes с помощью программного обеспечения ArcGIS Enterprise on Kubernetes.

ArcGIS Enterprise on Kubernetes использует микросервисы и контейнеризацию для создания облачной архитектуры, работающей либо на платформе Kubernetes вашей организации, либо в сервисе Kubernetes вашего поставщика облачных услуг. Он использует контейнеры для разделения ГИС-процессов на микросервисы, каждый из которых выполняет конкретную, узконаправленную функцию. Каждый микросервис работает в контейнере, который содержит все необходимое для работы приложения. Один или несколько контейнеров размещаются в модуле, который включает ресурсы хранения, сетевой идентификатор и набор правил для запуска контейнера. Кластер Kubernetes координирует и управляет контейнерами ArcGIS Enterprise on Kubernetes.

ArcGIS Enterprise on Kubernetes лучше всего подходит для организаций, которые инвестировали в Kubernetes, чтобы иметь возможность организации и управления своими контейнерными приложениями.

Сопутствующие ресурсы:

Базовая архитектура

Ниже приведена типичная базовая архитектура для системы управления и аналитики данных изображений, развернутой в Kubernetes.

Эту схему не следует принимать как она есть и использовать в качестве прототипа для вашей системы. Есть множество важных факторов и вариантов дизайна, которые следует учитывать при проектировании системы. Дополнительные сведения см. в разделе Использование системных шаблонов. Кроме того, на приведенной ниже схеме представлены только базовые возможности системы; при предоставлении расширенных возможностей могут потребоваться дополнительные компоненты системы.

Базовая архитектура системы управления и аналитики данных изображений (Kubernetes)

Представленные выше возможности отражают те, которые доступны на июль 2025 года.

Вот ключевые компоненты этой архитектуры:

  • Данные изображений (различных типов), хранящиеся в хранилище объектов, на файловых серверах и в других источниках. Определение данных изображений в этом шаблоне широкое и включает традиционные растровые изображения, собранные с воздушных, беспилотных и спутниковых платформ, лидарные и другие типы трехмерных данных, ориентированные изображения, а также многомерные и научные наборы данных. Хранилище объектов особенно актуально для этой системы, поскольку оно часто используется в качестве экономичной системы хранения для очень больших объемов изображений, которые могут хорошо работать при оптимизации для этого типа хранения.
  • Базовое развертывание контейнеров ArcGIS Enterprise on Kubernetes в кластере Kubernetes. Оно включает четыре категории модулей, которые представляют различные системные функции. Для получения дополнительной информации см. документацию ArcGIS Enterprise on Kubernetes.
  • Балансировщик нагрузки необходим для направления трафика через каждый рабочий узел. Для получения дополнительной информации см. системные требования к сети ArcGIS Enterprise on Kubernetes.
  • Хранилище объектов предоставляет управляемое ArcGIS хранилище для загруженных и сохраненных ресурсов, размещенных слоев кэша листов и изображений, а также выходных данных геообработки. Начиная с ArcGIS Enterprise 11.2, хранилище объектов может быть настроено на использование облачного хранилища от нескольких поддерживаемых поставщиков сервисов.
  • ArcGIS Online, SaaS-инфраструктура Esri, обычно предоставляет базовые карты (такие как базовые карты изображений), справочные данные (например, места), а также другие сервисы местоположения (включая геокодирование и поиск) для этой системы. В качестве альтернативы организация может размещать и управлять своими собственными сервисами местоположения вместо использования системы SaaS от Esri. Для получения дополнительной информации см. шаблон системы сервисов местоположения.
  • Есть несколько приложений, обычно используемых в этом шаблоне для различных целей. К ним относятся ArcGIS Pro (настольная версия), ArcGIS Experience Builder (веб-версия) и ArcGIS Field Maps (нативное). Веб-сайт ArcGIS Portal, Map Viewer и Scene Viewer используются для взаимодействия с данными изображений, их настройки и анализа. Python Notebooks, которые запускаются в пользовательской среде, ArcGIS Notebook Server или ArcGIS Pro, используются для работы с данными изображений, их визуализации и анализа, а ArcGIS Reality предоставляет полный набор инструментов для обработки данных в реальном времени. Узнайте больше о приложениях, используемых в системе управления и аналитики данных изображений.

