La façon dont vous procédez à la mise à niveau dépend de la façon dont vous avez créé Spatiotemporal Big Data Store ArcGIS Data Store sur Amazon Web Services (AWS) et du moment auquel vous l’avez créé.
- Vous pouvez mettre à niveau n’importe quel Spatiotemporal Big Data Store sur AWS en suivant une procédure de mise à niveau manuelle. Si vous avez créé le data store avant la version 10.8, vous devez utiliser la procédure manuelle pour effectuer la mise à niveau.
- Si vous avez créé le Spatiotemporal Big Data Store à l’aide d’un modèle Esri Amazon Web Services CloudFormation de version 10.8 ou 10.8.1, vous pouvez effectuer la mise à niveau avec des scripts Chef.
- Si vous avez créé le Spatiotemporal Big Data Store à l’aide d’un modèle Esri CloudFormation 10.9, 10.9.1 ou 11.0, vous pouvez utiliser le modèle CloudFormation 11.1 correspondant pour le mettre à niveau.
- Si vous avez créé le Spatiotemporal Big Data Store avec ArcGIS Enterprise Cloud Builder for Amazon Web Services 10.9, 10.9.1 ou 11.0, vous pouvez utiliser ArcGIS Enterprise Cloud Builder for AWS 11.1 pour le mettre à niveau.
Avant de procéder à la mise à niveau
Quelle que soit la méthode de mise à niveau que vous choisissez, passez en revue les informations suivantes avant de mettre votre déploiement à niveau :
- Créez une sauvegarde du stockage de données. Vous pouvez utiliser l’utilitaire backupdatastore installé avec ArcGIS Data Store. Reportez-vous à la rubrique Gérer les sauvegardes de stockage des données pour plus d’informations.
- Vous devez procéder à la mise à niveau du site ArcGIS GIS Server (le serveur d’hébergement) avec lequel le stockage de Big Data spatio-temporelles est enregistré avant de procéder à la mise à niveau du stockage de Big Data spatio-temporelles. Si le stockage de Big Data spatio-temporelles est enregistré vers un déploiement ArcGIS Enterprise à une seule machine ou un déploiement ArcGIS Enterprise haute disponibilité sur deux machines, vous devez procéder à la mise à niveau de ce déploiement de base avant de mettre à jour le stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Si vous utilisez des procédures manuelles ou des scripts Chef pour effectuer la mise à niveau, vous devez supprimer les instances Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) de Spatiotemporal Big Data Store à partir du groupe de mise à l’échelle automatique AWS (le cas échéant) avant de mettre à niveau le data store. Une fois la mise à niveau effectuée, vous ne pouvez pas remettre les instances de stockage des données dans le groupe de mise à l’échelle automatique. Par conséquent, vous devez ajouter manuellement des instances ou supprimer des instances du data store, le cas échéant, après la mise à niveau et vous ne pouvez pas utiliser les fonctions Lambda créées avec les modèles Amazon Web Services CloudFormation fournis par Esri pour arrêter et démarrer ces instances.
Si vous ne supprimez pas les instances ou si vous placez les instances à nouveau dans le groupe de mise à l’échelle automatique après avoir effectué la mise à niveau, les instances ajoutées au Spatiotemporal Big Data Store par le groupe de mise à l’échelle automatique exécuteront l’ancienne version du logiciel. Vous ne pouvez pas avoir de mélange de ArcGIS Data Store, sous peine d’endommager votre déploiement.
Mettre à niveau avec des procédures de mise à niveau manuelle
La procédure de mise à jour manuelle pour les stockages de Big Data spatio-temporelles sur AWS est similaire à la mise à niveau sur un site en local. La différence sur AWS est que si les instances Amazon Elastic Compute Cloud du stockage Big Data spatio-temporelles sont déployées dans un groupe de mise à l’échelle automatique AWS, vous devez les supprimer du groupe de mise à l’échelle automatique avant de procéder à la mise à niveau.
