En ArcGIS Velocity, los análisis de big data se ejecutan al iniciar el análisis. También puede programar análisis de big data para que se ejecuten de forma periódica o a una hora recurrente. La programación de análisis de big data se puede realizar al editar un análisis con las opciones de Programación.
Configuraciones disponibles
En el análisis de big data de Velocity se pueden definir las siguientes configuraciones:
- Ejecutar una vez: el análisis se ejecuta al hacer clic en Iniciar.
- Ejecutar de forma periódica
- El análisis se ejecuta cada número de minutos u horas especificado, por ejemplo, cada 5 minutos.
- El análisis se ejecuta con los intervalos especificados en minutos u horas, dentro un intervalo de tiempo, por ejemplo, cada 15 minutos entre las 8:00 a.m. y las 5:00 p.m.
- El análisis se ejecuta con el intervalo especificado en minutos u horas del día (o días), por ejemplo, cada 2 horas entre semana.
- El análisis se ejecuta con el intervalo especificado de minutos u horas del día (o días), dentro de un intervalo de tiempo, por ejemplo, cada 20 minutos los fines de semana, de las 6:00 p.m. a las 11:00 p.m.
- Ejecutar a una hora recurrente: el análisis se ejecuta un día (o días) especificado alrededor de una hora especificada, por ejemplo, los lunes alrededor de las 8:00 a.m.
Nota:
Solo se admite la programación de análisis al utilizar las opciones de programación predefinidas anteriores. No se admite la ejecución de análisis según una programación con mecanismos externos como ArcGIS Notebooks o sistemas de programación de terceros.
Programar análisis recurrentes
Para programar análisis de big data recurrentes que se ejecuten de forma periódica o a una hora recurrente, edite el análisis de big data y haga clic en Programación en la esquina superior derecha. Aparece un panel de programación que permite definir una programación concreta para el análisis de big data.
Consideraciones
Al programa análisis de big data recurrentes, plantéese lo siguiente:
- El día y la hora están expresados en hora UTC.
- El análisis de big data debería terminar su ejecución antes del inicio de la siguiente ejecución. Por ejemplo, si el análisis tarda aproximadamente tres minutos en completarse, no se recomienda configurar el análisis para que se ejecute cada minuto, ya que se omitirían varias ejecuciones y recibirá advertencias de validación.
- Al actualizar y guardar un análisis de big data iniciado, la siguiente ejecución programada de ese análisis utilizará la configuración guardada más reciente.
Casos de uso de análisis de big data recurrentes
Existen varios casos de uso para programar análisis de big data recurrentes, como al realizar el procesamiento en tiempo casi real o al realizar análisis para generar productos analíticos para ciertos rangos de tiempo.
Realizar el procesamiento en tiempo casi real
Uno de los casos de uso más habituales para el análisis de big data recurrente es la realización de procesamiento en tiempo casi real. Ocurre cuando se configura un análisis de big data para que se ejecute con el intervalo especificado de minutos u horas para procesar solamente las entidades más recientes almacenadas por un análisis en tiempo real en ese periodo de tiempo.
Para obtener más información sobre cómo realizar análisis en tiempo casi real, consulte Realizar análisis en tiempo casi real.
Realizar análisis para generar productos analíticos para ciertos rangos de tiempo
Es posible realizar un análisis repetido de los datos recopilados en un rango de tiempo determinado. Por ejemplo, una organización medioambiental con datos de sensores requiere la generación y archivado de productos analíticos y salidas cada semana, que representan la semana anterior de la captura de datos. El análisis que se realiza sigue siendo el mismo; sin embargo, los valores de datos que se procesan cambian semana tras semana. Para lograr el análisis, puede configurar un análisis de big data para que se ejecute una vez por semana, por ejemplo, cada lunes por la mañana a las 12:00 a.m.
Para obtener más información sobre cómo realizar y cuándo utilizar un análisis recurrente para generar productos informativos, consulte Generar productos informativos actualizados.