Une version de cet article a été initialement publiée dans le numéro de mai/juin 2021 de Magazine GéoConnexion sous le titre 'Abaisser la barrière à l’entrée.
Au cours des dernières années, l'OGC a modernisé ses normes pour mieux s'aligner sur les meilleures pratiques du Web et les attentes des développeurs et des consommateurs, ce qui a entraîné une croissance de notre Famille de normes API OGC. Une partie de cet effort a également consisté à concevoir nos normes pour mieux tirer parti de l'infrastructure cloud, notamment en étant capable de déployer et de partager des flux de travail d'analyse spatiale entre différents fournisseurs de cloud. Cette approche bénéficiera à la collaboration, à la transparence et à l'accessibilité des flux de travail scientifiques, qui sont toutes les pierres angulaires du mouvement de la « science ouverte ». J'ai déjà évoqué ces packages de traitement d'observation de la Terre dans le «App Store pour le Big Data» article dans le numéro de juillet/août 2020 de Magazine Géoconnexion, qui a discuté de notre architecture « Applications-to-the-data » et des API du service de déploiement et d'exécution d'applications (ADES).
L'API pratique DAPA
Une autre partie de l'effort visant à simplifier les flux de travail de traitement et d'analyse des données d'observation de la Terre est le développement de l'API d'accès et de traitement des données de l'OGC (DAPA). Développée en tant que spécification préliminaire lors de l'OGC Testbed-16 en 2020, et ayant été testée dans des scénarios réels au cours de notre Initiative Testbed-17 et Pilote d'applications EO, DAPA est une « API de commodité » qui permet aux scientifiques et autres analystes géospatiaux d'exécuter plusieurs opérations sur l'observation de la Terre ou d'autres données à l'aide d'un seul appel d'API, fournissant ainsi les données sous une forme directement prête pour une analyse ultérieure. Cela différencie DAPA des API existantes telles que OGC API – Features or API OGC – Couverture. Alors que les deux dernières sont des API centrées sur les données et axées sur l'accès aux données et leur sous-ensemble, DAPA est une API centrée sur l'utilisateur qui inclut l'accès aux données avec le traitement. En tant que telle, elle soulage l'utilisateur d'une grande partie de la charge de traitement.
DAPA le fait d'une manière qui est en grande partie indépendante de l'emplacement des données, ce qui signifie que le même appel peut accéder aux données stockées dans un fichier local, une structure en mémoire (comme un xarray) ou à distance dans le cloud. En fin de compte, cela signifie qu'un utilisateur final peut lancer le processus sur une archive pour un ensemble de données, puis simplement modifier l'URL pour que le ou les mêmes processus s'exécutent sur un ensemble de données entièrement différent.
Par exemple, avec un seul appel d’API DAPA, vous pouvez dire « veuillez me fournir toutes les données dont vous disposez pour cette zone et cette fenêtre temporelle spécifiques, avec ces champs et comme résultat de cette algèbre cartographique ». Un cube de données est alors créé à la volée et vous est livré sous un format prêt à être utilisé dans le logiciel de votre choix. Et, supposons que vous l’exécutiez sur une archive Landsat, vous pourriez ensuite utiliser le même appel d’API pour le reproduire sur, par exemple, une archive PeruSat-1.
DAPA et ADES s'inscrivent dans un spectre d'API de traitement différentes disponibles auprès de l'OGC [cliquez pour agrandir]
Reproductibilité et science ouverte
La reproductibilité des appels DAPA, tout comme la modularité des « applications » ADES, les rend idéales pour soutenir le mouvement Open Science. Le mouvement Open Science vise à rendre la recherche scientifique et sa diffusion plus accessibles – aux professionnels comme aux amateurs – et à générer des connaissances transparentes et accessibles, partagées et développées à travers des réseaux de collaboration. Le mouvement reçoit un soutien important de la part de Membres stratégiques de l'OGC La NASA et l’ESA ont également joué un rôle déterminant dans le parrainage du développement de DAPA et d’ADES. En effet, les normes ouvertes en général, en raison de leur interopérabilité nécessaire à la collaboration entre organisations et disciplines, jouent également un rôle essentiel dans la science ouverte.