Procédez comme suit pour supprimer toutes les instances EC2 du stockage de Big Data spatio-temporelles depuis leur groupe de mise à l’échelle automatique avant la mise à niveau de ArcGIS Data Store.
- Connectez-vous à AWS Management Console et trouvez le groupe de mise à l’échelle automatique associé à votre pile de stockage de Big Data spatio-temporelles.
Le groupe de mise à l’échelle automatique inclut le nom de la pile CloudFormation. Vous pouvez également ouvrir la gestion des instances pour le groupe et confirmer que les instances EC2 du groupe participent à votre stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Modifiez les propriétés de capacité minimale et maximale du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
- Supprimez toutes les instances EC2 de votre groupe de mise à l’échelle automatique.
- Modifiez la propriété de capacité souhaitée du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
Une fois que vous supprimez toutes les instances EC2, supprimez le groupe de mise à l’échelle automatique pour empêcher quiconque d’ajouter à nouveau les instances une fois le stockage des données mis à niveau.
Maintenant, vous pouvez procéder à la mise à niveau du stockage de Big Data spatio-temporelles. Les conditions préalables et les instructions pour la mise à niveau sont disponibles dans le guide d’installation ArcGIS Data Store.
Mettre à niveau avec les scripts Chef
Si vous avez créé le Spatiotemporal Big Data Store à l’aide d’un modèle Esri Amazon Web Services CloudFormation de version 10.8 ou 10.8.1, vous pouvez effectuer la mise à niveau avec des scripts Chef.
Les étapes de mise à niveau sont différentes pour les déploiements sur Microsoft Windows et Ubuntu. Suivez les instructions propres au système d’exploitation de votre déploiement.
Mettre à niveau un stockage de Big Data spatio-temporelles sur Windows
Avant d’exécuter le script de mise à niveau, supprimez les instances EC2 depuis le groupe de mise à l’échelle automatique AWS. Ensuite, téléchargez le client Chef vers toutes les instances EC2 et exécutez les scripts pour installer ArcGIS Data Store. Enfin, exécutez le script de mise à niveau sur une des instances EC2.
Ajuster les paramètres du groupe de mise à l’échelle automatique
Procédez comme suit pour supprimer toutes les instances EC2 depuis le groupe de mise à l’échelle automatique.
- Connectez-vous à AWS Management Console et trouvez le groupe de mise à l’échelle automatique associé à votre pile de stockage de Big Data spatio-temporelles.
Le groupe de mise à l’échelle automatique inclut le nom de la pile CloudFormation. Vous pouvez également ouvrir la gestion des instances pour le groupe et confirmer que les instances EC2 du groupe participent à votre stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Modifiez les propriétés de capacité minimale et maximale du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
- Supprimez toutes les instances EC2 de votre groupe de mise à l’échelle automatique.
- Modifiez la propriété de capacité souhaitée du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
Une fois que vous supprimez toutes les instances EC2, supprimez le groupe de mise à l’échelle automatique pour empêcher quiconque d’ajouter à nouveau les instances une fois le stockage des données mis à niveau.
Télécharger le client Chef et ArcGIS Data Store vers toutes les instances EC2, sauf une
Connectez-vous à toutes les instances EC2, sauf une, dans le stockage de Big Data spatio-temporelles pour installer le client Chef et la dernière version de ArcGIS Data Store.
- Établissez une connexion Bureau à distance avec la première instance EC2 sur le stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Téléchargez et installez Chef ou Cinc Client 16.16.13. Si une version antérieure de Chef est installée, mettez-la à jour vers la version 16.16.13.
- Téléchargez le fichier d’installation ArcGIS Data Store 11.1 (ArcGIS_DataStore_Windows_111_185221.exe) depuis votre compte dans My Esri et importez les fichiers vers un dossier sur l’instance EC2.
