Hohe Flexibilität und hybride Systemarchitekturen dank Esri Geospatial Cloud

Der Funktionsumfang der Esri Geospatial Cloud soll Unternehmen befähigen, räumliche Zusammenhänge in allen Abläufen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die hohe Flexibilität können Anwender auch hybride Architekturen aufbauen.
Die Esri Geospatial Cloud: Esri legt Wert auf die Kompatibilität von SaaS-Produkten und tradierten Softwarelösungen, um Nutzern möglichst viele Freiheiten zu bieten. Foto: Esri

Die Esri Geospatial Cloud: Esri legt Wert auf die Kompatibilität von SaaS-Produkten und tradierten Softwarelösungen, um Nutzern möglichst viele Freiheiten zu bieten. Foto: Esri

Internet und Cloud-Computing verändern die Art und Weise, wie Software-Unternehmen ihre Funktionalität zur Verfügung stellen. Dies wirkt sich auch darauf aus, wie Anwender ihre tägliche Arbeit erledigen können. Vor dem Hintergrund dieser tiefgreifenden Transformation im GIS- und Softwarebereich zeigt die Geospatial Cloud von Esri, welche Strategien das weltweit führende Unternehmen im GIS-Markt bei der Entwicklung seiner Produkte verfolgt.

Mehr Reichweite durch Cloud-Computing
Grundsätzlich bieten cloudbasierte Systemarchitekturen aufgrund ihrer Verfügbarkeit eine höhere Reichweite hinsichtlich der Funktionalität sowie der vorgehaltenen Daten. Speicher- und Rechenkapazität in der Cloud sind beliebig skalierbar. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von Elastizität: Egal, welche Kapazitäten für einzelne Rechenschritte oder Systemlösungen gefordert sind, in der Cloud können diese ad hoc zur Verfügung gestellt werden, ohne dass der Endanwender dadurch Restriktionen erfährt. „Die Vorteile sind überwältigend“, sagt Jack Dangermond, CEO von Esri. „Benutzer können einfach und kostengünstig auf eine Vielzahl von geografischen Informationen zu nahezu jedem Thema zugreifen und Cloud-Computing-Ressourcen für die Analyse und Visualisierung nutzen.“
Anwender können ihre Daten problemlos mit anderen teilen und die freigegebenen Daten in einfachen Apps kombinieren. Dies fördere völlig neue Formen der Zusammenarbeit und der übergreifenden Geschäftsprozesse, so der Gründer von Esri. „Ich denke, dass dieser Megatrend den GIS-Einsatz auf allen Ebenen verändert. Diese Transformation hat meiner Meinung nach gerade erst begonnen.“
Die Strategie von Esri
Esri hat in den letzten zehn Jahren die grundlegende Architektur von ArcGIS bereits so verändert, dass sie vollständig auf Web-Services basiert. Sie verwaltet alle Aspekte von Geoinformationen wie Karten und Daten, aber auch Analysemodelle, Anwendungen, Workflows sowie die Datensicherheit und den Datenzugriff. Ziel war es, dass Nutzer auf einfache Weise nahezu alle Arten verteilter Daten mit Raumbezug gemeinsam nutzen und integrieren.
Das Cloud-basierte Angebot von Esri – ArcGIS Online – ist eine Software-as-a-Service (SaaS)-Plattform und bietet Hunderte von Analyse- und Visualisierungsfunktionen, die sich über einzelne maßgeschneiderte Apps nutzen lassen. Zudem existieren weltweit zehntausende ready-to-use-Datensätze und -Karten, die Benutzer sofort in ihre Anwendungen integrieren können.
Vom GIS-Spezialisten bis zum Entscheider
GIS-Funktionen lassen sich auf alle Abläufe in Organisationen und Unternehmen erweitern und bieten somit einen Mehrwert für alle Anwender – vom GIS-Spezialisten bis zum Entscheider auf Management-Ebene.
Die einfache Bedienung und Bereitstellung sprechen neue Anwendergruppen an, die jenseits der tradierten GIS-Nutzergruppen liegen, also beispielweise Außendienstmitarbeiter oder Führungskräfte. Sie beinhaltet die wesentlichen Querschnittstechnologien zeitgenössischer Software-Architekturen wie etwa Data Science, Künstliche Intelligenz (KI) oder maschinelles Lernen.
Das Besondere dabei: Trotz der anspruchsvollen Technik im Hintergrund ist die Nutzung der Daten und Funktionen (englisch: patterns) innerhalb der Apps ganz unkompliziert. „Die Apps machen einfach Spaß“, betont Dangermond. Dazu gehören Funktionen wie Smart Mapping, mobile Datenerfassung, Standortverfolgung, räumliche Analysen, Situationserkennung und kartenbasiertes Storytelling.
