Una versione di questo articolo è apparsa originariamente nel numero di maggio/giugno 2021 della rivista GeoConnexion con il titolo ' Abbassare le barriere all'ingresso '.
Negli ultimi anni, OGC ha modernizzato i propri standard per allinearli meglio alle migliori pratiche web e alle aspettative di sviluppatori e utenti, dando vita alla crescente famiglia di standard OGC API . Parte di questo impegno ha riguardato anche la progettazione di standard che sfruttino al meglio l'infrastruttura cloud, consentendo ad esempio la distribuzione e la condivisione di flussi di lavoro di analisi spaziale tra diversi provider cloud. Questo approccio favorirà la collaborazione, la trasparenza e l'accessibilità dei flussi di lavoro scientifici, elementi cardine del movimento "Open Science". Ho già accennato a questi pacchetti di elaborazione per l'osservazione della Terra nell'articolo " App Store For Big Data " pubblicato nel numero di luglio/agosto 2020 di Geoconnexion Magazine , in cui si discuteva della nostra architettura "Applications-to-the-data" e delle API dell'Application Deployment and Execution Service (ADES).
API di convenienza DAPA
Un'altra parte dello sforzo per semplificare i flussi di lavoro di elaborazione e analisi dei dati di Osservazione della Terra è lo sviluppo dell'OGC Data Access and Processing API (DAPA). Sviluppata come bozza di specifica durante l'OGC Testbed-16 nel 2020 e testata in scenari del mondo reale durante il nostro Iniziativa Testbed-17 and App pilota EO, DAPA è una cosiddetta "API di convenienza" che consente agli scienziati e ad altri analisti geospaziali di eseguire diverse operazioni su Earth Observation o altri dati utilizzando una singola chiamata API, fornendo a sua volta i dati in un formato direttamente pronto per ulteriori analisi. Ciò differenzia DAPA dalle API esistenti come OGC API – Features or API OGC – Coperture. Mentre le ultime due sono API incentrate sui dati con un focus sull'accesso ai dati e il subsetting, DAPA è un'API incentrata sull'utente che include l'accesso ai dati con l'elaborazione. In quanto tale, toglie molto carico di elaborazione all'utente.
DAPA lo fa in un modo che è per lo più indipendente dalla posizione dei dati, il che significa che la stessa chiamata può accedere ai dati archiviati in un file locale, una struttura in memoria (come un xarray) o in remoto nel cloud. In definitiva, ciò significa che un utente finale può avviare il processo su un archivio per un set di dati, quindi modificare semplicemente l'URL per far eseguire lo stesso/gli stessi processi su un set di dati completamente diverso.
Ad esempio, con una singola chiamata API DAPA, puoi dire "per favore, dammi tutti i dati che hai per questa specifica area e finestra temporale, con questi campi e come risultato di questa algebra della mappa". Un cubo di dati viene quindi creato al volo e consegnato a te in un formato pronto per essere utilizzato nel software di tua scelta. E, diciamo che lo esegui su un archivio Landsat, potresti quindi utilizzare la stessa chiamata API per riprodurlo, ad esempio, su un archivio PeruSat-1.
DAPA e ADES rientrano in uno spettro di diverse API di elaborazione disponibili da OGC [clicca per ingrandire]
Riproducibilità e scienza aperta
La riproducibilità delle chiamate DAPA, così come la possibilità di impacchettare le "app" ADES, le rende ideali per supportare il movimento Open Science. L'obiettivo del movimento Open Science è rendere la ricerca scientifica e la sua divulgazione più accessibili, sia ai professionisti che ai dilettanti, e generare conoscenza trasparente e accessibile, condivisa e sviluppata attraverso reti di collaborazione. Il movimento sta ricevendo un forte sostegno dai membri strategici dell'OGC, NASA ed ESA, che hanno anche svolto un ruolo determinante nel patrocinare lo sviluppo di DAPA e ADES. In effetti, gli standard aperti in generale, grazie alla loro capacità di favorire l'interoperabilità necessaria alla collaborazione tra organizzazioni e discipline diverse, svolgono un ruolo cruciale anche nell'ambito dell'Open Science.