- Téléchargez ArcGIS Cookbook version 4.1.0 (arcgis-4.1.0-cookbooks.zip) dans l’instance EC2, décompressez le fichier et placez son contenu dans le dossier C:\chef.
- Supprimez les dossiers suivants :
- C:\chef\nodes
- C:\Users\Administrator\.chef\local-mode-cache
- Créez une copie du fichier C:\chef\node.json d’origine et renommez-la vers upgr-bds-node-step2.json.
- Ouvrez le fichier upgr-bds-node-step2.json dans un éditeur de texte et modifiez les paramètres suivants :
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
"arcgis" : { "version": "11.1",
- Définissez le référentiel d’archive ArcGIS au dossier où vous avez placé les fichiers logiciels sur l’instance EC2.
"arcgis" : { "repository": { "archives": "<drive>\\<folder>"
- Renommez le paramètre private_url url.
"arcgis" : { "server": { "url":
- Modifiez la liste d’exécution pour utiliser l’action suivante.
"recipe[arcgis-enterprise::install_datastore]"
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
- Enregistrez et fermez le fichier upgr-bds-node-step2.json.
- Ouvrez une fenêtre de ligne de commande en tant qu’administrateur, modifiez le répertoire avec C:\chef, et exécutez la commande suivante : chef-client -z -j c:\chef\upgr-bds-node-step2.json.
- S’il y a plus de deux instances EC2 dans le stockage de Big Data spatio-temporelles, effectuez une connexion Bureau à distance EC2 et répétez les étapes 2 à 9. Une fois qu’une seule instance reste à mettre à jour, poursuivez avec la section suivante.
Télécharger le client Chef et ArcGIS Data Store vers le EC2 restant et exécuter le script de mise à niveau
Maintenant vous pouvez installer le client Chef et la toute dernière version de ArcGIS Data Store vers l’instance finale du Big Data Store spatio-temporel et exécuter la mise à niveau depuis cette instance.
- Établissez une connexion Bureau à distance avec l’instance EC2 restante sur le stockage de Big Data spatio-temporelles qui n’a pas été mis à niveau.
- Téléchargez et installez Chef ou Cinc Client 16.16.13. Si une version antérieure de Chef est installée, mettez-la à jour vers la version 16.16.13.
- Téléchargez le fichier d’installation ArcGIS Data Store 11.1 (ArcGIS_DataStore_Windows_111_185221.exe) depuis votre compte dans My Esri et importez les fichiers vers un dossier sur l’instance EC2.
- Téléchargez ArcGIS Cookbook version 4.1.0 (arcgis-4.1.0-cookbooks.zip) dans l’instance EC2, décompressez le fichier et placez son contenu dans le dossier C:\chef.
- Supprimez les dossiers suivants :
- C:\chef\nodes
- C:\Users\Administrator\.chef\local-mode-cache
- Créez une copie du fichier C:\chef\node.json d’origine et renommez-la vers upgr-bds-node-step3.json.
- Ouvrez le fichier upgr-bds-node-step3.json dans un éditeur de texte et modifiez les paramètres suivants :
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
"arcgis" : { "version": "11.1",
- Définissez le référentiel d’archive ArcGIS au dossier où vous avez placé les fichiers logiciels sur l’instance EC2.
"arcgis" : { "repository": { "archives": "<drive>\\<folder>"
- Renommez le paramètre private_url url.
"arcgis" : { "server": { "url":
- Modifiez la liste d’exécution pour utiliser l’action suivante :
"recipe[arcgis-enterprise::datastore]"
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
- Enregistrez et fermez le fichier upgr-bds-node-step3.json.
- Ouvrez une fenêtre de ligne de commande en tant qu’administrateur, modifiez le répertoire avec C:\chef, et exécutez la commande suivante : chef-client -z -j c:\chef\upgr-bds-node-step3.json.
Le stockage de Big Data spatio-temporelles est mis à niveau.
