ArcGIS Pro unterstützt sowohl lokale Daten, wie File-Geodatabases und mobile Geodatabases, als auch Remote-Daten, wie Enterprise-Geodatabases und Servicedaten (Web-Layer).
Wenn jeweils nur ein Benutzer oder Prozess auf die Daten zugreift, können Sie Daten verwenden, die für den Client lokal sind . In Enterprise-Systemen, in denen mehrere Benutzer gleichzeitig Zugriff benötigen, müssen die Daten an einem zentralen Speicherort abgelegt sein. Dies ist für die meisten Benutzer und Clients ein Remote-Speicherort.
Für Remote-Daten gibt es spezifische Anforderungen. Hier ist zu ermitteln, wie diese Daten verwendet werden, wenn mehrere Benutzer gleichzeitig auf sie zugreifen. Eine Datenübertragung zwischen ArcGIS Pro und Remote-Datenquellen ist latenzempfindlich, und beim Anzeigen und Bearbeiten von Daten sowie bei der Arbeit mit und der Änderung von Datenschemas werden viele kleine Aufrufe getätigt. Anders als es bei lokalen Daten der Fall ist, auf die in der Regel nur ein Benutzer zugreift, wirken sich umfangreiche Datenbankabfragen auf alle Remote-Daten-Benutzer aus. Das bedeutet, dass es besonders wichtig ist, sich im Vorfeld zu überlegen, wie Karten für Remote-Datenquellen in ArcGIS Pro erstellt und verwendet werden.
Tipp:
Das vorliegende Thema und die zugehörigen Links beziehen sich auf Muster und Methoden für ArcGIS Pro. Weitere Informationen zu den Mustern und Methoden für den Entwurf und die Implementierung des gesamten ArcGIS-Systems finden Sie im ArcGIS Architecture Center.
Lokale Datenquellen
Lokale Datenquellen befinden sich auf demselben Computer, auf dem auch der Client ausgeführt wird, der auf die Daten zugreift. Die meisten lokalen Datenquellen, wie mobile Geodatabases, Open Geospatial Consortium (OGC) GeoPackage-Dateien, File-Geodatabases, Shapefiles und SQLite-Datenbanken, sind nicht für den gleichzeitigen Zugriff durch mehrere Benutzer konzipiert.
Wenn der Zugriff auf die Daten durch einen Benutzer über einen Client erfolgt, der sich auf demselben Computer befindet wie die Daten, ist die Netzwerklatenz zwischen Client und Datenquelle gering. Zusätzlich gibt es keine oder nur wenig Konkurrenz zwischen mehreren Benutzern um den Zugriff auf die lokalen Daten. Dementsprechend können alle verfügbaren Ressourcen einem einzigen Client zugewiesen werden, und Sperren oder andere von der Datenquelle erzwungene Mechanismen verursachen keine Verzögerung beim Datenabruf.
Remote-Datenquellen
Remote-Datenquellen befinden sich nicht auf demseben Computer, auf dem auch der Client ausgeführt wird, der auf die Daten zugreift. Alle Cloud Data Warehouses und die meisten relationalen Datenbanken fallen in diese Kategorie. Die physische Entfernung des Clients von den Daten wirkt sich auf die Zeit aus, die für das Senden von Abfragen zwischen Client und Daten benötigt wird. Wenn Sie ArcGIS Pro beispielsweise auf einem lokalen Computer und ein lokales Netzwerk für den Zugriff auf Daten in einer Datenbank verwenden, die auf einem Rechner im Serverraum Ihres Gebäudes ausgeführt wird, ist dieser Zugriff wahrscheinlich schneller als der Zugriff über eine lokale Installation auf eine Datenbank in der Cloud.
Die Netzwerklatenz ist bei Remote-Datenquellen deutlich höher als bei lokalen Datenquellen, und auch die Geschwindigkeit und der Durchsatz des Netzwerks wirken sich auf die Performance aus.
Wenn Sie über langsame Übertragungsprotokolle (z. B. HTTP) und Hardware auf Remote-Daten zugreifen, müssen die Daten eine längere Strecke mit geringerer Geschwindigkeit zurücklegen. Diese Latenz ist zwar nur selten die Ursache für Probleme mit der Performance oder der Skalierbarkeit, allerdings reagieren Workflows, die auf entfernten Datenquellen basieren, empfindlicher auf hochfrequente oder umfangreiche Datenzugriffsanforderungen. In Mehrbenutzerumgebungen ist der Datenserver eine Ressource oder eine Gruppe von Ressourcen, die von mehreren Benutzern gemeinsam genutzt wird. Beim Entwurf von Karten und Workflows müssen Sie die Aktionen aller Benutzer des Systems berücksichtigen. Datenzugriffsanforderungen können selbst ein gut konzipiertes System überfordern, es sei denn, es werden Techniken eingesetzt, die das Gesamtanforderungsvolumen und die Größe der Anfragen so weit wie möglich reduzieren.
Weitere Informationen zur Konfiguration von Projekten, Karten und Layern