Schnelle Integration
Die Esri Geospatial Cloud beschreibt Technologien und Produkte, die sämtliche Software- und SaaS-Angebote von Esri umfassen. Dazu gehören die ArcGIS-Software, ArcGIS Online, ArcGIS for Developers sowie geobasierte Produkte wie ArcGIS Indoors, ArcGIS Urban, ArcGIS Hub oder ArcGIS Business Analyst.
Dies umfasst also sowohl Cloud-basierte SaaS-Produkte als auch klassische und auf lokalen Rechnern installierte Lösungen. Die Entwicklungsstrategie von Esri ist somit zweigleisig: Das Unternehmen entwickelt sowohl tradierte Software-Lösungen als auch SaaS-Produkte. Beide sollen voll kompatibel sein und sind entsprechend für den Betrieb in Hybridumgebungen optimiert, bei denen der Kunde freie Wahl hat, wie die Systemlandschaft realisiert werden soll.
Die Cloud hat dabei unter anderem die Aufgabe, nahezu unbegrenzte Computerressourcen zur Verfügung zu stellen. Statt innerhalb mehrerer Tage lassen sich im Katastrophenfall beispielsweise bereits innerhalb weniger Minuten Abfragen, Analysen oder die Generierung von Echtzeit-Karten realisieren.
Von Big Data und KI profitieren
Bei der Geospatial-Cloud-Strategie geht es um die schnelle Integration und Analyse sehr großer Datenmengen – in Städten, Regionen und sogar weltweit. Dafür setzt Esri auf KI-Werkzeuge, die komplexe Muster, Beziehungen und Situationen modellieren und visualisieren. So werden etwa Echtzeitdaten von IoT-Streams analysiert. Die Daten stammen von Geräten wie Smartphones, Fahrzeugsensoren oder Kameras beziehungsweise von Bildsensoren, die in Drohnen, Flugzeugen oder Satelliten integriert sein können. „Cloud-Anwendungen sind der Schlüssel dafür, diese Big-Data- und Echtzeit-IoT-Streams raumbezogen zu analysieren“, so Dangermond.
Da die Rechenanforderungen für diese räumlichen Echtzeitanalysen in der Regel sehr anspruchsvoll sind, ist die Esri Geospatial Cloud so konzipiert, dass sie leicht skalierbar ist und Milliarden von Datensätzen speichern kann. Die Geospatial Cloud kann auch ein Framework für die Bereitstellung von KI-Algorithmen für Datenspeicher sein, um die Verarbeitung zu automatisieren. Dazu gehören Klassifizierungsoperationen, räumliche Mustererkennung oder vorausschauende Modellierung.
Schwere Analysen, leichte Apps
„Wir stellen fest, dass unsere Kunden dazu tendieren, leichtgewichtigere Anwendungen zu implementieren“, erklärt Jack Dangermond. Das bedeutet, sie kombinieren eine Vielzahl von Analysefunktionen und Datendiensten, um spezifische benutzerzentrierte Lösungen zu realisieren. Die Esri Geospatial Cloud verfolgt daher andere Ansätze als bisherige Apps. Sie stellt Daten verschiedener Herkunft nicht mehr nur statisch für eine Anwendung bereit, sondern verwendet diese völlig dynamisch. Das heißt beispielsweise, dass sich dasselbe Dataset in mehreren Mapping-, Visualisierungs- und Analyseanwendungen verwenden lässt. Die Geospatial Cloud ermöglicht nach Angaben von Esri zudem ein sehr ausdifferenziertes und kleinteiliges Management hinsichtlich des Zugriffs auf Services und Daten.
Die Esri Geospatial Cloud gibt Entwicklern mithilfe von APIs außerdem die Möglichkeit, ihre eigenen Apps zu erstellen oder Geodatenfunktionen in vorhandene Apps oder Webseiten einzubetten. Neue Bildverarbeitungs-Workflows und Algorithmen für maschinelles Lernen bieten Esri völlig neue Möglichkeiten bei der Bildauswertung.
Der Blick in die Zukunft
Esri will sich bei der Softwareentwicklung weiterhin darauf konzentrieren, Funktionen für Mapping, Echtzeit-IoT, Bilddatenauswertung, Big Data und räumliche Analysen zu verbessern. Im Fokus steht nach wie vor, dass Kunden hybride Anwendungen realisieren können, die traditionelle lokale Systemarchitekturen und Cloud-basierte SaaS kombinieren. „Für Esri basiert das Paradigma der Geospatial Cloud auf dem Ziel, unseren Kunden mehr Optionen und Flexibilität und weniger Einschränkungen zu bieten“, fasst Jack Dangermond zusammen. (sg)