Mettre à niveau un stockage de Big Data spatio-temporelles sur Ubuntu
Avant d’exécuter le script de mise à niveau, supprimez les instances EC2 depuis le groupe de mise à l’échelle automatique AWS. Ensuite, téléchargez le client Chef vers toutes les instances EC2 et exécutez les scripts pour installer ArcGIS Data Store. Enfin, exécutez le script de mise à niveau sur une des instances EC2.
Ajuster les paramètres du groupe de mise à l’échelle automatique
Procédez comme suit pour supprimer toutes les instances EC2 depuis le groupe de mise à l’échelle automatique.
- Connectez-vous à AWS Management Console et trouvez le groupe de mise à l’échelle automatique associé à votre pile de stockage de Big Data spatio-temporelles.
Le groupe de mise à l’échelle automatique inclut le nom de la pile CloudFormation. Vous pouvez également ouvrir la gestion des instances pour le groupe et confirmer que les instances EC2 du groupe participent à votre stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Modifiez les propriétés de capacité minimale et maximale du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
- Supprimez toutes les instances EC2 de votre groupe de mise à l’échelle automatique.
- Modifiez la propriété de capacité souhaitée du groupe de mise à l’échelle automatique sur 0.
Une fois que vous supprimez toutes les instances EC2, supprimez le groupe de mise à l’échelle automatique pour empêcher quiconque d’ajouter à nouveau les instances une fois le stockage des données mis à niveau.
Télécharger le client Chef et ArcGIS Data Store vers toutes les instances EC2, sauf une
Connectez-vous à toutes les instances EC2, sauf une, dans le stockage de Big Data spatio-temporelles pour installer le client Chef et la dernière version de ArcGIS Data Store.
- En tant qu’utilisateur ubuntu, effectuez une connexion SSH à la première instance EC2 dans le stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Utilisez l’une des commandes ci-après pour télécharger et installer Chef ou Cinc Client 16.16.13. Si une version antérieure de Chef est installée, mettez-la à jour vers la version 16.16.13.
- Chef : sudo curl -L https://omnitruck.chef.io/install.sh | sudo bash -s -- -v 16.16.13
- Client Cinc : sudo curl -L https://omnitruck.cinc.sh/install.sh | sudo bash -s -- -v 16.16.13
- Téléchargez le fichier d’installation ArcGIS Data Store 11.1 (ArcGIS_DataStore_Linux_111_185305.tar.gz) depuis votre compte dans My Esri et importez les fichiers vers un dossier sur l’instance EC2.
- Téléchargez ArcGIS Cookbook version 4.1.0 (arcgis-4.1.0-cookbooks.tar.gz) dans l’instance EC2, décompressez le fichier et placez son contenu dans le répertoire /var/chef.
- Supprimez le répertoire /var/chef/nodes.
- Créez une copie du fichier /etc/chef/node.json d’origine et renommez-la vers upgr-bds-node-step2.json.
- Ouvrez le fichier upgr-bds-node-step2.json dans un éditeur de texte et modifiez les paramètres suivants :
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
"arcgis" : { "version": "11.1",
- Définissez le référentiel d’archive ArcGIS au dossier où vous avez placé les fichiers logiciels sur l’instance EC2.
"arcgis" : { "repository": { "archives": "<drive>\\<folder>"
- Renommez le paramètre private_url url.
"arcgis" : { "server": { "url":
- Modifiez la liste d’exécution pour utiliser les actions suivantes :
"recipe[arcgis-enterprise::install_datastore]" "recipe[arcgis-enterprise::start_datastore]"
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
- Enregistrez et fermez le fichier upgr-bds-node-step2.json.
- En tant qu’utilisateur ubuntu, modifiez le répertoire pour /var/chef, et exécutez la commande suivante : sudo chef-client -z -j /etc/chef/upgr-bds-node-step2.json
- S’il existe plus de deux instances EC2 dans le stockage de Big Data spatio-temporelles, effectuez la connexion SSH en tant qu’utilisateur ubuntu vers la prochaine instance EC2 et répétez les étapes 2 à 9. Une fois qu’une seule instance reste à mettre à jour, poursuivez avec la section suivante.
