Novedades de ArcGIS Velocity (diciembre de 2020)

Por Suzanne Foss

ArcGIS Velocity permite a las organizaciones ingerir, visualizar, analizar y actuar sobre los datos de los sensores. También permite el procesamiento de datos históricos de gran volumen para obtener información sobre patrones, tendencias y anomalías. El monitoreo remoto de activos, el mantenimiento predictivo y la optimización de procesos son algunos de los beneficios que puede obtener de sus datos de IoT.

ArcGIS Velocity se actualiza periódicamente, a continuación, se muestra una descripción general rápida de algunos aspectos destacados de la versión de diciembre de 2020:

• General: las capas de entidades alojadas en ArcGIS Velocity ahora admiten el acceso y el control de datos basados ​​en la propiedad, incluida la variación de los tipos de ediciones permitidas.
• Feeds, fuentes de datos y salidas: SASL PLAIN ahora es compatible como método de autenticación para Kafka, y se han agregado Feature JSON y GeoJSON como formatos compatibles para muchos tipos de salida.
• Análisis: el análisis en tiempo real ahora admite el procesamiento con estado para una variedad de herramientas, incluido el geofencing de entrada / salida.

Ahora, profundicemos en cada una de estas nuevas e interesantes mejoras.

General

En esta versión, las capas de entidades espaciotemporales se han mejorado para admitir más de las mismas capacidades que las capas de entidades alojadas, en este caso, acceso y control de datos basados ​​en la propiedad. El seguimiento del editor se agregó en la versión de agosto, y ahora puede configurar los permisos para los editores, como si pueden ver y editar todas las funciones (o solo las suyas propias), así como editar acciones (Agregar, Actualizar, Eliminar). Consulte Acceso y edición de datos para obtener más detalles. Estas capacidades serán seguidas por la compatibilidad con las vistas de la capa de entidades en la próxima versión, de modo que pueda crear diferentes vistas de sus datos y compartirlos con las partes interesadas según sea necesario.

Además, se siguen ampliando las opciones de visualización para la capa de imagen del mapa. Hay opciones de representación adicionales para cuando la agregación dinámica cambia a características sin procesar. El renderizado de ruptura de clase para entidades sin procesar ahora admite rupturas naturales, intervalo igual, desviación estándar y cuantil. Para obtener más información, consulte Visualizar capas de imágenes de mapas.

Feeds, fuentes de datos y productos

Una fuente es un flujo de datos en tiempo real que ingresa a ArcGIS, mientras que una fuente de datos carga los datos almacenados para usarlos en un análisis de big data o en tiempo real. La integración con plataformas de mensajería y datos populares es una de las capacidades clave de Velocity.

Con esta versión, el tipo de feed de Kafka se ha mejorado con soporte de autenticación (SASL PLAIN). Kafka es una plataforma de transmisión distribuida de código abierto que permite publicar y suscribirse a una transmisión de mensajes y puede manejar transmisiones de datos de muy alta velocidad.

También ha habido una variedad de mejoras de registro para feeds y fuentes de datos. Por ejemplo, al sondear un sitio web o una fuente RSS, ahora se capturan registros con información sobre cada solicitud, cuánto tiempo tomó la solicitud y cuántos mensajes de eventos se recibieron.

Una salida es un resultado o una acción que se tomará como paso final en una analítica de big data o en tiempo real. La analítica puede emitir datos a una variedad de destinos diferentes, incluido el almacenamiento de datos en una capa de características, el envío de un correo electrónico, la escritura en una tienda en la nube y el envío a un sistema de terceros para la activación del dispositivo. Para la versión de diciembre, Feature JSON y GeoJSON ahora se pueden establecer como formato para los siguientes tipos de salida: Azure IoT Hub, Azure Blob Store, Amazon S3, Kafka y RabbitMQ.

Analítica

Con el análisis de macrodatos y en tiempo real, puede obtener información a partir de los datos de IoT: detectar incidentes y anomalías, encontrar relaciones entre diferentes flujos de datos y descubrir patrones a lo largo del tiempo. En esta versión, nos complace anunciar que se han mejorado los análisis en tiempo real para admitir el procesamiento con estado. El análisis de estado en tiempo real permite la detección de cambios de observaciones anteriores de una pista individual, mientras que los datos se transmiten activamente. Una de las aplicaciones más comunes del análisis de estado en tiempo real es la detección de una entrada o salida a una geovalla:

Hay cuatro nuevas herramientas / capacidades con estado para análisis en tiempo real:

• Entrar / salir para filtrar por geometría: ahora se puede configurar el filtrado espacial (geocercas) para establecer la relación espacial para entrar o salir, lo que le permite aislar cuando un activo llega o sale de un área de interés.
• Entrar / salir para funciones de unión: también puede establecer la entrada o salida como la relación espacial para las funciones de unión. Unir funciones se puede utilizar como una herramienta de enriquecimiento para etiquetar un evento con un área o característica de interés, como etiquetar una observación de barco con el área marítima en la que se encuentra.
• Calcular estadísticas de movimiento: con esta herramienta puede enriquecer los datos de los activos con información como velocidad, distancia recorrida, aceleración y más.
• Detectar incidentes: con el soporte de procesamiento de estado, puede ir más allá de evaluar cada mensaje a medida que ingresa y definir los incidentes generales para identificar, incluso con diferentes condiciones de apertura y cierre. Por ejemplo, abrir un incidente cuando el sensor del motor de un vehículo informa un valor problemático y cerrar el incidente si la lectura vuelve a la normalidad o el vehículo vuelve a las instalaciones de origen.

Y más…

Para obtener una lista completa de mejoras con más detalles, consulte el tema de novedades en la documentación.

Para obtener más información sobre Velocity, consulte los recursos disponibles para acceder a videos de productos, lecciones rápidas, documentación y más.

Suzanne Foss

Suzanne es directora de producto del equipo GIS en tiempo real de Esri. Ha trabajado en la industria de sistemas de información geográfica durante más de 15 años con un enfoque en análisis espacio-temporal, procesamiento en tiempo real y automatización del flujo de trabajo.