Eine Version dieses Artikels erschien ursprünglich in der Mai/Juni 2021 Ausgabe von GeoConnexion Magazin unter dem Titel 'Senkung der Eintrittsbarriere. "
In den letzten Jahren hat OGC seine Standards modernisiert, um sie besser an die Best Practices im Web und die Erwartungen von Entwicklern und Verbrauchern anzupassen. Dies hat zu unserem wachsenden OGC API-Standardfamilie. Teil dieser Bemühungen war auch die Entwicklung unserer Standards, um die Vorteile der Cloud-Infrastruktur besser zu nutzen, einschließlich der Möglichkeit, räumliche Analyse-Workflows über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und zu teilen. Dieser Ansatz wird der Zusammenarbeit, Transparenz und Zugänglichkeit wissenschaftlicher Workflows zugutekommen – allesamt Eckpfeiler der „Open Science“-Bewegung. Ich habe diese Verarbeitungspakete für die Erdbeobachtung bereits im „App Store für Big Data” Artikel in der Juli/August-Ausgabe 2020 von Geoconnexion Magazin, in dem unsere „Applications-to-the-Data“-Architektur und die Application Deployment and Execution Service (ADES)-APIs besprochen wurden.
Die DAPA Convenience API
Ein weiterer Teil der Bemühungen, die Verarbeitung und Analyse von Daten der Erdbeobachtung zu vereinfachen, ist die Entwicklung der OGC Data Access and Processing API (DAPA). Sie wurde als Spezifikationsentwurf während des OGC Testbed-16 im Jahr 2020 entwickelt und während unserer Initiative „Testbed-17“ und EO Apps PilotDAPA ist eine sogenannte „Convenience-API“, die es Wissenschaftlern und anderen Geoanalysten ermöglicht, mehrere Operationen an Erdbeobachtungsdaten oder anderen Daten mit einem einzigen API-Aufruf auszuführen und die Daten in einer Form bereitzustellen, die direkt für weitere Analysen bereit ist. Dies unterscheidet DAPA von bestehenden APIs wie OGC API – Features or OGC API – Abdeckungen. Während es sich bei den beiden letztgenannten um datenzentrierte APIs mit Schwerpunkt auf Datenzugriff und Teilmengen handelt, handelt es sich bei DAPA um eine benutzerzentrierte API, die Datenzugriff und Verarbeitung einschließt. Auf diese Weise wird dem Benutzer ein Großteil der Verarbeitungslast abgenommen.
DAPA tut dies auf eine Weise, die weitgehend unabhängig vom Datenstandort ist. Das bedeutet, dass derselbe Aufruf auf Daten zugreifen kann, die in einer lokalen Datei, einer In-Memory-Struktur (wie einem Xarray) oder remote in der Cloud gespeichert sind. Letztendlich bedeutet dies, dass ein Endbenutzer den Prozess für ein Archiv für einen Datensatz initiieren und dann einfach die URL ändern kann, um denselben Prozess bzw. dieselben Prozesse für einen völlig anderen Datensatz auszuführen.
Mit einem einzigen DAPA-API-Aufruf können Sie beispielsweise sagen: „Bitte geben Sie mir alle Daten, die Sie für dieses bestimmte Gebiet und Zeitfenster haben, mit diesen Feldern und als Ergebnis dieser Kartenalgebra.“ Ein Datenwürfel wird dann im Handumdrehen erstellt und Ihnen in einem Format geliefert, das Sie in der Software Ihrer Wahl bearbeiten können. Und wenn Sie dies beispielsweise auf einem Landsat-Archiv ausführen, können Sie denselben API-Aufruf verwenden, um es beispielsweise auf einem PeruSat-1-Archiv zu reproduzieren.
DAPA und ADES passen in ein Spektrum verschiedener Verarbeitungs-APIs, die bei OGC erhältlich sind [zum Vergrößern klicken]
Reproduzierbarkeit und Open Science
Die Reproduzierbarkeit der DAPA-Aufrufe sowie die Packbarkeit der ADES-Apps machen sie ideal für die Unterstützung der Open Science-Bewegung. Die Open Science-Bewegung zielt darauf ab, wissenschaftliche Forschung und ihre Verbreitung zugänglicher zu machen – für Profis und Amateure gleichermaßen – und transparentes und zugängliches Wissen zu generieren, das über Netzwerke der Zusammenarbeit geteilt und entwickelt wird. Die Bewegung erhält große Unterstützung von Strategische Mitglieder des OGC NASA und ESA haben mit ihrer Förderung auch die Entwicklung von DAPA und ADES maßgeblich unterstützt. Offene Standards im Allgemeinen spielen auch in der Open Science eine entscheidende Rolle, da sie die für die Zusammenarbeit zwischen Organisationen und Disziplinen erforderliche Interoperabilität ermöglichen.