Télécharger le client Chef au EC2 restant et exécuter le script de mise à niveau
Maintenant vous pouvez installer le client Chef et la toute dernière version de ArcGIS Data Store vers l’instance finale du Big Data Store spatio-temporel et exécuter la mise à niveau depuis cette instance.
- En tant qu’utilisateur ubuntu, effectuez une connexion SSH à la dernière instance EC2 dans le stockage de Big Data spatio-temporelles.
- Utilisez l’une des commandes ci-après pour télécharger et installer Chef ou Cinc Client 16.16.13. Si une version antérieure de Chef est installée, mettez-la à jour vers la version 16.16.13.
- Chef : sudo curl -L https://omnitruck.chef.io/install.sh | sudo bash -s -- -v 16.16.13
- Client Cinc : sudo curl -L https://omnitruck.cinc.sh/install.sh | sudo bash -s -- -v 16.16.13
- Téléchargez le fichier d’installation ArcGIS Data Store 11.1 (ArcGIS_DataStore_Linux_111_185305.tar.gz) depuis votre compte dans My Esri et importez les fichiers vers un dossier sur l’instance EC2.
- Téléchargez ArcGIS Cookbook version 4.1.0 (arcgis-4.1.0-cookbooks.tar.gz) dans l’instance EC2, décompressez le fichier et placez son contenu dans le répertoire /var/chef.
- Supprimez le répertoire /var/chef/nodes.
- Créez une copie du fichier /etc/chef/node.json d’origine et renommez-la vers upgr-bds-node-step3.json.
- Ouvrez le fichier upgr-bds-node-step3.json dans un éditeur de texte et modifiez les paramètres suivants :
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
"arcgis" : { "version": "11.1",
- Définissez le référentiel d’archive ArcGIS au dossier où vous avez placé les fichiers logiciels sur l’instance EC2.
"arcgis" : { "repository": { "archives": "<drive>\\<folder>"
- Renommez le paramètre private_url url.
"arcgis" : { "server": { "url":
- Modifiez la liste d’exécution pour utiliser l’action suivante :
"recipe[arcgis-enterprise::datastore]"
- Définissez 11.1 comme version d’ArcGIS.
- Enregistrez et fermez le fichier upgr-bds-node-step3.json.
- En tant qu’utilisateur ubuntu, modifiez le répertoire pour /var/chef, et exécutez la commande suivante : sudo chef-client -z -j /etc/chef\upgr-bds-node-step3.json
Le stockage de Big Data spatio-temporelles est mis à niveau.
Effectuer la mise à niveau à l’aide d’un modèle CloudFormation
Si vous avez créé le Spatiotemporal Big Data Store avec les modèles Amazon Web Services (AWS) CloudFormation 10.9, 10.9.1 ou 11.0 fournis par Esri, vous pouvez utiliser le modèle de mise à niveau CloudFormation 11.1 correspondant pour le mettre à niveau.
Le tableau suivant répertorie les modèles de déploiement et de mise à niveau correspondants, et fournit des liens permettant d’accéder aux instructions d’utilisation des modèles de mise à niveau.
Modèle de déploiement 10.9, 10.9.1 ou 11.0 | Modèle de mise à niveau 11.1 | Instructions d’utilisation du modèle de mise à niveau |
---|---|---|
arcgis-datastore-singlemachine.template.json | arcgis-datastore-singlemachine-upgrade.template.json | Mettre à niveau un ArcGIS Data Store à une seule machine avec CloudFormation |
arcgis-datastore-cluster.template.json | arcgis-datastore-cluster-upgrade.template.json | Mettre à niveau un déploiement ArcGIS Data Store en grappe avec CloudFormation |
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