In ArcGIS Online haben Sie nun die Möglichkeit Echtzeitdatenströme aus unterschiedlichen Quellen auf einfachste Weise zu verarbeiten. ArcGIS Velocity stellt dafür drei neue Item-Typen zur Verfügung: Feeds, Real-Time-Analyse & Big Data-Analyse.

ArcGIS Velocity und ihre Funktionalität der Real-Time- und Big Data-Analysen können in ArcGIS Online einfach integriert werden. Wir haben neben den funktionalen Erweiterungen für ArcGIS Enterprise über den GeoEvent Server und GeoAnalytics Server, nun auch in ArcGIS Online die Möglichkeit, Echtzeitdatenströme zu verarbeiten.

Abbildung 1: Zwei Möglichkeiten Echtzeitdaten in ArcGIS zu verarbeiten.

ArcGIS Velocity ermöglicht eine einfache Integration und Visualisierung dieser Datenströme von Sensoren und anderen Quellen. Die Daten können in Echtzeit räumlich analysiert werden, um Benachrichtigungen und Aktionen abzuleiten, welche es uns erlauben, die aktuelle Lage besser zu überblicken. Die dabei entstehenden, großen Mengen an Geo-Daten lassen sich effizient speichern und auf raum-zeitliche Muster, über parallelisierte Big Data-Analysen, untersuchen. So können Sie Zusammenhänge besser verstehen und informierter handeln.

In ArcGIS Online brauchen Sie in keine eigene Infrastruktur mehr investieren, um diese Funktionalitäten zu nutzen. Stattdessen buchen Sie einfach entsprechende Pakete zu Ihrer bestehenden ArcGIS Online Subskription hinzu. Mit dem kommenden Release im April 2021 ist dies nun auch auf einem europäischen Knoten möglich. So einfach war es noch nie, mit Ihren Datenströmen aus unterschiedlichsten Quellen in ArcGIS zu arbeiten.

Zu diesem Zwecke stehen Ihnen nun 3 neue Item-Typen in ArcGIS Online zur Verfügung: Feeds, Real-Time-Analyse & Big Data-Analyse.

Feeds

Über Feeds lässt sich die Verbindung zu verschiedenen Echtzeit-Datenquellen herstellen. In der Regel sind dies Drittanbieter APIs, IoT-Plattformen oder Message Broker. Hierzu werden verschiedene Protokolle wie beispielsweise http, WebSockets oder Kafka mit unterschiedlichen Datenformaten (z.B. JSON, GeoJSON, Text) bedient. Zusätzlich stehen Feeds für bestehenden IoT-Plattformen von Azure, Amazon oder Cisco zur Verfügung.

Der Workflow zum Erstellen eines Feeds ist dabei sehr intuitiv gestaltet. So wird das Datenschema automatisch erkannt und in einem Schritt-für-Schritt-Prozess werden die entsprechenden Attribute für den Raum- und Zeitbezug, sowie der eindeutigen Identifikation von Objekten (Track-ID) konfiguriert.

Anschließend wird der Feed gestartet und beginnt die Echtzeitdaten des konfigurierten Datenstroms zu konsumieren. Dabei verhält sich das erstellte Feed-Item in ArcGIS Online wie ein so genannter StreamLayer. Das bedeutet, die eingehenden Daten können direkt in einer WebMap visualisiert werden. So können Feeds neben der Integration, auch zur direkten Visualisierung ihrer Datenströme genutzt werden und natürlich über das bekannte Konzept mit der gesamten Organisation in ArcGIS Online geteilt werden. Ein öffentliches Teilen von Feeds ist für ein zukünftiges Release noch in diesem Jahr geplant.

Hier finden Sie weitere Informationen zu den Feeds in der Online Dokumentation.

Animation: Einfache Konfiguration eines Feeds in ArcGIS Velocity am Beispiel der Open Data Bus-Positionen in Münster

Echtzeitanalysen

Natürlich ist die Integration der Datenströme über einen Feed in der Regel nur der erste Schritt und Sie wollen die eingehenden Daten in Echtzeit analysieren. Echtzeitanalysen verarbeiten daher Daten, die über einen Feed integriert wurden, wobei jede einzelne Nachricht eventbasiert analysiert wird.

Hier können sowohl Datentransformationen durchgeführt werden, als auch eine Analyse der Daten im räumlichen Kontext über das Konzept von GeoFences. GeoFences sind Geometrien eines Interessensgebietes beispielsweise statische Bereiche oder POI´s (Point of Interest), gegen die eine räumliche Analyse der eingehenden Daten durchgeführt werden kann. So können Sie direkt analysieren, ob sich ein Objekt innerhalb oder außerhalb eines bestimmten Bereiches aufhält, wie weit es von einem bestimmten Punkt entfernt ist oder ob Grenzwerte überschritten werden. Diese und weitere Fragestellungen können Sie damit in Echtzeit beantworten.

Zu diesem Zwecke stehen eine Vielzahl an Verarbeitungswerkzeugen zur Verfügung, die sich in einem intuitiven Service Designer konfigurieren lassen. So kann der ganze Analyse-Workflow Schritt für Schritt definiert werden. Dabei kann das Ergebnis eines Werkzeuges natürlich als Input für unterschiedliche weitere Werkzeuge genutzt werden.

