GIS in der Cloud: Beispiele von ESRI und con terra
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- Werner Giese
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2 GIS in der Cloud: Beispiele von ESRI und con terra Dr. Matthias Bluhm ESRI Deutschland GmbH 9. März 2011, Darmstadt 2 ESRI Deutschland GmbH, 2011 GmbH 2010
3 ESRI Unternehmensgruppe (in Deutschland und der Schweiz) + 100% Fokus auf > GIS-Technologie > GIS-Lösungen + fast 450 Mitarbeiter + 90 Partnerfirmen + 10 Standorte 3 ESRI Deutschland GmbH 2010
4 + Einführung 4 ESRI Deutschland GmbH, 2011
5 Cloud Computing der letzte Schrei? 5 ESRI Deutschland GmbH, 2011
6 Worldwide IT Spending Projections, in Billions ($US) Quelle: IDC,. Courtesy: Technology Review (MIT) Jan/Feb ESRI Deutschland GmbH, 2011
7 GIS überall mit ESRI-Technologie Cloud Mobile Web Visualize Create Collaborate Discover Manage Analyze Unternehmen Lokal Desktop 7 ESRI Deutschland GmbH, 2011
8 + Anwendungsfälle V. Kouyoumjian, C. Ourzik: Vortrag ESRI International User Conference ESRI Deutschland GmbH, 2011
9 Use Case 1: Rechenintensive Aufgaben Gut geeignet für dynamisch skalierbare Umgebungen + Aufwändige Analysen: > Routing > (größere) Verschneidungen > Geostatistik + Map caching + Batch geocoding Spart Geld und Zeit 9
10 Use Case 2: ArcGIS Server in Amazon für öffentliche Web-Auftritte Geeignet für low budget sites und stark genutzte Seiten + Einfache Bereitstellung + Große Bandbreite + Sicher + Skalierbar + Elastisch Für kleine Städte/Gemeinden sowie große Unternehmen, die sich keine Ausfälle erlauben können 10
11 Use Case 3: Öffentliche Sicherheit und Katastrophenschutz In wenigen Minuten im Web - wiederholbar. + Einfache Bereitstellung + Große Bandbreite + Sicher + Skalierbar + Elastisch + Mit allen Möglichkeiten von ArcGIS Server > Web Mapping > Mobile Zugriffe > Geocollaboration und VGI > Analyse 11
12 Use Case 4: Geodatabase back-up in der Cloud Sichere Datenhaltung zur Wiederherstellung im Notfall. + Speicherung von Geodatenbanken + Periodische Synchronisation Backup (Cloud) Transactions (On-Premise) 12
13 Nutzung eigener Ressourcen + Cloud Daten Management & Analyse in eigener Umgebung Amazon EC2 ArcGIS Server 1 Visualisierung in der Cloud ArcGIS Server 2 ArcGIS Desktop ArcGIS Server 3 ArcGIS Server ArcGIS Server n editing 13 ESRI Deutschland GmbH, 2011
14 Private / Public Cloud 14 ESRI Deutschland GmbH, 2011
15 +Angebote und Beispiele von ESRI 15 ESRI Deutschland GmbH, 2011
16 Cloud Angebote von ESRI 16 ESRI Deutschland GmbH, 2011
17 ArcGIS Online: Online-GIS, Daten, Austausch, 17 ESRI Deutschland GmbH, 2011
18 ArcGIS Server on Amazon + ESRI bietet EC2 AMIs an (Amazon Machine Image) > ArcGIS Server AMI > Enthält auch Desktop als AdminTool > Enterprise Geodatabase AMI > PostgreSQL ArcGIS Server 10 AMI Windows bit ArcGIS Server GIS Services Microsoft SQL Server Express (ArcSDE enabled) ArcGIS Desktop 100Gb of storage (optional) Enterprise Geodatabase AMI Windows bit PostgreSQL (ArcSDE enabled) 100Gb of storage (optional) 18 ESRI Deutschland GmbH, 2011
19 Beispiel BP Clients FTP server Bing Maps 19 ESRI Deutschland GmbH 2010
20 20 ESRI Deutschland GmbH, 2011
21 Software as a Service (SaaS): ArcLogistics 21 ESRI Deutschland GmbH, 2011
22 Software as a Service (SaaS): Business Analyst Online 22 ESRI Deutschland GmbH, 2011
23 +FME in der Cloud 23 ESRI Deutschland GmbH, 2011
24 Pilotprojekt FME in the Cloud + Ziele > Proof of Concept und praktische Erfahrungen + Usecase > Koordinatentransformationsdienst auf Basis des FME Server + Plattform > Amazon EC2 Cloud 24
25 FME Server in herkömmlichen IT Umgebungen FME Server Core CPU Engine Engine Herkömmliche Serverbeschaffung z.b. FME Server mit 2 Engines (statisch) 25
26 Statische FME Server Architektur in der Cloud FME Server Core ECU Engine Engine 1:1 Abbildung der klassischen Architektur 1 FME Server mit 2 Engines Keine Anschaffungs- und Administrationskosten für physische Server 26
27 Usecase: Koordinatentransformation mit skalierenden AMIs Automatische Skalierung nach CPU Usage 28
28 Antwortzeit (sec) Antwortzeiten: Ergebnis automatisierte Tests 300,0 250,0 200,0 150,0 100,0 50,0 0, Anzahl Requests (5 x 50 parallele Anfragen) Anzahl Requests (5 x 50 parallele Anfragen) Architektur A 1 Architektur A 2 Architektur B - Architektur A1: 1 Engine - Architektur A2: 3 Engines - Architektur B: 1-5 Engines (skalierend) 29
29 +Fazit 30 ESRI Deutschland GmbH, 2011
30 Bedarfsgerechte Bereitstellung von Rechenkapazitäten Graphics courtesy: aws.amazon.com/economics 31 ESRI Deutschland GmbH, 2011
31 ESRI ist bereit für cloud computing + ESRI-Technologie und FME sind technologisch für den Einsatz in der Cloud geeignet + ArcGIS Server und FME Server stehen in der Amazon Cloud zur Verfügung 32
32 Cloud Computing - Vorteile + Kosten > Kosten in Abhängigkeit von der Nutzung > geringer Anfangsinvest + Flexible Erweiterung der eigenen IT-Infrastruktur > Dynamisches Abfangen von Lastspitzen > Erweiterung und Rückgabe von Ressourcen On-Demand + Hohe Verfügbarkeit + Konzentration auf Betrieb der Applikation > Vorkonfigurierte Images > Systempflege durch Anbieter 33
33 Cloud Computing - Nachteile + Fehlende Standards > Anbieter wie Amazon, Google, Microsoft, etc. nutzen unterschiedliche Technologien + Auslagerung sensibler Daten in das Internet (bei public cloud) + Variabler Kostenanteil (Budgetplanung) 34
34 Mehr Informationen ESRI Deutschland GmbH, 2011
35 ESRI Deutschland Group GmbH ESRI Deutschland GmbH Kranzberg Hamburg con terra GmbH Münster NL Bonn NL Hannover Münster Hannover NL Leipzig Leipzig NL Münster NL Wiesbaden Bonn Wiesbaden GEOCOM Informatik AG Burgdorf NL Zürich ESRI Schweiz AG Zürich NL Nyon Kranzberg GEOCOM Informatik GmbH Kranzberg NL Hamburg Zürich Burgdorf Nyon 36 ESRI Deutschland GmbH, 2011
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