Hohe FlexibilitÀt und hybride Systemarchitekturen dank Esri Geospatial Cloud

Der Funktionsumfang der Esri Geospatial Cloud soll Unternehmen befÀhigen, rÀumliche ZusammenhÀnge in allen AblÀufen besser zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die hohe FlexibilitÀt können Anwender auch hybride Architekturen aufbauen.
Die Esri Geospatial Cloud: Esri legt Wert auf die KompatibilitÀt von SaaS-Produkten und tradierten Softwarelösungen, um Nutzern möglichst viele Freiheiten zu bieten. Foto: Esri

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

Internet und Cloud-Computing verĂ€ndern die Art und Weise, wie Software-Unternehmen ihre FunktionalitĂ€t zur VerfĂŒgung stellen. Dies wirkt sich auch darauf aus, wie Anwender ihre tĂ€gliche Arbeit erledigen können. Vor dem Hintergrund dieser tiefgreifenden Transformation im GIS- und Softwarebereich zeigt die Geospatial Cloud von Esri, welche Strategien das weltweit fĂŒhrende Unternehmen im GIS-Markt bei der Entwicklung seiner Produkte verfolgt.

Mehr Reichweite durch Cloud-Computing
GrundsĂ€tzlich bieten cloudbasierte Systemarchitekturen aufgrund ihrer VerfĂŒgbarkeit eine höhere Reichweite hinsichtlich der FunktionalitĂ€t sowie der vorgehaltenen Daten. Speicher- und RechenkapazitĂ€t in der Cloud sind beliebig skalierbar. Man spricht in diesem Zusammenhang auch von ElastizitĂ€t: Egal, welche KapazitĂ€ten fĂŒr einzelne Rechenschritte oder Systemlösungen gefordert sind, in der Cloud können diese ad hoc zur VerfĂŒgung gestellt werden, ohne dass der Endanwender dadurch Restriktionen erfĂ€hrt. „Die Vorteile sind ĂŒberwĂ€ltigend“, sagt Jack Dangermond, CEO von Esri. „Benutzer können einfach und kostengĂŒnstig auf eine Vielzahl von geografischen Informationen zu nahezu jedem Thema zugreifen und Cloud-Computing-Ressourcen fĂŒr 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 ĂŒbergreifenden GeschĂ€ftsprozesse, so der GrĂŒnder von Esri. „Ich denke, dass dieser Megatrend den GIS-Einsatz auf allen Ebenen verĂ€ndert. 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 verÀndert, dass sie vollstÀndig 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 ĂŒber einzelne maßgeschneiderte Apps nutzen lassen. Zudem existieren weltweit zehntausende ready-to-use-DatensĂ€tze und -Karten, die Benutzer sofort in ihre Anwendungen integrieren können.
Vom GIS-Spezialisten bis zum Entscheider
GIS-Funktionen lassen sich auf alle AblĂ€ufe in Organisationen und Unternehmen erweitern und bieten somit einen Mehrwert fĂŒr 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 FĂŒhrungskrĂ€fte. Sie beinhaltet die wesentlichen Querschnittstechnologien zeitgenössischer Software-Architekturen wie etwa Data Science, KĂŒnstliche 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, rĂ€umliche Analysen, Situationserkennung und kartenbasiertes Storytelling.
Schnelle Integration
Die Esri Geospatial Cloud beschreibt Technologien und Produkte, die sÀmtliche 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 fĂŒr 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 VerfĂŒgung 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 StĂ€dten, Regionen und sogar weltweit. DafĂŒr 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 GerĂ€ten wie Smartphones, Fahrzeugsensoren oder Kameras beziehungsweise von Bildsensoren, die in Drohnen, Flugzeugen oder Satelliten integriert sein können. „Cloud-Anwendungen sind der SchlĂŒssel dafĂŒr, diese Big-Data- und Echtzeit-IoT-Streams raumbezogen zu analysieren“, so Dangermond.
Da die Rechenanforderungen fĂŒr diese rĂ€umlichen Echtzeitanalysen in der Regel sehr anspruchsvoll sind, ist die Esri Geospatial Cloud so konzipiert, dass sie leicht skalierbar ist und Milliarden von DatensĂ€tzen speichern kann. Die Geospatial Cloud kann auch ein Framework fĂŒr die Bereitstellung von KI-Algorithmen fĂŒr Datenspeicher sein, um die Verarbeitung zu automatisieren. Dazu gehören Klassifizierungsoperationen, rĂ€umliche Mustererkennung oder vorausschauende Modellierung.
Schwere Analysen, leichte Apps
„Wir stellen fest, dass unsere Kunden dazu tendieren, leichtgewichtigere Anwendungen zu implementieren“, erklĂ€rt 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 AnsĂ€tze als bisherige Apps. Sie stellt Daten verschiedener Herkunft nicht mehr nur statisch fĂŒr eine Anwendung bereit, sondern verwendet diese völlig dynamisch. Das heißt beispielsweise, dass sich dasselbe Dataset in mehreren Mapping-, Visualisierungs- und Analyseanwendungen verwenden lĂ€sst. 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 fĂŒr 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 fĂŒr Mapping, Echtzeit-IoT, Bilddatenauswertung, Big Data und rĂ€umliche Analysen zu verbessern. Im Fokus steht nach wie vor, dass Kunden hybride Anwendungen realisieren können, die traditionelle lokale Systemarchitekturen und Cloud-basierte SaaS kombinieren. „FĂŒr Esri basiert das Paradigma der Geospatial Cloud auf dem Ziel, unseren Kunden mehr Optionen und FlexibilitĂ€t und weniger EinschrĂ€nkungen zu bieten“, fasst Jack Dangermond zusammen. (sg)