Понимание следующих терминов крайне важно для работы с ArcGIS Velocity.
Канал
Канал - это поток данных в реальном времени, поступающий в ArcGIS Velocity. Каналы обычно подключаются к внешним источникам данных наблюдений, таким как платформы Интернета вещей (IoT), агенты сообщений или сторонние API. Каналы разбирают входящие данные в виде таблиц, точек, полилиний или полигонов и предоставляют их для дальнейшего анализа и визуализации. Канал - это также один из вариантов потоковых слоев и он может быть добавлен на карту для просмотра новой информации по мере ее поступления. Подробнее см. Типы каналов и Собрать данные в режиме реального времени.
Аналитика в реальном времени
Аналитика в реальном времени выполняет обработку данных, собранных через канал, анализируя каждое отдельное сообщение при его получении. Аналитика в реальном времени используется для трансформации данных, определении геозон и выявлении инцидентов. Аналитика в реальном времени завершается созданием одного или нескольких наборов выходных данных; данные могут, в частности, храниться в векторном слое или может быть отправлено оповещение по электронной почте. Подробнее см. Выполнение анализа в реальном времени.
Аналитика больших данных
Аналитика больших данных выполняет пакетный анализ сохраненных данных, таких как данные векторного слоя или облачного хранилища больших данных, например Amazon S3 и Azure Blob. Аналитика больших данных обычно используется для суммирования наблюдений, выполнения анализа выявления закономерностей и выявления происшествий. Аналитика больших данных завершается созданием одного или нескольких наборов выходных данных; данные могут, в частности, храниться в векторном слое или может быть отправлено оповещение по электронной почте. Подробнее см. Выполнение анализа больших данных.
Источник данных
Источник данных является входными данными в аналитике больших данных или аналитики в реальном времени, которая загружает набор хранящейся информации. Зачастую это исторические наблюдения, но также это могут быть такие данные, как привычные географические территории или объекты, которые обогащают наблюдения дополнительными атрибутами. Источники данных загружают информацию из объекта ArcGIS или слоев изображений карт, либо из внешних облачных хранилищ, а также они могут прочитывать табличные, точечные, линейные или полигональные данные. Дополнительные сведения см. в разделе Источники данных и Получение исторических данных.
Геозоны
Геозонирование - это вид пространственного анализа в реальном времени, в котором объекты (часто точки отслеживания) оцениваются с использованием областей интереса (часто с полигональными областями). Чаще всего анализируются точечные наблюдения, чтобы определить, вошли ли они в виртуальный периметр или вышли из него. Примеры применения геозон: буря приближается или уже в настоящее время влияет на хозяйственные объекты организации, пересекает ли инфраструктурный трубопровод зону предупреждения о наводнениях, отклонилось ли транспортное средство от назначенного маршрута.
Геозонирование может быть выполнено во многих инструментах анализа больших данных и данных в реальном времени ArcGIS Velocity для определения пространственных отношений, которые могут возникать между объектами в целевом канале или источнике данных и набором присоединяемых объектов (геозон) в другом канале или источнике данных. Объекты, используемые в качестве геозон, должны быть в канале или источнике данных подключены к порту присоединения инструмента. Если присоединяемые объекты не изменяются, для достижения наилучшей производительности следует использовать статический источник данных. Дополнительные сведения см. в Анализ геозон.
Динамическое геозонирование
В нескольких аналитических инструментах в реальном времени может выполняться динамическое геозонирование для определения конкретных пространственных отношений, которые могут возникать между объектами в целевом канале и набором объектов в присоединенном канале (геозоны), оба из которых обновляются в реальном времени или почти в реальном времени. Инструмент, выполняющий геозонирование, использует самые последние наблюдения любого заданного идентификатора трека в качестве геозон. Дополнительные сведения см. в Анализ геозон.
Выходные данные
Выходные данные - это финальный шаг в аналитике больших данных или аналитики в реальном времени, который определяет, что дальше делать с результатами анализа. Выходные данные можно использовать как угодно: от сохранения объектов в векторный слой, отправки объектов в потоковый слой, отправки уведомлений по электронной почте, до настройки поведения устройства IoT через облачную платформу типа Azure IoT Hub. Подробнее см. Выходные данные и Основы выходных данных аналитики.
Потоковый слой
Потоковый слой - это слой в поточном сервисе, который представляет собой один из типов сервиса ArcGIS, предоставляющий доступ к живому потоку данных. Каждый потоковый слой соответствует определенному типу геометрии: точка, полилиния или полигон. Потоковые слои визуализируют новые объекты на карте, а также получают их, потому что они подписаны на WebSocket, через который и проходят данные. Подробнее см. Потоковый слой.
Track ID
Track ID – поле во входящем событии или наборе данных, которое связывает наблюдения с конкретными сущностями. Например, грузовик может быть идентифицирован по номеру автомобиля, или самолету присвоен номер рейса. Эти идентификаторы могут использоваться для отслеживания событий, связанных с конкретным объектом реального мира или набором инцидентов. ID трека указывается как часть канала или схемы источника данных. Подробнее см. в разделе Настроить входные данные.
Запуск
Запуск относится к действию, приводящему в действие машину или устройство, и часто является желаемым результатом процесса анализа Интернета вещей (IoT), например, автоматическое включение систем кондиционирования воздуха, когда ожидаются периоды жары, или разблокировка ворот безопасности, когда авторизованный автомобиль находится в непосредственной близости. В ArcGIS Velocity результаты анализа данных в реальном времени или больших данных могут использоваться для запуска устройств или систем во внешних системах с помощью выходных данных, таких как HTTP, или отправки сообщений брокеру вывода, который может направлять команды на такие устройства, как Azure IoT Hub или Kafka. Дополнительные сведения см. в разделе Основы выходных данных аналитики.