Esri annonce l'arrivée d'ArcGIS Analytics for IoT

  

Depuis de nombreuses années, Esri permet aux utilisateurs d'ArcGIS Enterprise d'intégrer, de visualiser et d'analyser des flux de données temps-réel grâce au rôle serveur "GeoEvent Server". Ce dernier permet également le traitement et la rediffusion à la volée vers d'autres systèmes IoT. Depuis la version 10.5 d'ArcGIS Enterprise, il est également possible d'archiver les données de ces flux dans un entrepôt Big-Data pour réaliser de puissantes analyses spatio-temporelles avec le rôle serveur "GeoAnalytics Server".   
Cette semaine, à l'occasion de l'Esri Partner Conference et du Developers Summit à Palm Springs, Esri annonce la première version d'une nouvelle solution nommée "ArcGIS Analytics for IoT". Il s'agit d'une nouvelle solution Saas de traitement et d'analyse de flux temps réel et de Big Data pour ArcGIS Online. Analytics for IoT utilise les capacités de traitement distribué du Cloud pour offrir la scalabilité des tâches, vous permettant d'ingérer, de visualiser, d'analyser, de stocker et d'interagir avec des flux de données à haute vélocité et volumétrie issus des capteurs IoT.

 
    

Pourquoi et pour qui ?

ArcGIS Analytics for IoT peut être utilisé dans une multitude de domaines métiers dès que vous devez ingérer et traiter des flux de données temps-réel. La simplicité de l'interface et les nombreuses capacités d'analyse proposées font d'Analytics for IoT une solution utilisable par différents profils: des experts SIG, des responsables d'opérations, des gestionnaires d'équipements, des Data Scientists ou d'autres professionnels travaillant avec des données IoT. Par exemple, un expert SIG travaillant pour le service des transports d'une métropole peut utiliser Analytics for IoT pour exploiter les données temps-réel issues des véhicules connectées. Les capteurs routiers collectent des données sur les conditions de circulation (comptage, météo, ...) qui peuvent être collectées dans Analytics for IoT en tant que flux, pour une visualisation en temps réel de la vitesse, du trafic et des autres données télématiques. Grâce à ces informations, le service des transports est informé en temps-réel des incidents et prendre les mesures appropriées, qu'il s'agisse d'envoyer des messages d'information, de créer des déviations ou de faire intervenir des équipes sur le terrain.

Un gestionnaire de réseau d'eau peut utiliser ArcGIS Analytics for IoT pour gagner de la visibilité et de la réactivité sur les problèmes de son infrastructure de réseau, mieux anticiper les ressources d'intervention, engager une meilleure communication vers ses clients et suivre en temps-réel l'évolution des opérations engagée par les équipes sur le terrain. Exploiter les flux des relevés en temps réel à partir de compteurs intelligents et des capteurs IoT sur votre réseau permet, via les analyses à la volée d'Analytics for IoT pourra par exemple permettre de déclencher différents types d'alertes ou d'effectuer des analyses en temps réel sur les données du flux pour anticiper des pannes potentielles. Au delà du temps réel, l'archivage puis l'analyse des Big Data ainsi collectés pourra aussi permettre l'analyse des fréquences des pannes et des conditions associées pour aider l'organisation à prioriser les actions de maintenance sur les équipements les plus vulnérables.

 
   

Comment ça marche?

La prise en main de cette nouvelle solution est vraiment très simple. Dans Analytics for IoT, vous commencez par configurer un flux qui permet l'ingestion des données en temps réel et qui sont dès lors visualisables immédiatement sur une carte web.
 

En choisissant parmi différents types de flux, vous pourrez vous connecter à des sources de données externes telles que des flux standardisés issus de plateformes IoT, des systèmes émettant des messages ou des API tierces permettant l'accès à des donnés dynamiques. Vous pourrez extraire ou filtrer dynamiquement des données de vos couches web ArcGIS, de fournisseurs de services IoT sur le Cloud (tels que Azure IoT et AWS IoT) ou de systèmes de diffusion de messages tels que Kafka, MQTT et RabbitMQ.

Analyse et traitement à la volée

Dès lors que les données transitent dans Analytics for IoT, vous pouvez concevoir des analyses en temps réel qui vous permettent d'effectuer des traitements (filtrage attributaire, filtrage géographique, alerte, geofencing, calcul de valeur, ...) sur les messages au fur et à mesure qu'ils sont reçus. Les analyses en temps réel sont souvent utilisées pour transformer les données (les géoréférencer, les enrichir, les simplifier, les classer, ...). Par exemple, cela permet d'identifier un message comme étant un incident par rapport aux valeurs qu'il contient et/ou par rapport à sa localisation géographique. Les résultats de cette analyse à la volée peuvent être stockés dans une couche d'entités, envoyés par e-mail aux parties prenantes ou rediffusés vers des systèmes de messages tiers tels que Kafka ou RabbitMQ.

 

     

 
Analyse et traitement de Big Data
 
Alors que les analyses en temps réel s'appliquent aux flux de données au fur et à mesure qu'ils sont reçus, les analyses de Big Data vous permettent d'effectuer une analyse et un traitement spatio-temporel sur les gros volumes de données stockées depuis vos flux temps-réel. L'analyse de Big Data est généralement utilisée pour extraire une information synthétique à partir des observations de vos capteurs, d'effectuer des analyses de tendances, de valider des modèles ou encore de détecter des anomalies parmi un grand nombre de mesures. L'analyse de Big Data peut être configurée pour s'exécuter une seule fois mais elle peut aussi être planifiée pour s'exécuter de manière récurrente.

  

Lorsque des analyses en temps réel ou des analyses Big Data sont exécutées, les résultats sont envoyés vers une sortie. Une sortie est un résultat à écrire ou une action à déclencher en dernière étape. Analytics for IoT peut émettre des données en sortie vers différentes destinations différentes, y compris un stockage de données dans une couche d'entités, l'envoi d'un flux de données vers une couche de flux (Stream Layer ArcGIS), l'envoi d'un e-mail, l'écriture dans des espaces de stockage Cloud tels qu'Amazon S3 et la transmission vers des systèmes IoT tiers pour le déclenchement d'actions sur l'appareil connecté.

 
   

Comment puis-je y accéder ?

Pour accéder à ArcGIS Analytics for IoT, vous aurez besoin d'une licence ArcGIS Analytics for IoT en complément de votre abonnement ArcGIS Online. Cette licence vous fournira les capacités de calcul et de stockage pour les différents cas d'usage de votre organisation. Puisqu'il s'agit d'une solution Saas, aucune infrastructure ou configuration système n'est requise de votre part et il n'y a pas de limite au nombre d'utilisateurs. Tout membre de votre organisation disposant d'un type d'utilisateur "Creator" ou "GIS Profesional" peut avoir accès à Analytics for IoT et commencer immédiatement à créer des flux, des analyses en temps réel, des analyses de données Big Data et créer des flux ou des services d'entités en sortie.

Où puis-je en savoir plus ?

Vous pouvez en savoir plus sur ArcGIS Analytics for IoT en visitant cette page de ressources pour accéder aux vidéos des produits, aux leçons rapides, à la documentation et plus encore. Je reviendrai dans les prochaines semaines sur cette nouvelle solution avec article plus didactique.