Вот ключевые взаимодействия в этой архитектуре:

  1. Клиентские приложения взаимодействуют с данными изображений, а также с сервисами местоположений по HTTPS, обычно через REST API без отслеживания состояния. В этом сценарии активно используются сервисы мозаичных и динамических изображений, сервисы сцен и различные сервисы анализа.
  2. В этом сценарии развертывания пользователи обычно управляют изображениями в общих файловых ресурсах или в облачном хранилище объектов в различных форматах. Сервисы изображений публикуются непосредственно из этого хранилища без копирования данных или исходящего трафика из системы хранения. Наборы данных мозаики и другие модели данных часто создаются либо в файловых базах геоданных, либо в многопользовательских базах геоданных. Хост-сервисы изображений или модули в ArcGIS Enterprise on Kubernetes могут содержать сервисы изображений, опубликованные из наборов данных мозаики, а также размещенные сервисы изображений, опубликованные из пользовательских загрузок на портал или заданий растровой аналитики. Задания анализа растров (ArcGIS Enterprise 11.2 и более поздних версий) используются для анализа больших наборов изображений, а также для сохранения и публикации результатов в системе в виде сервисов изображений.
Примечание:

Для развертываний ArcGIS Enterprise до версии 11.4 может потребоваться ArcGIS License Manager для настройки и управления лицензиями ArcGIS Pro. Для получения дополнительной информации обратитесь к документации по ArcGIS License Manager.

Дополнительную информацию о взаимодействии между компонентами ArcGIS Enterprise можно найти в документации по продукту ArcGIS Enterprise on Kubernetes.

Функциональные возможности

Возможности системы управления и аналитики данных изображений в Kubernetes описаны ниже. Дополнительные сведения см. в обзоре возможностей и сравнении поддержки возможностей в шаблонах развертывания.

Возможности, используемые в системе управления и аналитики данных изображений, но обычно предоставляемые другими системами, такими как базовые карты, геокодирование и другие сервисы определения местоположения, предоставляемые системой сервисов местоположений, ниже не перечислены. Узнайте больше о связанных системных шаблонах.

Базовые возможности

Базовые возможности представляют собой наиболее распространенные возможности, предоставляемые системами управления и аналитики данных изображений и обеспечиваемые базовой архитектурой, представленной выше.