La synergie entre la mission de l'OGC pour les normes de données FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) et leurs avantages pour la reproductibilité de la recherche scientifique a conduit au sujet de « Identifiants pour une science reproductible » à explorer cette année Banc d'essai-18 Initiative. La tâche consiste à développer les meilleures pratiques pour décrire toutes les étapes d'un flux de travail scientifique, notamment : les données d'entrée provenant de diverses sources telles que des fichiers, des API, des cubes de données ; le flux de travail lui-même avec les applications concernées et les paramétrisations correspondantes ; et les données de sortie. En décrivant avec précision les flux de travail des études scientifiques, les études peuvent ensuite être mieux reproduites et examinées, deux caractéristiques du processus scientifique.
Le désir du mouvement Open Science de rendre les données et les processus scientifiques accessibles à plus que de simples scientifiques s'accorde bien avec les efforts récents de l'OGC pour concevoir des normes avec une forte l'utilisateur final-une perspective centrée sur le fournisseur de données, plutôt que sur le fournisseur de données, qui domine les travaux de normalisation antérieurs. Cela signifie simplifier et améliorer non seulement leur forme et leur fonction, mais aussi leur documentation.
Normes conviviales
Plutôt que de lire des documents de normes – qui sont, par nature, méticuleusement définis pour réduire la marge d’interprétation et donc fastidieux à lire – de nombreux développeurs privilégient une approche qui commence par une documentation simple et des exemples. À partir de là, des fonctionnalités supplémentaires sont explorées étape par étape, le document de norme réel étant souvent le document de référence. dernier La technologie de localisation se développe au-delà des sphères d'expertise géospatiales traditionnelles, et cette vision centrée sur l'utilisateur devient essentielle si l'on veut tirer parti des avantages de l'adoption généralisée des normes.
Dans cette optique, les travaux entrepris dans Testbed-17 ont abaissé la barrière d'entrée pour la mise en œuvre et l'accès à DAPA et à d'autres API OGC en créant des ensembles d'exemples de code pour les logiciels côté serveur et côté client, des scripts pour le déploiement et l'installation dans le cloud et des guides de bonnes pratiques. À cette fin, Testbed-17 a fourni le rapport d'ingénierie Attirer les développeurs : abaisser la barrière d'entrée pour la mise en œuvre des API Web OGC, qui fournit aux développeurs Web les connaissances nécessaires pour développer, déployer et exécuter des API Web basées sur des normes, en suivant une philosophie « How-To » avec de nombreuses expériences pratiques, des exemples et des instructions. Mieux encore, en fournissant des scripts qui illustrent le déploiement et le fonctionnement des instances d'API sur des machines locales ainsi que dans différents environnements cloud, il fera du défi de mapper des composants logiciels à l'infrastructure cloud une expérience fluide.
En plus de la documentation, des exemples de code et des implémentations destinés à faciliter la vie des utilisateurs, OGC a également recruté son premier membre du personnel Developer Relations (DevRel), Joana Simoes. Joana assure l'interface entre OGC et la communauté des développeurs, avec un regard spécifique sur les questions suivantes : De quoi les développeurs ont-ils besoin de la part d'OGC ? Où rencontrent-ils des difficultés ? Quels supports pouvons-nous leur fournir pour les aider ?
Toutes ces activités sont issues des ambitions de l'OGC de rendre nos normes plus faciles à comprendre et à mettre en œuvre, et de les rendre plus accessibles. tangible que nos travaux antérieurs. L'OGC maintient sa position selon laquelle les normes - en rendant les données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables - ouvrent une valeur considérable et favorisent des collaborations croisées qui offrent de nombreux avantages à la société. les normes elles-mêmes en s’alignant sur les principes FAIR, nous abaissons les barrières à leur adoption et diffusons davantage leur valeur.
Selon vous, que peut faire l'OGC pour rendre nos normes plus faciles à comprendre et à mettre en œuvre ? Faites-le savoir à l'OGC et à notre DevRel, Joana Simoes, à l'adresse ogc.org/contact.