Über die so definierten Echtzeitanalysen werden wertvolle Erkenntnisse generiert, worüber anschließend sowohl in ArcGIS als auch extern benachrichtigt werden soll. Sie können die Ergebnisse der Echtzeitanalyse in ArcGIS unmittelbar als StreamLayer visualisieren und auch in einem Feature- oder MapService speichern. Hierzu stellt Velocity eine integrierte Möglichkeit zur Verfügung, auch große Mengen an räumlichen Daten effizient zu speichern und zu visualisieren. Über unterschiedliche Protokolle können Sie Daten auch per E-Mail und per SMS oder an externe Message Broker und APIs verschicken.

Weitere Informationen zu den Echtzeitanalyse finden Sie in der Online Dokumentation.

Big Data Analyse

Daten aus Echtzeitanalysen oder anderweitig gespeicherte Daten können Sie über Big Data-Analysen auf raum-zeitliche Muster und Ereignisse untersuchen. So können Sie Erkenntnisse aus historischen Ereignissen gewinnen und darauf basierend auch Vorhersagen für die Zukunft ableiten.

Hierzu stehen in ArcGIS Velocity Analysewerkzeuge, die für die Analyse großer Datenmengen optimiert sind, in verschiedenen Kategorien zur Verfügung. Es können Muster analysiert, Daten angereichert, Positionen gesucht und Daten zusammengefasst oder verwaltet werden. Natürlich alles im räumlichen und zeitlichen Kontext – oder einfach auf Basis bestimmter Attributwerte. Als Input für diese Werkzeuge können neben den in ArcGIS gespeicherten Daten, auch externe Datenquellen aus Cloudspeichern in Azure, Amazon oder über REST-Schnittstellen zur Verfügung gestellte Daten aus APIs genutzt werden.

Wie die Echtzeitanalysen, kann auch bei den Big Data-Analysen der Workflow in ArcGIS Velocity in einem intuitiven Service Designer definiert und die Ergebnisse sowohl in ArcGIS als auch extern in Cloudspeicher, über Kafka oder HTTP gespeichert werden. Über relevante Muster und Ereignisse kann auch direkt per E-Mail oder Textnachricht berichtet werden. Der Unterschied liegt natürlich darin, dass bei den Big Data (Batch)-Analysen im Gegensatz zur eventbasierten Real-Time-Analyse, nicht jedes Echtzeitevent individuell prozessiert, sondern die gesamte Menge der ausgewählten, gespeicherten Daten parallel prozessiert wird. So können Sie komplexere Analysen durchführen, die aufgrund der Datenmenge länger laufen und daher nicht in Echtzeit ausgeführt werden könnten. Deshalb ist die Kombination aus Echtzeitanalyse und Big Data-Analyse eine der großen Stärken von ArcGIS Velocity. Um die Big Data-Analysen regelmäßig ausführen zu können, gibt es die integrierte Möglichkeit, diese zu Planen und so entsprechend Ihres Anwendungsfalls regelmäßig auszuführen. Dies kann von Nah-Echtzeit-Analysen, welche alle paar Minuten laufen, bis hin zu täglichen Reports oder einzelnen Ausführungszeitpunkten flexibel definiert werden.

Weitere Informationen zu den Big Data Analysen finden Sie hier.

Animation: Real-Time und Big Data Analysen werden über einen intuitoiven Service Designer konfiguriert.

EU Hosting und Lizensierung

ArcGIS Velocity wird als Paket zu Ihrer bestehenden ArcGIS Online Subskription hinzugebucht. Mit dem kommenden Release im April 2021 ist es auch für ArcGIS Online Subskriptionen möglich, die auf dem europäischen Knoten gehostet sind. Dies bietet viele Vorteile wie beispielsweise eine geringere Latenz beim Integrieren von Echtzeitdaten und schnelleres Lesen von gespeicherten Daten aus externen Quellen.

Lizensiert wird ArcGIS Velocity in 3 Stufen: Basic, Advanced und Dedicated. Diese unterscheiden sich primär in den verfügbaren Hardware-Ressourcen und dementsprechend in ihren Funktionalitäten.

Mit der Standard Lizenz können bis zu 5 der oben beschriebenen Items (Feed, Real-Time-Analyse, Big Data-Analyse) gleichzeitig laufen und Big Data-Analysen ad-hoc ausgeführt werden. Das bedeutet, es können 1 bis 2 Anwendungsfälle abgedeckt werden.
Die Advanced Lizenz ermöglicht das gleichzeitige Ausführen von bis zu 10 Items, und Big Data-Analysen können automatisch, geplant ausgeführt werden.
Mit der Dedicated Lizenz erhalten Sie ein dediziertes Deployment von Velocity, weshalb es keine Limitationen der Items innerhalb der zur Verfügung gestellten Hardware gibt. So können Big Data Analysen auch mit zusätzlichen Hardware-Ressourcen ausgeführt werden, um schnellstmöglich Ergebnisse zu erhalten.

Zusätzlich können die Advanced und Dedicated Lizenz über Item- bzw. Hardware-Zusatzpakete erweitert werden.
Weitere Informationen zu den Lizenzstufen finden Sie hier.

Auf diesem Wege können Sie mit ArcGIS Velocity direkt Ihre ersten Anwendungsfälle realisieren, ohne zuvor in eine eigene Infrastruktur zu investieren. Steigt die Anzahl Ihrer Anwendungsfälle und somit Anforderungen an ArcGIS Velocity, können Sie ganz einfach die Lizenz passend erhöhen bzw. über Zusatzpakete erweitern. So wächst ArcGIS Velocity mit Ihren steigenden Anforderungen an die Real-Time- und Big Data-Analyse Funktionalität in ArcGIS Online.