物聯網火熱到什麼程度？實時大資料又是乙個什麼概念？筆者想用乙個調查機構的話來回答：
據估計，接入物聯網中的裝置在2023年將達到260億，假設這些感測器中有1/1000的感測器每秒傳回乙個狀態，則每秒同時要處理的實時資料將達0.26億。
geoevent server登場：
實時資料的連續接入、處理和輸出
物聯網中的實時大資料往往都與空間位置分布有直接或間接的關係，傳統的技術手段已經無法很好地接收和處理。arcgis 10.5中的geoevent server為實時大資料的接入和處理提供了一種有效的方案。
geoevent server可以對接物聯網中各種型別的感測器，並對實時大資料進行高效處理和分析，輸出到arcgis平台或者其它的平台中，它是arcgis平台提供的一種高效、實用的實時大資料處理伺服器。
geoevent server內建了非常多的輸入、輸出協議以及資料處理方法，並提供視覺化的配置介面，通過拖拽式的操作即可快速配置實時大資料處理流程，使得實時大資料流能夠在geoevent server中輕鬆的完成流轉。其中，資料接入的協議多達17種，包括tcp、udp、rss、web socket等多種常用主流協議，可以說，任何流資料都可以通過geoevent server接入。
geoevent server同時提供了非常多的實時資料分析方法，用來進行實時資料的過濾和處理，在10.5當中，過濾方法多達23種，其中最重要最實用的「地理圍欄」多達12種，支援進入、離開、在裡面、相交……等幾乎所有場景，並且支援多個地理圍欄的any或all狀態；同時提供了包括緩衝分析、投影轉換、凸包計算等多達27種的空間資料處理方法，可以實現目標監控、交通流量統計等核心業務。
經過geoevent server處理的實時資料，同樣可以多種形式對外輸出，如可以向手機傳送簡訊提醒、郵件提醒，可以輸出為web socket被其它平台使用，還可以輸出到rabbitmq、hadoop、mongodb等多種平台中。
支援實時大資料
1、實時大資料視覺化
geoevent server提供的「時空大資料儲存輸出聯結器」支援將實時流資料接入arcgis平台進行實時動態聚合顯示，使用者可以一目了然的看出每一時刻的資料狀態，以及當前時刻的密度分布。
2、實時大資料儲存
geoevent server還基於esri新推出的arcgis data store實現實時大資料的高效儲存，將感測器的歷史資料都予以保留，可以充分發揮歷史資料的巨大價值。如通過對歷史資料進行時間軸**，可以對航班/車輛的歷史軌跡進行回放，有助於確定在某些特殊的狀態下，移動目標的軌跡是否合理，為路徑規劃提供參考。
3、實時歷史大資料的挖掘分析
在arcgis 10.5當中，geoevent server實現了與geoanalytics server的整合，這意味著，通過geoevent server接入的實時大資料可以使用geoanalytics server提供的多種大資料分析工具進行挖掘分析。與傳統的分析工具相比，使用全新推出的、基於spark框架的geoanalytics server大資料分析工具可以更快的得到分析結果。這使得geoevent server更好的支援實時大資料分析。
4、快速建立實時大資料應用
結合arcgis平台已有的各種即拿即用的客戶端，可以非常簡單方便的建立實時大資料的應用。通過geoevent server可以將實時大資料以增強的地圖服務和要素服務的方式輸出到arcgis平台中，這兩種型別的服務可以在portal for arcgis、web appbuilder for arcgis、operations dashboard，arcgis pro，以及最新推出的洞悉資料的利器insights for arcgis中進行視覺化、查詢，甚至是分析。
5、geoevent server實時大資料的規模
geoevent server和arcgis data store均具備分布式多節點部署的能力，採用多個geoevent server節點和arcgis data store節點分布式部署，可以顯著提公升geoevent server接入和處理實時大資料的能力。下圖展示的是geoevent server和arcgis data store節點數與峰值時刻的處理速度。
據有效測算，在geoevent server節點36個，arcgis data store節點18個的情況下，每秒能處理的實時資料峰值在8.76萬/秒，這個值已經超過2023年雙十一期間支付寶的交易峰值。由此可見，geoevent server可以真正支撐物聯網背景下的實時大資料應用。
寫在最後
geoevent server是arcgis 10.5中四大重要的伺服器之一，在物聯網蓬勃發展，大資料炙手可熱的時代，它給使用者提供了一種高效的實時大資料接入、處理和輸出以及視覺化的途徑，並通過與geoanalytics server的結合，在實時大資料積累的歷史資料探勘方面有更大的突破，為企業使用者充分挖掘資料背後的價值。
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