  • Визуализация и анализ изображений позволяют пользователям взаимодействовать с данными изображений в качестве базовой карты в приложении, с помощью динамических наложений изображений, навигации по коллекциям исторических изображений или сбора наблюдений на основе недавнего полета беспилотного летательного аппарата. Улучшайте качество изображения за счет динамической корректировки, растяжения и изменения комбинаций каналов. Визуализация изображений оптимизирована для отображения запрошенной области интереса и повторного применения правил отображения при каждом перемещении и масштабировании. Используйте инструменты, алгоритмы и функции геообработки для анализа данных изображений, оценки землепользования, мониторинга активности и изменений, измерения ущерба и оценки факторов окружающей среды.
  • Моделирование и структурирование данных создают стандартизированные подходы к добавлению больших наборов данных в общие модели данных, такие как наборы данных мозаики и LAS, растровые продукты и модели датчиков, каталог ориентированных изображений или другие отраслевые модели или модели, специфичные для конкретных сценариев использования, такие как данные траекторий. Создавайте наборы данных каталога и взаимодействуйте со слоями каталога ресурсов в локальном или сетевом хранилище или добавляйте элементы и сервисы из организации ArcGIS Online или ArcGIS Enterprise. Эти модели помогают упорядочить, предоставить метаданные и обеспечить использование этих подробных наборов данных.
  • Публикация данных изображений позволяет пользователям всех типов создавать и размещать коллекции изображений и других источников данных дистанционного зондирования. Публикуйте коллекции изображений и продукты в виде динамических или мозаичных сервисов в локальном или глобальном масштабе, которые можно визуализировать и взаимодействовать с ними с помощью веб-приложений, мобильных устройств и настольных приложений.
  • Анализ растров на лету основан на использовании растровых функций и объединении набора этих функций в шаблоны растровых функций для быстрого объединения каналов, сравнения изображений и анализа значений по коллекциям изображений для создания динамического выходного изображения. Растровые функции применяются во время запроса, применяются только к запрошенной области пикселов и представляют собой эффективный способ динамической отрисовки изображений без повторной обработки всего набора данных.
  • Анализ рельефа предоставляет возможности для создания изолиний, запуска гидрологических моделей, просмотра и очерчивания водосборов, а также просмотра рельефа, уклонов и экстерьеров подробных наборов данных. Выполняйте объемный анализ насыпей и выемок или сравнения 3D-поверхностей и наборов данных. Объедините высоты рельефа из разных источников, с разным разрешением, и подготовьте бесшовный сервис рельефа, который можно использовать для прямого отображения или в качестве основы для 3D-визуализации города или региона. Esri также предоставляет готовые к использованию сервисы высот для запросов на визуализацию и анализ.
  • Возможности извлечения изображений позволяют динамически и программно экспортировать и загружать исходные и мозаичные данные изображений для использования в других приложениях или в качестве чипов изображений в рабочих процессах глубокого обучения. Извлечение может обеспечить прямой доступ к исходным пикселям или создать новое, пересчитанное изображение с определенным разрешением для затребованного экстента. ArcGIS также поддерживает извлечение областей базовой карты World Imagery для использования в автономном режиме в автономных рабочих процессах доступа к данным и редактирования.
  • Глубокое обучение и ИИ встроены в ArcGIS и системы управления и аналитики данных изображений. Пользователи могут обучать и выполнять вывод на моделях глубокого обучения с использованием ресурсов изображений и локальных вычислительных ресурсов или масштабировать их в больших системах, включая облачные ресурсы и сервисы. ArcGIS Living Atlas также содержит галерею предварительно обученных моделей, которые доступны для непосредственного использования или могут быть адаптированы к конкретным рабочим процессам, данным или географии организации.
  • Многомерные данные могут быть изучены с помощью стандартных научных форматов, таких как NetCDF, GRIB, HDF и Zarr. Эти данные отображают такие переменные, как изменения с течением времени или измерения на разных высотах атмосферы или глубинах. В состав ArcGIS входят специальные пользовательские интерфейсы в ArcGIS Pro и ArcGIS Map Viewer для быстрого отображения временных срезов, построения и отображения сложных многомерных символов или определения доступных переменных, создания собственных вычислений или прогнозирования переменных за пределами временного экстента набора данных.
  • Работайте в пространстве изображений и выполняйте задачи по измерению изображений, а также визуализируйте изображения в том виде, в котором они были получены с датчика, наряду с традиционными орто и стерео представлениями. Анализ пространства изображений также можно использовать для сбора объектов, просмотра деталей без повторной выборки и предотвращения искажений.
  • Используйте возможности стереопросмотра для визуализации изображений в 2.5D, выполнения задач по измерению изображений, ручной оцифровки и извлечения объектов с высокой точностью и потенциалом 3D-объекта. Стереоредактирование, часто используемое в рабочих процессах фотограмметрии, в основном доступно в ArcGIS Pro.

Расширенные возможности

Расширенные возможности обычно добавляются для удовлетворения конкретных потребностей или поддержки отраслевых моделей данных и решений, а также могут потребовать дополнительных программных компонентов или соображений по архитектуре.

  • Задания распределенной растровой аналитики могут быть созданы для выполнения вычислений растровых функций на больших массивах изображений в модели распределенных вычислений. К этим операциям также относится вывод с использованием моделей глубокого обучения или создание новых продуктов выходных данных на основе предварительно заданных способов отрисовки или вычислений. Данные из заданий аналитики растров сохраняются с помощью возможности размещения изображений ArcGIS Enterprise.
  • Работайте с ориентированными изображениями различных типов, включая наклонные, сферические или пузырьковые изображения, 360-градусные панорамы, изображения со стороны улицы и изображения при инспекциях. Эти наборы данных не являются традиционными изображениями в надире, но могут иметь значительную ценность для организаций в таких рабочих процессах, как расследование безопасности, проверка активов или сбор данных. Возможности работы с ориентированными изображениями в ArcGIS включают структурированную модель данных, специальное приложение для просмотра и поддержку обслуживания и работы с ориентированными изображениями в различных приложениях.
  • Поддерживайте операции с беспилотниками, от управления парком до планирования конкретных миссий и обработки наземных данных с помощью множества веб-приложений, настольных и мобильных приложений и инструментов. ArcGIS Dashboards можно использовать для мониторинга хода сбора, выявления эксплуатационных проблем и управления отчетами для команд по обработке данных и качеству.
  • Картографирование реальности Reality mapping включает в себя широкие возможности ортокартирования для создания продуктов с высокой точностью. Используйте изображения с дронов и другие аэрофотоснимки для создания цифровых моделей поверхностей с полным разрешением, истинных орто, каталогов ориентированных изображений, 2D-моделей mesh поверхностей, плотных облаков 3D-точек и фотореалистичных 3D-моделей mesh. Возможности картографирования Reality mapping доступны в веб-, настольных и серверных шаблонах обработки.
  • Управляйте, визуализируйте и анализируйте наборы данных лидаров, включая различные форматы данных, чтобы понимать состояние поверхности, определять различные уровни интенсивности, слои точек возврата, извлекать объекты, классифицировать облака точек, работать с фотореалистичным раскрашиванием и создавать производные продукты. Управляйте большими наборами файлов лидарных данных как одним непрерывным слоем с помощью набора данных LAS.
  • Работайте с данными радара с синтезированной апертурой, получая доступ к коллекциям изображений с датчиков и платформ SAR. ArcGIS включает в себя специфичные для SAR типы растров, растровые функции и подходы к визуализации, которые поддерживают этот уникальный и мощный тип данных.
  • Работайте с пространственно-временными каталогами активов (STAC) для подключения к существующим каталогам изображений, а также для поиска, фильтрации и анализа записей для определения правильных данных для проекта. Используйте подключение и поиск STAC в ArcGIS Pro, модуль arcpy Python и ArcGIS API for Python для запроса общедоступных и частных каталогов STAC и прямого доступа к ресурсам через облачные подключения к данным.

