Nach zwei Jahren pandemiebedingtem Unterbruch fand vom 14. bis 16. November 2022 in Berlin wieder der Esri European Developer Summit statt. 450 Teilnehmende aus 42 Ländern zeigten, dass das Bedürfnis für Austausch gross war. Im Folgenden schildern Konstantin und ich unsere persönlichen Eindrücke der Konferenz.
Plenary Session
Die rund dreistündige Plenary war ein gelungener Rundumblick ins Esri-Universum, vollgepackt mit spannenden Neuerungen. Die ganz grossen Ankündigungen blieben indes aus. Die Tendenz von Esri, noch stärker auf No- und Low-Code zu setzen, ist zwar eindrücklich, entspricht aber mangels (echter) Mehrsprachigkeit noch nicht den Ansprüchen unserer Schweizer Kunden. Bezüglich Darstellung von 3D-Daten haben uns das verbesserte Terrain-Shading, Wettereffekte und das Snapping beim 3D-Editing am meisten beeindruckt. Auch die Kompatibilität mit Game Engines für 3D-Simulationen und Augmented-Reality-Applikationen wird weiterhin stark vorangetrieben. Das Thema «Analytics» in jeglicher Form (ganz im Sinne von Esris Slogan «See what others can’t») war ebenfalls omnipräsent, nicht nur in der Plenary, sondern auch in den nachgelagerten Technical Workshops. Jack Dangermond war leider nicht physisch präsent, sondern nur per Aufzeichnung. Dennoch wurde seine Aufforderung, am Developer Summit neue Freundschaften zu schliessen, gut aufgenommen: Der Austausch untereinander war rege und fruchtbar.
DataScience
Ein mehrfach auftauchendes Thema und ein Bereich, den Esri aktuell stark vorantreibt, ist Deep Learning mit Geodaten. Als potenzielle Use Cases wurden dabei vor allem Objekterkennung, Objektklassifizierung, Pixelklassifizierung, Edge Detection, Change Detection und Image-to-image Translation genannt. Deep Learning bietet Esri (beim Bezug entsprechender Erweiterungen) in unterschiedlichen Umgebungen an, sowohl offline mit ArcGIS Pro als auch in ArcGIS Online oder ArcGIS Enterprise.
Im Living Atlas bietet Esri einige vortrainierte Modelle für die typischen Use Cases an, welche auch mit eigenen Testdatensätzen weitertrainiert werden können, um sie auf eigene Anwendungsfälle zuzuschneiden. Zusätzlich ist es möglich, komplett eigene Modelle zu trainieren, wofür es sowohl No-Code-Ansätze in ArcGIS Pro und Enterprise gibt, als auch programmatische Möglichkeiten mit dem arcgis.learn Modul der ArcGIS API for Python.
Besonders hervorzuheben ist dabei das Deep Learning Studio, welches ab ArcGIS Enterprise 11.0 mit der Image Server-Erweiterung verfügbar ist. Dort können mehrere Nutzerinnen und Nutzer in einer kollaborativen Umgebung Modelle trainieren und miteinander teilen.
Flutter
Ein Highlight für uns war der Austausch in einer kleinen Gruppe mit Euan Cameron, dem CTO von Esri. Inc., zum Thema Google Flutter. Dabei wurde die Frage aufgeworfen, ob Flutter in absehbarer Zukunft von Esri unterstützt werden wird. Kurz: Nein, wird es nicht. Im Bereich Cross-Plattform setzt Esri auf .NET MAUI von Microsoft. Der Aufwand, eine ArcGIS Runtime aufzubauen und langfristig zu unterhalten, ist für Esri sehr gross. Umso wichtiger ist es für sie, sich auf die aus ihrer Sicht vielversprechendsten und zu ihrem bisherigen Portfolio passendsten Technologien zu setzen. Die Flutter-Runtime alternativ als reines Open-Source-Projekt zu lancieren, erachtet Euan von vornherein als Totgeburt.
Fazit
Leider war – unserer Meinung nach – die Flughöhe vieler Technical Workshops nicht adressatengerecht: Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler dürfen einen grösseren Tiefgang erwarten als an einer Business Partner Conference. Wir wünschten uns beim nächsten Mal mehr hands-on experience.
Lustig, aber auch mutig, war, dass die DevSummit-Party im Münchner Hofbräu Wirtshaus stattgefunden hat, und das in Berlin! 🙂
Insgesamt war der Summit, wie man es sich von Esri gewohnt ist, perfekt organisiert. Konstantin und ich haben uns wohl gefühlt. It was awesome!