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自助制图、分析和共享系统 (Kubernetes)

自助制图、分析和共享系统模式主要使用 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

以下是在 Kubernetes 上部署的自助制图、分析与共享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。

自助制图、分析与共享系统基础架构 (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。 这包括代表各种系统功能的四类 Pod，包括 GIS 服务、系统管理的存储、框架和管理 Pod。 有关详细信息，请参阅 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 文档。
  • 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。
  • 各种数据存储可用于为 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 提供的自助制图、分析和共享功能提供支持，其中包括文件存储、云数据仓库和数据库。 在此模式中，系统管理的关系型存储用于存储由内容创建者发布和托管的 ArcGIS 管理的数据。 了解有关 ArcGIS 中的数据存储以及使用 ArcGIS Enterprise 进行数据管理和发布的详细信息。
  • 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。
  • ArcGIS Online 是 Esri 的 SaaS 基础架构，通常为该系统提供底图（例如卫星地图）、参考数据（例如地点）以及其他位置服务（例如地理编码和搜索）。 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。
  • 通过自助制图、分析与共享系统可以使用各种应用程序。 图中显示了基础架构部署中常用的应用程序和应用程序类型。 有关详细信息，请参阅自助式分析与共享应用程序的完整列表。

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。
  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

下面介绍了 Kubernetes 上自助制图、分析与共享系统的功能。 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。

以下未列出在自助制图、分析和共享系统中使用，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

基础功能表示由自助服务制图、分析和共享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。

  • 生产制图使用 ArcGIS Production Mapping 优化数据和地图生产。 Production Mapping 是一个广泛的功能，涉及数据编辑和管理以及影像数据管理。 自助制图、分析与共享系统提供的此功能子集包括高质量、先进的制图生产以及所生产地图和数据的通用使用。 当使用 Kubernetes 作为独占部署模式时，此功能不受支持。 通过在 Windows 或 Linux 上部署 ArcGIS Enterprise（特别是 ArcGIS Server），并将这些 ArcGIS Server 站点与在基于 Kubernetes 的 ArcGIS Enterprise 部署中运行的 Portal for ArcGIS 组件联合，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。
  • 工程交付与协调使建筑、工程、施工 (AEC) 和运营团队能够轻松地在可配置的 Web 应用程序中使用链接的数据和文档，从而简化沟通和协作。 有关详细信息，请参阅由 ArcGIS GeoBIM 和 ArcGIS Enterprise 支持的此功能。
  • 其他行业解决方案允许使用 ArcGIS Solutions 快速部署行业特定的应用程序和 ArcGIS Enterprise 配置。 请注意，并非所有行业解决方案都适用于 ArcGIS Enterprise。
  • 通过添加 ArcGIS Enterprise on Kubernetes 的 Web Adaptor 组件，支持 web 层身份验证，例如集成 Windows 身份验证 (IWA) 和公钥基础设施 (PKI)。

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 上的自助制图、分析与共享系统模式。 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。

  • 需要高可用性 SLA 的情况相当常见，但自助制图、分析与共享系统被视为关键任务型系统的情况较少。 对于具有严格 SLA 和高可用性要求的应用程序的关键任务交付，请考虑企业级应用程序托管和管理系统模式。
    • 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。

  • 几乎所有自助制图、分析与共享系统的使用都需要身份验证和授权。 一个值得注意的例外是使用无需登录即可供匿名用户访问的共享地图和应用程序。
    • 由于登录的用户范围广泛，因此此系统模式几乎总是利用单点登录 (SSO) 方法进行身份验证。 SSO 通常使用 SAML 和/或 OpenID Connect 实现。
    • 用户访问权限和数据协作由基于角色的访问控制以及现代授权和身份验证模型（包括 OAuth、SAML、OpenID Connect 和多因子身份验证）进行管理。
  • 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。

  • 与企业级应用程序托管和管理系统等其他系统模式相比，此系统模式对高性能 SLA 的需求较少。
    • 数据读取性能通常是整体系统性能的一个主要因素。
  • 可扩展性是一项重要的设计考虑因素，因为自助制图、分析和共享系统通常在组织内部使用频率极高。 此外，随着 GIS 在整个组织中的整体采用率不断增长，使用量可能会迅速且出乎意料地增加。 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。 此外，ArcGIS Enterprise on Kubernetes 还为服务提供了强大、灵活的扩展选项。 了解有关服务扩展的详细信息。
  • 对于需要高级别性能和可扩展性的应用程序和服务，请考虑通过企业级应用程序托管和管理系统交付它们。

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。

  • 与发布、内容管理、分析以及管理相关的自动化在 ArcGIS Enterprise 中十分常见。 它们通常使用 ArcGIS API for Python 来完成。
  • 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。

  • 将外部数据和服务集成到此系统中以用于自助制图和分析工作流是很常见的。 集成方法往往侧重于数据或服务级别的集成，有时涉及自动化。 了解有关集成方法和方式的详细信息。
  • 将此系统中的地图和其他内容与企业中的其他系统共享是很常见的。 了解有关集成方法和方式的详细信息。
  • 自助制图、分析与共享系统通常与其他 ArcGIS 系统集成。 了解有关相关系统模式的详细信息。
  • 组织可能会部署和连接多个此类系统，通常是为了在与不同的利益相关者群体（例如，跨多个部门或供内部和外部使用）互动时建立界限。

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

  • 可观测性对于此系统模式尤为重要。 对此系统灵活的自助式使用极大地受益于治理，而治理最好通过了解不断发展的使用模式和通过观察获得的实践经验来实现。 强烈建议刚开始使用此系统模式的组织尽早引入治理和变更管理策略。 此外，强烈建议持续审查和清理内容、群组和用户，并且很大程度上可以通过自动化来实现。
  • 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非常重要，因为使用模式可能会有机地增长和演变。 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。
  • Web 分析可用于 ArcGIS Instant Apps、ArcGIS StoryMaps 和自定义应用程序。
  • 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

设计和实施 Kubernetes 上的自助制图、分析与共享系统的其他注意事项包括：

  • 强烈建议开始使用此模式的组织尽早引入治理和更改管理策略。
  • 组织应审查并考虑组织层面的安全和数据共享业务及 IT 指南，并在系统中实施适当的数据和应用程序级安全协议。

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