In ArcGIS Velocity können Datensätze sowohl mit Analysen in Echtzeit als auch mit Big-Data-Analysen verarbeitet oder analysiert werden. Die Ergebnisse aus diesen Analysen können auf unterschiedliche Weise durch Weitergabe von Daten an mindestens eine Ausgabe verarbeitet werden.
Eine Ausgabe ist eine erforderliche Komponente in einer Analyse. Mit Ausgaben können verschiedene Aktionen durchgeführt werden, z. B. Speichern von Features, Senden von Features an einen Stream-Layer, Ausgeben einer Warnung oder Benachrichtigung oder Auslösen eines Verhaltens eines IoT-Geräts über den IoT-Hub eines Cloud-Anbieters.
Auswählen des Ausgabeformats
Beim Schreiben in bestimmte Ausgabetypen können Sie das gewünschte Format für Ausgabe-Features wählen. Dabei können Sie beispielsweise Dateien mit durch Trennzeichen getrennten Text oder JSON-, EsriJSON-, GeoJSON-, Shapefile- oder Parquet-Dateien wählen. Nachfolgend finden Sie die Ausgabetypen, über die Sie das gewünschte Format für Ausgabe-Features auswählen können:
| Durch Trennzeichen getrennt | JSON | EsriJSON | GeoJSON | Shapefile | Parquet | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Amazon S3 |  | | | | | |
| Amazon SNS | | | | | ||
| Amazon SQS | | | | | ||
| Azure Blob Store | | | | | | |
| Azure Event Hub | | | | | ||
| Azure IoT Hub | | | | | ||
| Kafka | | | | | ||
| RabbitMQ | | | | |
Unterschiede zwischen der Ausgabe von Echtzeit- und Big-Data-Analysen
Bei Echtzeitanalysen wird bei der Verarbeitung jede Meldung einzeln als Ausgabe erstellt. Das liegt daran, dass bei der Echtzeitanalyse jede einzelne Meldung beim Empfang verarbeitet wird. Stellen Sie sich beispielsweise eine in einer Echtzeitanalyse konfigurierte Ausgabe vom Typ Feature-Layer (neu) vor. Jedes Mal, wenn ein Ereignis erfasst, verarbeitet und an eine Ausgabe gesendet wird, wird ein neues Feature hinzugefügt oder verwendet, um ein vorhandenes Feature im Feature-Layer zu aktualisieren.
Bei Big-Data-Analysen werden Meldungen an Analyseausgaben ausgegeben, sobald die Verarbeitung für die gesamte Analyse abgeschlossen ist. Das liegt daran, dass bei der Big-Data-Analyse gespeicherte Daten batchweise analysiert und verarbeitet werden. Stellen Sie sich beispielsweise eine in einer Big-Data-Analyse konfigurierte Ausgabe vom Typ Feature-Layer (neu) vor. Nach Abschluss der Verarbeitung werden in der Regel alle Datensätze hinzugefügt oder verwendet, um vorhandene Features im Feature-Layer auf einmal zu aktualisieren.
Auswirkungen von Ausgaberate und -menge
Beim Ausgeben von Daten aus einer Analyse müssen Menge und Rate der Daten berücksichtigt werden, die an eine Ausgabe gesendet werden. Einige Ausgabetypen sind aufgrund ihrer inhärenten Funktion für hohe Geschwindigkeiten und hohe Feature-Volumen besser geeignet als andere.
Ein Feed, der beispielsweise Ereignisse mit einer durchschnittlichen Rate von 100 Ereignissen pro Sekunde erfasst und in einer Echtzeitanalyse zum Senden von Warnungen per E-Mail verwendet wird, kann 100 E-Mails pro Sekunde ausgeben. Das kann zu einer Überlastung des angegebenen E-Mail-Servers führen. Daher wird empfohlen, die E-Mail-Ausgabe für Ereignisse zu verwenden, die voraussichtlich nur selten auftreten.