La sinergia tra la missione dell'OGC per gli standard di dati FAIR (reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili) e i loro benefici per la riproducibilità della ricerca scientifica ha portato all'esplorazione del tema "Identificatori per la scienza riproducibile" nell'ambito dell'iniziativa Testbed-18 di quest'anno . Il compito consiste nello sviluppare le migliori pratiche per descrivere tutte le fasi di un flusso di lavoro scientifico, inclusi: i dati di input provenienti da varie fonti come file, API e data cube; il flusso di lavoro stesso con le applicazioni coinvolte e le relative parametrizzazioni; e i dati di output. Descrivendo accuratamente i flussi di lavoro degli studi scientifici, questi ultimi potranno essere riprodotti e analizzati in modo più efficace, elementi fondamentali del processo scientifico.
Il desiderio del movimento Open Science di rendere i dati e i processi scientifici accessibili non solo agli scienziati, ma anche a un pubblico più ampio, si sposa bene con i recenti sforzi dell'OGC volti a progettare standard con una forte prospettiva incentrata sull'utente finale , piuttosto che sulla visione incentrata sul fornitore di dati che ha dominato i precedenti lavori di standardizzazione. Ciò significa semplificare e migliorare non solo la forma e la funzione degli standard, ma anche la loro documentazione.
Standard di facile utilizzo
Anziché leggere i documenti di standardizzazione – che, per loro natura, sono definiti meticolosamente per ridurre al minimo il margine di interpretazione e risultano quindi di difficile lettura – molti sviluppatori preferiscono un approccio che parte da una documentazione e da esempi semplici. Da lì, le funzionalità aggiuntive vengono esplorate gradualmente, con il documento di standardizzazione vero e proprio che spesso rappresenta l' ultima risorsa consultata. Man mano che le tecnologie di geolocalizzazione si espandono al di fuori delle tradizionali sfere di competenza geospaziale, questa visione incentrata sull'utente diventa fondamentale per poter sfruttare appieno i vantaggi derivanti da un'adozione diffusa degli standard.
Con questo obiettivo in mente, il lavoro svolto in Testbed-17 ha abbassato la barriera d'ingresso all'implementazione e all'accesso a DAPA e ad altre API OGC, creando set di codice di esempio sia per il software lato server che lato client, script per la distribuzione e l'installazione nel cloud e guide alle migliori pratiche. A tal fine, Testbed-17 ha pubblicato il report tecnico " Attracting Developers: Lowering the entry barrier for implementing OGC Web APIs" , che fornisce agli sviluppatori web le conoscenze necessarie per sviluppare, distribuire ed eseguire API Web basate su standard, seguendo una filosofia "How-To" con numerosi esperimenti pratici, esempi e istruzioni. Ancora meglio, fornendo script che illustrano la distribuzione e il funzionamento delle istanze API su macchine locali e in diversi ambienti cloud, renderà più agevole la sfida di mappare i componenti software all'infrastruttura cloud.
Oltre alla documentazione, agli esempi di codice e alle implementazioni pensati per semplificare la vita degli utenti, OGC ha anche reclutato il suo primo membro dello staff Developer Relations (DevRel), Joana Simoes. Joana fornisce un'interfaccia tra OGC e la comunità degli sviluppatori, con uno sguardo specifico all'affrontare: Di cosa hanno bisogno gli sviluppatori da OGC? Dove hanno difficoltà? Quali materiali possiamo fornire per aiutare?
Tutte queste attività derivano dall'ambizione dell'OGC di rendere i nostri standard più facili da comprendere e implementare, e più concreti rispetto al lavoro svolto in precedenza. L'OGC sostiene con convinzione che gli standard, rendendo i dati reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili, liberano un valore immenso e favoriscono collaborazioni trasversali che offrono numerosi vantaggi alla società. Allineando gli standard stessi ai principi FAIR, stiamo abbassando le barriere alla loro adozione e diffondendo ulteriormente il loro valore.
Cosa pensi che OGC possa fare per rendere i nostri standard più facili da comprendere e implementare? Faccelo sapere scrivendo a OGC e alla nostra responsabile delle relazioni con gli sviluppatori, Joana Simoes, all'indirizzo ogc.org/contact.
