Dans ArcGIS Velocity, les analyses temps réel et analyses de Big Data traitent ou analysent toutes deux des enregistrements. Les résultats de ces analyses peuvent être gérés de diverses manières en propageant les données vers une ou plusieurs sorties.
La sortie est un composant obligatoire dans une analyse. Les sorties effectuent diverses actions, notamment stocker des entités, envoyer des entités à une couche de flux temps réel, émettre une alerte ou une notification ou influer sur le comportement de l’appareil IoT via le hub IoT d’un fournisseur cloud.
Sélectionner un format de sortie
Lorsque vous écrivez vers certains types en sortie, vous pouvez choisir le format souhaité pour les entités en sortie. Les options peuvent inclure du texte délimité, le format JSON, EsriJSON, GeoJSON, des shapefiles ou Parquet. Vous trouverez ci-dessous les types de sorties qui vous permettent de choisir le format souhaité pour les entités en sortie :
| Délimité | JSON | EsriJSON | GeoJSON | Fichier de formes | Parquet | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Amazon S3 |  | | | | | |
| Amazon SNS | | | | | ||
| Amazon SQS | | | | | ||
| Stockage d’objets Blob Azure | | | | | | |
| Hub d’événements Azure | | | | | ||
| Hub IoT Azure | | | | | ||
| Kafka | | | | | ||
| RabbitMQ | | | | |
Différences entre les sorties des analyses temps réel et des analyses de Big Data
Les analyses temps réel émettent chaque message vers une sortie de manière individuelle, au fur et à mesure du traitement. En effet, les analyses temps réel traitent chaque message individuel lors de sa réception. Prenons par exemple une sortie de couche d’entités (nouveau) configurée dans une analyse en temps réel. Chaque fois qu’un événement est ingéré, traité et envoyé à la sortie, une nouvelle entité est ajoutée ou utilisée pour mettre à jour une entité existante dans la couche d’entités.
Les analyses de Big Data émettent les messages vers des sorties d’analyse une fois le traitement de toute l’analyse terminé. En effet, les analyses de Big Data effectuent une analyse et un traitement par lots sur les données stockées. Prenons par exemple une sortie de couche d’entités (nouveau) configurée dans une analyse Big Data. Une fois le traitement terminé, tous les enregistrements sont en général ajoutés ou utilisés pour mettre à jour les entités existantes dans la couche d’entités en une seule fois.
Implications de la quantité et du débit de la sortie
Lorsque vous émettez des données à partir d’une analyse, il est important de tenir compte de la quantité et du débit des données envoyées vers une sortie. Certains types en sortie sont plus adaptés que d’autres à une vitesse élevée et à de gros volumes d’entités, selon leur fonction inhérente.
Par exemple, un flux qui ingère des événements avec un débit moyen de 100 événements par seconde et qui est utilisé dans une analyse en temps réel pour envoyer des alertes par e-mail peut émettre 100 messages électroniques chaque seconde. Cela pourrait dépasser la capacité du serveur de messagerie électronique que vous avez spécifié. Nous vous recommandons d’utiliser la sortie Email (E-mail) pour les incidents qui ne devraient pas se produire très souvent.
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