Рекомендации

Приведенные ниже соображения применяются к основным принципам ArcGIS Well-Architected Framework шаблона системы управления и аналитики данных изображений в Kubernetes. Представленная здесь информация не претендует на исчерпывающий характер, а скорее подчеркивает ключевые соображения по проектированию и/или реализации этой конкретной комбинации системы и шаблона развертывания. Подробнее об основах ArcGIS Well-Architected Framework см. в разделе Практики в приложении к архитектуре.

Надёжность

Надежность гарантирует, что ваша система обеспечивает уровень обслуживания, необходимый для бизнеса, а также ваших клиентов и заинтересованных сторон. Подробнее см. в разделе Общие сведения о компонентах надежности.

  • Соглашения SLA об уровне обслуживания, требующие высокого уровня отказоустойчивости, являются распространенными.
    • Профили архитектуры — это предопределенные профили развертывания, которые коррелируют с различными уровнями дублирования между модулями pod и обеспечивают гибкость по нескольким известным переменным, таким как требования к оборудованию, дублирование и использование в организации.
    • Рассмотрите профиль архитектуры повышенной отказоустойчивости, если требуется повышенное и расширенное дублирование критически важных модулей pods.
  • Также поддерживается резервное копирование и восстановление на системном уровне.

Безопасность

Безопасность защищает ваши системы и информацию. Дополнительные сведения см. в обзоре компонента безопасности.

  • Для управления изображениями требуется аутентификация и авторизация. Кроме того, обычно выходные данные изображений защищены и требуют аутентификации и авторизации для доступа.
    • Доступ пользователей и совместная работа с данными регулируются ролевыми элементами управления доступом и современными моделями авторизации и аутентификации, включая OAuth, SAML и многофакторную аутентификацию.
    • Права доступа тщательно управляются, чтобы гарантировать, что только должным образом обученные и подготовленные пользователи получат возможности размещения изображений (возможность создания сервисов). Эти права доступа можно включить или отключить, назначив пользовательскую роль или изменив эту роль на другую.
    • Доступ к данным изображений в облачном хранилище можно получить с помощью концепций облачной безопасности, таких как AWS IAM и Azure Managed Identities.

Узнайте больше о передовых методах обеспечения безопасности ArcGIS Enterprise и руководстве по внедрению.

Производительность и масштабируемость

Производительность и масштабируемость направлены на оптимизацию общего взаимодействия пользователей с системой, а также на обеспечение масштабирования системы в соответствии с растущими требованиями к рабочим нагрузкам. Дополнительные сведения см. в обзоре основных компонентов производительности и масштабируемости.