Die Synergie zwischen der Mission des OGC für FAIR-Datenstandards (Findable, Accessible, Interoperable und Reusable) und deren Nutzen für die Reproduzierbarkeit wissenschaftlicher Forschung hat zum Thema geführt: „Kennungen für reproduzierbare Wissenschaft“ erkundet werden in diesem Jahr Testbed-18 Initiative. Die Aufgabe besteht darin, Best Practices zu entwickeln, um alle Schritte eines wissenschaftlichen Workflows zu beschreiben, einschließlich: Eingabedaten aus verschiedenen Quellen wie Dateien, APIs, Datenwürfeln; der Workflow selbst mit den beteiligten Anwendungen und entsprechenden Parametrisierungen; und Ausgabedaten. Durch die genaue Beschreibung der Workflows wissenschaftlicher Studien können die Studien besser reproduziert und überprüft werden – beides Kennzeichen des wissenschaftlichen Prozesses.
Der Wunsch der Open Science-Bewegung, wissenschaftliche Daten und Prozesse nicht nur Wissenschaftlern zugänglich zu machen, passt gut zu den jüngsten Bemühungen des OGC, Standards mit einem starken Endbenutzer-zentrierte Perspektive, statt der datenanbieterzentrierten Sichtweise, die frühere Standardisierungsarbeiten dominiert hat. Das bedeutet, dass nicht nur Form und Funktion, sondern auch die Dokumentation vereinfacht und verbessert werden müssen.
Benutzerfreundliche Standards
Anstatt Standarddokumente zu lesen – die von Natur aus sorgfältig definiert sind, um den Interpretationsspielraum zu verringern und daher mühsam zu lesen sind – bevorzugen viele Entwickler einen Ansatz, der mit einfacher Dokumentation und Beispielen beginnt. Von dort aus werden schrittweise zusätzliche Funktionen erkundet, wobei das eigentliche Standarddokument oft der letzte Ressource, die konsultiert wird. Da die Standorttechnologie über die traditionellen georäumlichen Kompetenzbereiche hinauswächst, wird diese benutzerzentrierte Sichtweise entscheidend, wenn die Vorteile einer weit verbreiteten Einführung von Standards genutzt werden sollen.
Vor diesem Hintergrund senkte die Arbeit in Testbed-17 die Einstiegshürde für die Implementierung und den Zugriff auf DAPA und andere OGC-APIs, indem sie Beispielcodesätze für sowohl server- als auch clientseitige Software, Skripte für die Bereitstellung und Installation in der Cloud sowie Best-Practice-Leitfäden erstellte. Zu diesem Zweck lieferte Testbed-17 den Engineering Report Entwickler anlocken: Senkung der Einstiegshürde für die Implementierung von OGC-Web-APIs, das Webentwicklern das notwendige Wissen vermittelt, um standardbasierte Web-APIs zu entwickeln, bereitzustellen und auszuführen. Dabei wird eine „How-To“-Philosophie mit vielen praktischen Experimenten, Beispielen und Anleitungen verwendet. Und das Beste: Durch die Bereitstellung von Skripten, die die Bereitstellung und den Betrieb von API-Instanzen auf lokalen Rechnern sowie in verschiedenen Cloud-Umgebungen veranschaulichen, wird die Herausforderung, Softwarekomponenten einer Cloud-Infrastruktur zuzuordnen, zu einem reibungslosen Erlebnis.
Zusätzlich zu den Dokumentationen, Codebeispielen und Implementierungen, die das Leben der Benutzer einfacher machen sollen, hat OGC auch seine erste Mitarbeiterin für Developer Relations (DevRel) eingestellt, Joana Simoes. Joana fungiert als Schnittstelle zwischen OGC und der Entwickler-Community und widmet sich insbesondere den Fragen: Was brauchen Entwickler von OGC? Wo haben sie Schwierigkeiten? Welche Materialien können wir zur Verfügung stellen, um zu helfen?
Alle diese Aktivitäten sind das Ergebnis der Ambitionen des OGC, unsere Standards leichter verständlich und umsetzbar zu machen und greifbar als unsere frühere Arbeit. OGC steht hinter seiner Position, dass Standards – indem sie Daten auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar machen – enormen Wert freisetzen und übergreifende Zusammenarbeit ermöglichen, die der Gesellschaft viele Vorteile bietet. Indem die Normen selbst Indem wir uns an den FAIR-Prinzipien orientieren, senken wir die Hürden für ihre Einführung und steigern ihren Wert weiter.
Was kann OGC Ihrer Meinung nach tun, um unsere Standards verständlicher und umsetzbarer zu machen? Informieren Sie OGC und unsere DevRel Joana Simoes unter ogc.org/kontakt.
