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数据编辑管理系统 (Kubernetes)

数据编辑和管理系统模式主要使用 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 软件部署到 Kubernetes。

ArcGIS Enterprise on Kubernetes 采用微服务和容器化技术来提供云原生架构，可运行于组织的 Kubernetes 平台或者云提供商的 Kubernetes 服务上。 可使用容器将 GIS 进程分为多个微服务，每个微服务均执行离散的主要功能。 每个微服务都将在一个容器中运行，该容器将打包运行某个应用程序所需的一切。 一个或多个容器将容纳在一个 Pod 中，该 Pod 包含存储资源、网络身份以及一套待运行容器的规则。 Kubernetes 集群可协调和管理 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 容器。

ArcGIS Enterprise on Kubernetes 适用于已投资 Kubernetes 来协调和管理其容器化应用程序的组织。

相关资源：

基础架构

以下是部署在 Kubernetes 上的数据编辑和管理系统的典型基础架构。

此逻辑示意图不应按原样用作您的系统设计。 在设计您的系统时，应综合考虑许多重要因素和设计选项。 有关详细信息，请参阅使用系统模式主题。 此外，下图仅提供了系统的基础功能；如需提供扩展功能，则可能需要附加系统组件。

数据编辑和管理系统基础架构 (Kubernetes)

上文所示功能反映了截至 2025 年 7 月可用的功能。

此架构的关键组件包括：

  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes 容器到 Kubernetes 集群的基础部署。 其中包含四类 Pod，代表不同的系统功能。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 文档。
  • 企业级地理数据库中的可编辑数据，该数据存储在关系数据库管理系统 (DBMS) 中并为其添加功能。 企业级地理数据库支持高级数据模型，以及高级数据编辑和管理功能，例如支持长事务模型。 请注意，DBMS 独立于 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 托管和管理，因此在 Kubernetes 集群的范围之外进行描述。
  • 关系存储可用于持久化 ArcGIS 托管数据，可通过托管要素图层对该数据进行编辑。 基础部署还提供托管矢量切片图层和托管（地图）切片图层。
  • 对象存储将为已上传和保存的内容、托管切片和图像图层缓存以及地理处理输出提供 ArcGIS 托管存储。 自 ArcGIS Enterprise 11.2 版本起，可以将对象存储配置为使用来自多个受支持服务提供商的云原生存储。
  • 您需要使用负载均衡器将流量引入每个工作节点。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 系统网络要求。
  • ArcGIS Online 是 Esri 的 SaaS 基础架构，通常用于为此系统提供底图（例如影像底图）、参考数据（例如地点）以及其他位置服务（其中包括地理编码和搜索）。 或者，组织可以托管并管理自己的位置服务，而非使用 Esri 的 SaaS 系统。 有关详细信息，请参阅位置服务系统模式。
  • 此模式中通常会使用多种应用程序。 了解有关数据编辑和管理系统中使用的应用程序的详细信息。

此架构中包含以下关键交互：

  1. 客户端应用程序通过 HTTPS（通常通过无状态 REST API）与企业级数据服务以及位置服务进行通信。 此模式将大量使用要素服务进行编辑，但通常也会使用其他多种服务类型。
  2. ArcGIS Enterprise GIS 服务可能会保留与托管企业级地理数据库的数据库管理系统 (DBMS) 的 TCP 连接。 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 中包含数据库客户端软件/驱动程序，适用于所有受支持的数据库管理系统。
  3. 对 ArcGIS Online 托管和管理的位置服务（例如底图）的引用通常需在 ArcGIS Enterprise 中注册后方可使用。 安装 ArcGIS Enterprise 时会自动引用某些服务，但是可以手动或自动在这两个系统之间执行内容和服务的其他共享。 请参阅配置 ArcGIS Online 实用程序服务和分布式协作。
注:

对于 11.4 版本之前的 ArcGIS Enterprise 部署，可能需要使用 ArcGIS License Manager 来配置和管理 ArcGIS Pro 许可。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS License Manager 文档。

有关 ArcGIS Enterprise 组件之间交互的其他信息，请参阅 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 产品文档。

功能

Kubernetes 上的数据编辑和管理系统的功能如下所述。 有关详细信息，请参阅功能概览和不同部署模式的功能支持比较。

以下未列出在数据编辑和管理系统中使用，但通常由其他系统提供的功能，例如底图、地理编码和位置服务系统提供的其他位置服务。 了解有关相关系统模式的详细信息。

基础功能

基本功能表示由数据编辑和管理系统提供的最常见功能，这些功能由以上介绍的基础架构实现。

扩展功能

添加扩展功能通常是为了满足特定需求或者支持行业特定的数据模型和解决方案，并且可能需要附加软件组件或架构注意事项。

  • 室内 GIS 使用 ArcGIS Indoors 将源 CAD、BIM 和现实捕获数据合并到单个地理空间数据编辑和管理系统中。 借助 ArcGIS Indoors，组织能够构建室内 GIS，为用户提供室内制图、路径查找和空间管理软件的强大功能。

当使用 Kubernetes 作为独占部署模式时，以下功能不受支持。 通过在 Windows 或 Linux 上部署 ArcGIS Enterprise（特别是 ArcGIS Server），并将这些 ArcGIS Server 站点与基于 Kubernetes 的 ArcGIS Enterprise 部署联合，可以支持这些扩展功能。 有关详细信息，请参阅 Windows/Linux 部署模式功能以及联合服务器站点文档。

注意事项

以下注意事项将 ArcGIS 优化架构框架的支柱应用于 Kubernetes 上的数据编辑和管理系统模式。 此处提供的信息并不详尽，而是强调了设计和/或实施这种特定的系统和部署模式组合的关键注意事项。 了解有关 ArcGIS 优化架构框架的架构支柱的详细信息。