  • Масштабирование в этом сценарии не обрабатывается автоматически и должно быть тщательно спланировано.
  • Масштабируемость является важным фактором при проектировании, поскольку системы управления и аналитики данных изображений обычно активно используются в организации. Кроме того, широта использования может быстро и неожиданно возрасти при масштабировании внедрения ГИС в организации. Развертывания могут масштабироваться горизонтально, путем уточнения количества модулей, и вертикально за счет настройки памяти и CPU. ArcGIS Enterprise on Kubernetes также предоставляет надежные и гибкие возможности масштабирования для сервисов. Узнайте больше о масштабировании сервисов.
    • Масштабирование хостинга изображений обычно не требуется, так как запросы к мозаичным изображениям по своей природе не сложные. Масштабирование сайтов растровой аналитики зависит от доступных вычислительных ресурсов, а также от типа и частоты необходимого анализа.
  • Определение источника и структура изображений должны быть тщательно продуманы в этом системном шаблоне, поскольку сервисы изображений напрямую подключаются к исходным изображениям. Неэффективный тип файла или шаблон хранилища может повлиять на производительность сервиса.

Автоматизация

Автоматизация направлена на сокращение усилий, затрачиваемых на ручное развертывание и выполнение операционных задач, что приводит к повышению операционной эффективности, а также к уменьшению системных аномалий, связанных с человеческим фактором. Дополнительные сведения см. в обзоре компонента автоматизации.

  • Управление данными изображений часто включает в себя автоматизацию, обычно с использованием Python. Чаще всего это делается с помощью ArcGIS API for Python, который может работать с сервисами изображений и данными, а также может использоваться для автоматизации обновлений, изменений изображений или других рабочих процессов.
  • Автоматизация системного администрирования в значительной степени обеспечивается Kubernetes.
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes включает поддержку развертывания и настройки на основе Helm.

Интеграция

Интеграция связывает эту систему с другими системами для предоставления корпоративных сервисов и повышения производительности организации. Дополнительные сведения см. в обзоре компонента интеграции.

  • Системы управления и аналитики данных изображений на основе ArcGIS Enterprise часто интегрируются с другими системами управления изображениями, включая поставщиков ресурсов, публикующих сервисы изображений, которые могут быть зарегистрированы в ArcGIS Enterprise.
  • Выходные данные сервиса изображений из систем управления и аналитики данных изображений также обычно интегрируются в другие системы организации и, следовательно, могут также поддерживать бизнес-операции, которые неизвестны или недоступны системным администраторам.

Наблюдаемость

Наблюдаемость обеспечивает видимость системы, позволяя эксплуатационному персоналу и другим техническим специалистам поддерживать работу системы в исправном и стабильном состоянии. Дополнительные сведения см. в обзоре компонента наблюдаемости.

  • Работу ArcGIS Enterprise on Kubernetes можно наблюдать различными способами, включая системные журналы и мониторинг работоспособности с помощью ArcGIS Enterprise Manager. Мониторинг доступности, производительности и использования системы наиболее важен для этого системного шаблона. В дополнение к мониторингу программного обеспечения ArcGIS Enterprise важно отслеживать все вспомогательные компоненты и инфраструктуру, такие как среда Kubernetes, базы данных и другие хранилища данных, а также вычислительную, сетевую, защитную и другую инфраструктуру. Узнайте больше о мониторинге работоспособности и надежности системы.
  • Предоставление сервисов изображений для всей организации (и, возможно, за ее пределами) может привести к моделям использования и росту, которые не ожидались разработчиками или операторами системы. Мониторинг помогает принимать решения о том, когда и как следует масштабироваться и развиваться, чтобы удовлетворить спрос, продолжая при этом работать должным образом (и в соответствии с соглашениями SLA).
  • Дополнительное наблюдение за входом пользователей и изменениями учетных записей может быть возможно с помощью настроенного провайдера идентификации при использовании учетных записей SAML и/или OpenID Connect.

Прочее

Дополнительные соображения по проектированию и внедрению систем управления и аналитики данных изображений включают:

  • Успешная работа требует глубокого понимания концепций ГИС, информационных технологий, а также концепций и технологий баз данных. Это включает в себя знания и навыки, характерные для выбранной системы хранения данных, типов и форматов данных изображений, а также Kubernetes.
  • Для этих организаций, у которых есть ресурсы и персонал для развертывания и обслуживания корпоративного программного обеспечения в Kubernetes, вариант развертывания ArcGIS Enterprise on Kubernetes отделяет ИТ-администрирование и обслуживание от администрирования ГИС.
  • При реализации этого системного шаблона следует уделять особое внимание управлению данными и согласованию с ИТ-политиками и ролями, такими как распорядитель данных и администратор базы данных.

Сопутствующие ресурсы:

Top