Presentation given at the BI Symposium on December 5th, 2014.

1. Cloud Computing für die Verarbeitung von
Metadaten
Prof. Magnus Pfeffer
pfeffer@hdm-stuttgart.de

2. Überblick
 Herausforderung Metadatenmanagement
 Werkzeuge zum Metadatenmanagement
 Cloud-basierte Dienstleistungen
 Aktuelle Projekte
 Fazit

3. Herausforderung Metadatenmanagement
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4. Früher war alles einfacher...
 (Online-)Katalog
 Titelaufnahmen gedruckter Medien mit lokalem Bestand
 Verknüpfte Normdaten
 Zentrale, kooperative Bearbeitung im Verbund
 Datenmanagement
 Ein Datenformat (MAB2)
 Ein Regelwerk (RAK)
 Ein Datenlieferant (Verbund)
 Ein Datenempfänger (integriertes Bibliothekssystem oder
lokaler OPAC)
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5. Und heute?
 Resource Discovery
 Elektronischer und gedruckter Bestand
 Bücher und Zeitschriften
 Titel- und Aufsatzebene
 Konsortial erworbene elektronische Zugänge
 Bibliografische Daten
 Volltexte
 Andere digitale Medien
 Bilddatenbanken
 Digitalisate
 Freie Quellen
 Open Access
 Nicht lizenzierte Medien
 Bibliografischer Nachweis als Ausgangspunkt für Lieferdienste
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6. Und heute?
 Datenmanagement
 Viele Datenformate
 MAB2, Marc21, Dublin Core, METS/MODS, …
 Viele Regelwerke
 RAK, AACR, RDA, ...
 Viele Datenquellen
 Eigene Datenbanken, Verbund, Konsortium, Lieferanten,
Anbieter, ...
 Mehrere Datenempfänger
 Integriertes Bibliothekssystem
 Resource Discovery System
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7. Herausforderungen
 Komplexität der Datenverarbeitung
 Kenntnis von Formaten
 Qualitätssicherung
 Informationsverluste
 Datenmengen
 Mehrere zehn Millionen Einträge nur für lizenzierte Medien
möglich
 Freie + nichtlizenzierte Medien → mehrere hundert
Millionen Einträge
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8. Werkzeuge zum Metadatenmanagement
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9. Metafacture
 Entwickelt im Rahmen des Projekts Culturegraph
 Hauptentwickler: Deutsche Nationalbibliothek und HBZ-NRW
 Komponenten
 Flux
 Skriptsprache zum Aufbau von Verarbeitungs-Pipelines
 Umwandlung, Speichern und Analysieren von Daten
 Keine Programmiersprachenkenntnisse erforderlich
 Morph
 Anwendungsspezifische Sprache zur Verarbeitung von Metadaten
 Modellierung als „Pipeline“
 Konfiguration in XML
 Framework
 Technische Umsetzung der einzelnen Komponenten in Java
 Erweiterbar durch eigene Programme
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10. Catmandu
 Sammlung von Werkzeugen zur Datenverarbeitung in
Bibliotheken
 Einlesen von Metadaten aus unterschiedlichen Quellen
 Speichern von Metadaten
 Suchen in Metadaten
 Export und Umwandlung in unterschiedliche Formate
 Sprache „Fix“
 Beschreibung von Transformationen und Bearbeitung von
Metadaten
 Entwicklung von eigenen Abläufen und Anwendungen
durch Kombination der Werkzeuge mit anderen
Entwicklungsumgebungen
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11. d:swarm
 Datenintegrations- und -modellierungswerkzeug
 Flexibles (elastisches), graphenbasiertes Datenmodell
 Überführung von Daten aus heterogenen Datenquellen
 Middleware-Lösung
 Durchführung aller bibliothekarischen
Datenverarbeitungsprozesse
 zwischen bestehenden Datenmanagementsystemen und
Webanwendungen (z.B. Discovery-System)
 Unterstützt u.a.
 Analysen zur Verbesserung der Datenqualität
 Deduplizierung und Zusammenführen von Titeldaten
 FRBRisierung bibliographischer Daten
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12. Cloud-basierte Dienstleistungen
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13. Das Versprechen der „Cloud“
 Web-basierte Dienstleistungen
 Von einfacher Infrastruktur bis zu komplexer Software
 Skalierung der Leistung nach Bedarf
 Gigantische Speichervolumina
 Schnelle Rechenleistung
 Nutzungsbasierte Abrechnung
 Keine hohen Anschaffungskosten
 Planbare laufende Kosten
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14. Cloud: Einfache Dienstleistungen
 Rechnerkapazität
 Virtuelle Server in Rechenzentren
 Auswahl bei Ausstattung und Betriebssystem
 Große Anzahl in kurzer Zeit buchbar
 Speicherkapazität
 Anteile an großen Festplatten-Verbünden
 Auswahl bei Geschwindigkeit und Netzanbindung
 Sehr große Datenmengen speicherbar
→ „Infrastructure-as-a-Service“ (IaaS)
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15. Produkte
 Rechenkapazität
 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
 Google Compute Engine
 Microsoft Azure Virtual Machines
 Speicherkapazität
 Amazon Simple Storage Service (S3)
 Google Storage
 Microsoft Azure Storage
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16. Nutzungsszenarien
 Wechsel der Arbeitsumgebung
 Vom eigenen Arbeitsplatzrechner oder lokalen Server zum
virtuellen Server beim Cloud-Anbieter
 Vorteil: Geringere Kosten bei höherer Kapazität
 Beispiel: Amazon EC2 Typ „c3.8xlarge“ mit 32 CPUs und 60