可靠性

可靠性可确保您的系统提供业务以及客户和利益相关者所需的相应级别服务。 有关详细信息，请参阅可靠性支柱概览。

  • 数据完整性和可恢复性至关重要
  • 需要高可用性级别的 SLA 十分常见
    • 架构配置文件是预定义的部署配置文件，可跨 Pod 关联至不同级别的冗余，并在诸如硬件需求、冗余要求和组织使用等多个已知变量间提供灵活适配。
    • 当需要跨关键 Pod 增加和扩展冗余时，请考虑增强型可用性架构配置文件。
  • 此外，还支持系统级备份和恢复。

安全性

安全性可保护您的系统和信息。 有关详细信息，请参阅安全性支柱概览。

  • 除了众包式采集方案之外，几乎始终需要身份验证和授权（尽管更常见于使用 SaaS 或 PaaS 来部署这些方案）。
  • 访问控制涉及系统各层，并且已成为常规部署实践。
  • 审计非常常见，通常使用编辑者追踪来实现。

了解有关 ArcGIS Enterprise 安全性最佳做法和实施指南的详细信息。

性能和可扩展性

性能和可扩展性旨在优化用户对系统的整体体验，并确保系统能够扩展以满足不断变化的工作负载需求。 有关详细信息，请参阅性能和可扩展性支柱概览。

  • 需要较高性能的 SLA 很常见
    • 数据库性能通常是整体系统性能的一个主要因素
    • 数据模型复杂性也可能影响系统性能
    • 通常需要高性能、低延迟的网络
  • 编辑性能是关键，因为即使是边际性能下降也可能对用户体验和工作人员整体效率产生负面影响。
  • 可以通过调整 Pod 的数量来水平扩展 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 部署，也可以通过调整内存和 CPU 来垂直扩展 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 部署。 扩展通常具有定向性和/或反应性，因为在大多数情况下，用户群是众所周知的，并且对系统的需求可预测。

自动化

自动化旨在减少在手动部署和运营任务上花费的精力，从而提高运营效率并减少人为引入的系统异常。 有关详细信息，请参阅自动化支柱概览。

  • 工作流程自动化很常见，尤其是在大量编辑者协同工作以编辑和维护共享或相关数据集的情况下。 有关此扩展功能的详细信息，请参阅 ArcGIS Workflow Manager。
  • 数据管理通常涉及中度到重度的自动化使用，通常利用 Python 脚本执行可重复的任务或报告企业级地理数据库。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS API for Python。
  • 系统管理自动化很大程度上由 Kubernetes 处理。
  • ArcGIS Enterprise on Kubernetes 包含对基于 Helm 的部署和配置的支持。

集成

集成可将此系统与其他系统连接起来，以实现企业级服务交付与组织效能提升。 有关详细信息，请参阅集成支柱概览。

  • 与其他信息系统（如企业资产管理 (EAM)、客户关系管理 (CRM) 和计算机辅助批量评估 (CAMA) 系统）的集成十分常见。
  • 系统之间的数据交换和对齐非常典型
    • ArcGIS API 和 SDK 的使用非常普遍
    • 此外，还提供第三方集成工具和应用程序

可观测性

可观测性提供了对系统的可见性，由此确保操作人员和其他技术角色能够使系统以健康、稳定的状态运行。 有关详细信息，请参阅可观测性支柱概览

  • 数据编辑和管理系统的成功运行通常受益于对数据编辑方式和编辑者的良好理解。 这可能包括但不限于：谁在编辑什么、这些编辑的性质、编辑事务的性质、批量编辑功能的使用以及编辑总量和节奏。 要素服务的管理和监控尤为重要，包括使用编辑追踪和审计。 企业级地理数据库级别的监控也至关重要，尤其是在涉及大中型编辑团队时。 了解有关创建和维护企业级地理数据库的详细信息。
  • 要素服务 webhook 也可用于可观测性目的。
  • 可以通过多种方式来观测 ArcGIS Enterprise on Kubernetes，其中包括通过 ArcGIS Enterprise Manager 进行系统日志和运行状况监控。 监控系统可用性、性能和使用情况对于此系统模式最为关键。 除了监控 ArcGIS Enterprise 软件之外，还必须监控所有支持组件和基础设施，例如 Kubernetes 环境、数据库和其他数据存储，以及计算、网络、安全和其他基础设施。 了解有关监控系统运行状况和可靠性的详细信息。
  • 此系统模式的某些扩展功能（例如使用 ArcGIS Workflow Manager 进行工作流管理和自动化）具有额外的可观测性支持。 有关详细信息，请参阅相应的产品文档。
  • 使用 Web 分析也可能有助于使用基于 Web 的自定义应用程序进行编辑。
  • 当使用 SAML 和/或 OpenID Connect 登录账户时，可以通过配置的身份提供者对用户登录账户和账户更改进行其他观测。

其他

在 Kubernetes 上设计和实施数据编辑和管理系统的其他注意事项包括：

  • 成功的运营需要深入理解 GIS、IT 和数据库概念以及技术。 这包括特定于所选数据库管理系统 (DBMS) 以及 Kubernetes 的知识和技能。
  • 对于拥有资源和人力，可在 Kubernetes 上部署和维护企业软件的组织，ArcGIS Enterprise on Kubernetes 部署选项可将 IT 管理和维护与 GIS 管理分开。
  • 当实施此系统模式时，应充分考虑数据治理以及与 IT 策略和角色（例如数据管理员和数据库管理员）的一致性。

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