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Skalierbare internetbasierte Geo-Services
Dr. Matthias Wauer
CeBIT, 22.03.2017
Projekt GEISER
Motivation:
• Geodatenmanagement ist ein entscheidender industrieller Faktor
• Potential der Integration von Geodaten mit Sensordaten aus
cyberphysischen Systemen nicht voll ausgeschöpf
Ziel:
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 2
Offene cloudbasierte Plattform
SensordatenGeodaten Services
Akquise
Transformation
Speicherung Integration Qualitätssicherung
Verarbeitung
Auslieferung
Anwendungsfälle von GEISER
• Intelligente Parkplatzsuche (TomTom)
– Zeitaufwendige und anstrengende Aufgaben im Individualverkehr
– Ziel: smartes Routing verringert Verkehrsaufkommen & CO2 in urbanen Umgebungen
• Geodaten-basierte Industriedienstleistungen (USU)
– Service: stellt Betrieb sicher – ist immer wichtigeres Kaufkriterium
– Ziel: situationsbezogen verbesserte Servicetechnikereinsatzplanung, höhere Effizienz,
Verringerung von Kosten
• Visualisierung und Bedarfs- und Angebotsprognosen für Service-
Betriebe und Service-Kunden (YellowMap)
– Angebote sind wichtigste Umsatztreiber, kundenspezifische Ansprache
– Ziel: Orts-, Zeit-, Trend- und situationsangepasste Nachfrageprognose optimiert Umsatz
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 3
Use Case: Intelligente Parkplatzsuche
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 4
Use Case: Geomarketing heute
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 5
Geomarketing heute:
• Grobgranulare Daten
• Keine externen oder Echtzeit-Daten
Use Case: Geomarketing in Zukunf
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 6
Geomarketing zukünfig
mit GEISER:
• Detaillierte Echtzeitdaten
aus unterschiedlichen Quellen
• Nachvollziehbare Analyse
als Dienstleistung für KMUs
Innovationen von GEISER
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 7
, TT
, TT
Lösungen in GEISER
Wie erkenne ich Inhalte in meinen unstrukturierten Quelldaten?
• Extraktion und Disambiguierung (z.B. http://aksw.org/Projects/FOX)
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 8
GEISER-Plattform
RDF Store
Twitter
Message Bus (AMQP)
@ba66fan:
Heute abend
Bryan Adams
im Velodrom!
Ich freu mich
schon so!
FOX
Heute abend:
22.03.2017T19:00:00
Bryan Adams:
dbp:Bryan_Adams
Velodrom:
dbp:Velodrom_(Berlin)
Marketing
Tool
Twitter
@restaurante:
@ba66fan
Komm‘ doch
vorher noch auf
eine Pizza of ‘69
vorbei!
Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 9
Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 10
Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 11
Lösungen in GEISER
Wie verbinde ich Informationen verschiedener Quellen?
• Interlinking (z.B. http://aksw.org/Projects/LIMES)
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 12
GEISER-Plattform
ID Name Koordinate
12 Burgplatz 52.31 12.42
42 Markt 52.29 12.41
77 Bahnhof 52.35 12.34
ID Adresse Frei
23 Burgplatz 1, Leipzig 12
55 Hainstraße 12, Leipzig 0
82 Bahnhofstraße 1, Leipzig 44
Navi-Datenbasis Parkhaus-Echtzeitdaten?
Lösungen in GEISER
Wie verbinde ich Informationen verschiedener Quellen?
• Interlinking (z.B. http://aksw.org/Projects/LIMES)
• Große Datenmengen, quadratische Komplexität, komplizierte Spezifikation
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 13
GEISER-Plattform
ID Name Koordinate
12 Burgplatz 52.31 12.42
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ID Adresse Frei
23 Burgplatz 1, Leipzig 12
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82 Bahnhofstraße 1, Leipzig 44
Navi-Datenbasis Parkhaus-Echtzeitdaten?
