In einem Echtzeit-IoT-System gibt es Spitzen bei Datenmenge, -komplexität oder -geschwindigkeit. Darüber hinaus können Analysen konfiguriert werden, die Millionen oder sogar Milliarden Datensätze mit Verarbeitungs-Pipelines unterschiedlicher Komplexität verarbeiten.
Aus diesem Grund können Feeds, Echtzeitanalysen und Big-Data-Analysen in ArcGIS Velocity zusätzliche Ressourcen dynamisch zuweisen, um die Geschwindigkeit der Erfassung und Echtzeitanalysen aufrechtzuerhalten sowie eine schnelle Verarbeitung von Big-Data-Analysen zu erreichen. Bei der automatischen Skalierung werden Ressourcen je nach Belastung hoch- oder herunterskaliert.
Automatische Skalierung des Feeds
Die automatische Skalierung des Feeds erfolgt inkrementell nach dem Start, während die Eingangsgeschwindigkeit überwacht wird. Wenn ein schneller Feed gestartet wird, kann es 5 bis 7 Minuten dauern, bis der Feed die gewünschte Geschwindigkeit aufrechterhält. Sie können feststellen, ob ein Feed skaliert wurde, indem Sie die Feed-Protokolle überprüfen, in denen bei jeder Skalierung eines Feeds eine entsprechende Meldung erfasst wird.
Die automatische Skalierung von Feeds basiert auf der ArcGIS Velocity Subskriptionslizenz für Ihre Organisation. Das liegt daran, dass bei den Lizenzstufen "Standard" und "Advanced" maximale Geschwindigkeiten unterstützt werden und die Subskriptionen in der Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Elemente begrenzt sind.
- Standard und Advanced
- Feeds werden nach Bedarf hoch skaliert, um Datengeschwindigkeiten, die dem durch die Subskription zugelassenen Maximum nahe kommen, zu unterstützen.
- Feeds werden nach Bedarf hoch skaliert, um die erkannte Geschwindigkeit zu unterstützen. Feeds können nur auf Stufen skaliert werden, die innerhalb der verfügbaren Compute-Kapazität der Subskription unterstützt werden.
- Wenn die Compute-Kapazität der Subskription die Vollauslastung erreicht, können zusätzliche Compute-Einheiten erworben werden, um zusätzliche Kapazität bereitzustellen.
Automatische Skalierung der Echtzeitanalyse
Die automatische Skalierung der Echtzeitanalyse erfolgt inkrementell ab dem Start, wobei die Geschwindigkeit überwacht wird, um zu gewährleisten, dass alle eingehenden Datensätze aus dem Feed mit minimaler Latenz verarbeitet werden. Wenn eine schnelle oder komplexe Echtzeitanalyse gestartet wird, kann es 5 bis 7 Minuten dauern, bis die Analyse die Geschwindigkeit aufrechterhält. Sie können feststellen, ob eine Echtzeitanalyse skaliert wurde, indem Sie die Analyseprotokolle überprüfen, in denen bei jeder Skalierung der Analyse eine entsprechende Meldung erfasst wird.
Die automatische Skalierung von Echtzeitanalysen basiert auf der ArcGIS Velocity Subskriptionslizenz für Ihre Organisation. Das liegt daran, dass bei den Lizenztypen "Standard" und "Advanced" maximale Geschwindigkeiten unterstützt werden und die Subskriptionen in der Anzahl der gleichzeitig ausgeführten Elemente begrenzt sind.
- Standard und Advanced
- Echtzeitanalysen werden nach Bedarf hoch skaliert, um Datengeschwindigkeiten, die dem durch die Subskription zugelassenen Maximum nahe kommen, zu unterstützen.
- Dedicated
- Echtzeitanalysen werden nach Bedarf hoch skaliert, um die erkannte Geschwindigkeit und die Latenz, die durch die Komplexität des Analyseprozesses bedingt ist, zu unterstützen. Echtzeitanalysen können nur auf Stufen skaliert werden, die innerhalb der verfügbaren Compute-Kapazität der Subskription unterstützt werden.
- Wenn die Compute-Kapazität der Subskription die Vollauslastung erreicht, können zusätzliche Compute-Einheiten erworben werden, um zusätzliche Kapazität bereitzustellen. Weitere Informationen zu Compute-Einheiten in der Lizenzstufe "Dedicated" finden Sie unter Dedicated-Lizenz.
Automatische Skalierung der Big-Data-Analyse
Bei Big-Data-Analysen werden bestimmte Typen der automatischen Skalierung auf allen Subskriptionslizenzstufen angewendet, um große Datasets oder komplexe Verarbeitungs-Pipelines zu berücksichtigen.
Bei der Lizenzstufe "Dedicated" wird die automatische Skalierung für geplante Big-Data-Analysen unterstützt:
- Wenn ein unzureichender Plan für die Ressourcenzuweisung in den Ausführungseinstellungen angegeben wurde, werden zusätzliche Ressourcen zugewiesen, um die Analyse für geplante Analysen durchzuführen.
- In einer zukünftigen Version wird eine zusätzliche automatische Skalierung für geplante Big-Data-Analysen unterstützt. Dabei können Big-Data-Analysen zwischen den Ausführungen automatisch skaliert werden. Wenn eine Analyse-Laufzeit sich beispielsweise dem Zeitpunkt zwischen den geplanten Ausführungen nähert, wird die Analyse automatisch für eine schnellere Ausführung skaliert, sodass keine Ausführungen übersprungen werden.