Mise à jour ArcGIS Velocity - Décembre 2020
ArcGIS Velocity est la solution 100% Saas d'Esri qui permet aux organisations d'ingérer, de visualiser, d'analyser et d'agir sur les données temps-réel issues de leurs capteurs. Elle permet également le stockage et le traitement des gros volumes de données historisées pour avoir comprendre les modèles, les tendances et les anomalies potentielles dans ces big data. La surveillance à distance de ses équipements, la maintenance prédictive et l'optimisation des processus sont quelques-uns des avantages que vous pouvez tirer de vos données IoT avec ArcGIS Velocity.
Comme le reste de la plateforme Cloud ArcGIS Online, ArcGIS Velocity est mis à jour régulièrement. Ci-dessous je vous propose un aperçu rapide de quelques évolutions importantes de cette version de Décembre 2020:
Général
Dans ArcGIS Velocity, les couches d'entités spatio-temporelles hébergées (Big Data) prennent en charge les mêmes propriétés d'accès et de contrôle sur les données que les couches d'entités, y compris les options relatives aux différents types de modifications autorisées.
En outre, les options de visualisation pour la couche d'image de carte continuent d'être améliorée. Désormais, des options de rendu supplémentaires sont proposée lorsque l'agrégation dynamique passe à l'affichage des entités non-agrégées. Le rendu par classes de valeurs pour les entités non-agrégées prend désormais en charge les seuils naturels, les intervalles égaux, les écarts-types et les quantiles. Pour plus d'informations, voir Visualiser les couches d'images cartographiques .
Dans ArcGIS Velocity, les Flux sont des messages ou des sources de données entrant dans le système. Ils sont analysés en temps-réel ou stockés en tant que Big Data puis traité à posteriori.
Kafka est un des types de flux pris en charge par ArcGIS Velocity. Dans cette version, la méthode d'authentification SASL/PLAIN est désormais pris en charge pour les flux Kafka. Pour mémoire, Kafka est une plateforme open source de diffusion en continu qui permet de publier et de s'abonner à un flux de messages, et peut gérer des flux de données à très haute vitesse.
Plusieurs améliorations ont été apportées à la journalisation des flux et des sources de données. Par exemple, lors de l'interrogation d'un site web ou d'un flux RSS, les journaux sont désormais capturés avec des informations sur chaque requête, la durée de la requête et le nombre de messages d'événement reçus.
Une sortie est un résultat ou une action à exécuter comme étape finale d'une analyse en temps réel ou d'une analyse Big Data. Les analyses peuvent émettre des flux données vers une variété de destinations différentes, y compris le stockage de données dans une couche d'entités, l'envoi d'un e-mail, l'écriture dans un espace de stockage cloud et la transmission du flux de données vers un système tiers pour l'activation d'un équipement par exemple. Dans cette version de décembre, les formats JSON et GeoJSON peuvent désormais être définis comme format d'entité pour les types de sortie suivants: Azure IoT Hub, Azure Blob Store, Amazon S3, Kafka et RabbitMQ.
Grâce aux analyses en temps réel et aux analyses Big Data, vous pouvez générer de véritables informations, riches et utiles, à partir de vos données IoT. Par exemple: détecter les incidents et les anomalies sur une série de données temps-réel, trouver des relations entre différents flux de données et découvrir des modèles ou des tendances dans vos données au fil du temps. Dans cette version, les analyses en temps réel ont été améliorées pour prendre en charge les traitements "avec état" (stateful). Ceci permet l'analyse en temps-réel permet notamment de détecter des changements entre le message courant et des messages antérieures relatif au même élément (équipement, véhicule, personne,...), tandis que les données sont activement diffusées. L'une des applications les plus courantes de l'analyse en temps réel "avec état" est la détection d'une entrée ou d'une sortie d'une emprise géographique spécifique (geofencing).
Il existe quatre nouveaux outils pour les analyses temps-réel "avec état":
- Entrée/Sortie pour le filtrage par géométrie
Le filtrage spatial (geofencing) peut désormais être configuré pour définir la relation spatiale à entrer ou à sortir, vous permettant d'isoler lorsqu'un actif arrive ou quitte une zone d'intérêt. - Entrée/Sortie pour les entités de jointure
Vous pouvez définir l'entrée ou la sortie comme relation spatiale pour les entités de jointure. Cet outil peut être utilisé comme un outil d'enrichissement pour associer à un événement une information sur la zone traversée, comme enrichir une observation de navire avec la zone maritime dans laquelle elle se trouve. - Calculer les statistiques de mouvement
À l'aide de cet outil, vous pouvez enrichir les données de vos équipement avec des informations telles que la vitesse, la distance parcourue, l'accélération, etc. - Détecter les incidents
Avec la prise en charge du traitement "avec état", vous pouvez aller au-delà de l'évaluation de chaque message au fur et à mesure de son arrivée et identifier des incidents globaux identifiables par des conditions d'ouverture et de fermeture. Par exemple, ouvrir un incident lorsqu'un capteur de moteur de véhicule signale une valeur problématique et fermer l'incident si cette valeur revient à la normale ou si le véhicule retourne à son point de parking.
Et plus encore...
Pour une liste complète des améliorations de cette version de décembre, vous pouvez consulter la rubrique "Nouveautés" dans la documentation (forcer la langue en anglais pour visualiser la page actualisée pour décembre 2020).
Pour en savoir plus sur ArcGIS Velocity qui est une offre récente d'Esri, vous pouvez parcourir les ressources disponibles et accéder notamment aux vidéos produits, aux leçons rapides, à la documentation et plus encore !
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