GB RAM: $1,68 pro Stunde
 Zentrale Speicherung von großen Datenmengen
 Metadaten unter freien Lizenzen („Open Data“)
 Vorteil: Schneller Zugriff ohne Last für Netzwerke von
Datenanbietern
 Beispiel: Google Storage 50GB mit 10GB Transfers:
$2,61 pro Monat
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17. Cloud: Definierte Umgebungen
 Bereitstellung von Schnittstellen zur Programmierung
spezifischer Anwendungen
 Höherer Abstraktionsgrad
 Kunde „sieht“ nur die Schnittstellen, nicht mehr die virtuelle
Maschine mit Betriebssystem
 Umsetzung in Infrastruktur Aufgabe des Diensteanbieters
 Angebote für unterschiedliche Zielanwendungen
 Wissenschaftliche Datenverarbeitung
 Web-basierte Anwendungen
 Datenbanken
→ „Platform-as-a-Service“ (PaaS)
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18. Produkte
 Google App Engine
 Plattform für die Entwicklung von Web-Applikationen
 Programmiersprachen: Java, Python, PHP, Go
 Eigenschaften
 Persistente Speicherung von Daten
 Automatische Skalierung und Lastverteilung
 Programmabläufe, die nicht von Webzugriffen ausgelöst
werden
 Asynchrone Berechnungen, zeitgesteuerte Läufe
 Aber: Kein direkter Zugang zum Server
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19. Produkte
 Hadoop
 Plattform zur Programmierung verteilter Berechnungen zur
echten Skalierung für sehr große Datenmengen
 Eigenschaften
 Persistente Speicherung und Datenzugriff über alle Rechner
des Verbundes
 Automatisiert Aufteilen des Arbeitspakets, Verteilen auf
mehrere Rechner, Zusammenführen der Ergebnisse
 Programmierung in Java
 Zusätzliche Skriptsprachen zur einfacheren Programmierung
(z.B. „Pig Latin“)
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20. Produkte
 AWS DynamoDB
 NoSQL-Datenbankservice
 NoSQL
 Speicherung von Schlüssel-Wert-Paaren
 Speicherung von teilstrukturierten Daten
 Besser geeignet für typische Anwendungen im Metadatenbereich
als klassische relationale Datenbanken
 Eigenschaften
 Sehr schneller schlüsselbasierter Zugriff auf Daten
 konsistente Latenz im einstelligen Millisekundenbereich
 Skalierung für alle Größenordnungen
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21. Nutzungsszenarien
 Hadoop
 Verteilte Bearbeitung sehr großer Datenmengen
 Komplexe Operationen
 Datenvergleich und Clustering ähnlicher Daten
 Datenbereinigung
 Unterstützt in Metafacture
 NoSQL
 Zentrale indexierte Ablage von Daten („Backend“)
 Schneller Zugriff über Identifikatoren
 Spontane Abfragen und einfache Analysen direkt über die
Datenbank möglich
 Unterstützt in Catmandu und Metafacture
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22. Cloud: Einzelanwendungen
 Anwendungen für Endanwender
 Komplette Abstraktion der technischen Umsetzung
 Kunde nutzt nur noch eine web-basierte Schnittstelle
 Umsetzung und Skalierung Aufgabe des Anbieters
 Zahlreiche Angebote
 Dropbox
 Google Mail
 Microsoft Office 365 online
 …
 Aber: (Noch) keine für Metadatenverarbeitung
→ „Software-as-a-Service“ (SaaS)
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23. Aktuelle Projekte
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24. Datenaggregation
 Idee
 Sammeln von Open-Data Metadatenpaketen
 Dokumentierte Ablage in Cloud-Speicherdienst
 Bereitstellung in mehreren Datenformaten
 Erhoffter Nutzen
 Zentrale Anlaufstelle für Datennutzer
 Vermeidung von Doppelarbeit
 Einfache Nachnutzung in virtuellen Servern
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25. Toolsets
 Idee
 Bereitstellung von Werkzeugen und Programme zur
Metdatenverarbeitung ohne aufwändige Installation
 Vorbereitete Server-Einrichtung für Cloud-Dienste
 Wenn möglich: Testinstallationen mit web-basiertem
Zugang
 Erhoffter Nutzen
 Niederschwelliger Zugang zu den Werkzeugen
 Einfache Evaluation der Möglichkeiten
 Nutzung in der Lehre
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26. Fazit
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27. Es sieht ganz gut aus...
 Komplexität der Verarbeitung
 Es gibt gute Werkzeuge zur Vereinfachung häufiger
Bearbeitungsschritte
 Zahlreiche Projekte
 Unterschiedliche Ansätze und Schwerpunkte
 Sehr aktive Entwicklung
 Anwendungen in der Praxis und Forschung
 Bald: Anwendung in der Lehre
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28. Es sieht ganz gut aus...
 Cloud-Dienste
 Einfacher Effizienzgewinn und Kostenvorteile durch die
Umstieg auf IaaS-Angebote jederzeit realisierbar
 Gemeinsame Nutzung von Daten und Werkzeugen durch
Bereitstellung in Cloud-Angeboten
 Skalierung auch für sehr große Datenmengen durch die
Nutzung von PaaS-Angeboten technisch möglich
 Und besonders: d:swarm als vielversprechender Ansatz
eines SaaS-Angebots im Bereich Metadatenmanagement
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29. Fragen
??
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30. Danke für Ihre Aufmerksamkeit!
Folien online unter
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