LGD: 1,2 Milliarden Tripel Optimale Algorithmen Automatisierung mit ML
Herausforderungen
Entsprechen die Services meinen Anforderungen?
• Servicenutzer: welchen Dienst soll ich verwenden?
• Serviceanbieter: wie schlägt sich mein Dienst im Vergleich?
GEISER nutzt die HOBBIT Benchmarking-Plattform
• Horizon 2020 EU-Projekt,
http://project-hobbit.eu
• Daten-Generatoren:
– Realistische Testdaten
– Keine Datenschutzprobleme
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 14
Vielen Dank!
Dr. Matthias Wauer
Universität Leipzig, AKSW
http://aksw.org/MatthiasWauer
http://www.projekt-geiser.de
GEISER-Plattformarchitektur
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig
16
Generic ServicesGeneric Services
GEISER Platform
Generic ServicesGeneric Services
Generic Services, e.g. LIMES, DEER, FOX, AGDISTISGeneric Services, e.g. LIMES, DEER, FOX, AGDISTIS
Application Services (only samples included, use case specific)Application Services (only samples included, use case specific)
Unified GEISER REST APIUnified GEISER REST API
Generic ServicesGeneric Services
Generic ServicesGeneric Services
Data Services (querying, manipulation, geospatial, etc.)Data Services (querying, manipulation, geospatial, etc.)
Private or public cloud
(Semantic Databases, SPARK ecosystem, SANSA …)
Private or public cloud
(Semantic Databases, SPARK ecosystem, SANSA …)
GEISER
Services
Use Cases & Applications
Platform&ServiceConfigurationPlatform&ServiceConfiguration
Deployment&MaintenanceDeployment&Maintenance
Authentication&SecurityAuthentication&Security
Compatible Tooling
(loosely coupled)
Features:
visualization, exploration,
dashboarding, data analytics,
semantic search, etc.
Examples:
metaphactory, Facete,
mappify, etc.
A
M
Q
P
B
U
S
A
M
Q
P
B
U
S
Compute
Infrastructure
Dev.BestPractices&SDKDev.BestPractices&SDK
Linked Open Data Cloud
●
Mehr als 1100 Datensätze
●
Geodaten von zentraler
Bedeutung
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 17
Nachrichtenbeispiel
Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 18
// routing key: parkingapp-instance8794
// message-id: 11
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// reply-to: parkingapp-instance8794
// content-type: application/json
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}
}

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Skalierbare internetbasierte Geo-Services (German)

  • 1. Skalierbare internetbasierte Geo-Services Dr. Matthias Wauer CeBIT, 22.03.2017
  • 2. Projekt GEISER Motivation: • Geodatenmanagement ist ein entscheidender industrieller Faktor • Potential der Integration von Geodaten mit Sensordaten aus cyberphysischen Systemen nicht voll ausgeschöpf Ziel: Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 2 Offene cloudbasierte Plattform SensordatenGeodaten Services Akquise Transformation Speicherung Integration Qualitätssicherung Verarbeitung Auslieferung
  • 3. Anwendungsfälle von GEISER • Intelligente Parkplatzsuche (TomTom) – Zeitaufwendige und anstrengende Aufgaben im Individualverkehr – Ziel: smartes Routing verringert Verkehrsaufkommen & CO2 in urbanen Umgebungen • Geodaten-basierte Industriedienstleistungen (USU) – Service: stellt Betrieb sicher – ist immer wichtigeres Kaufkriterium – Ziel: situationsbezogen verbesserte Servicetechnikereinsatzplanung, höhere Effizienz, Verringerung von Kosten • Visualisierung und Bedarfs- und Angebotsprognosen für Service- Betriebe und Service-Kunden (YellowMap) – Angebote sind wichtigste Umsatztreiber, kundenspezifische Ansprache – Ziel: Orts-, Zeit-, Trend- und situationsangepasste Nachfrageprognose optimiert Umsatz Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 3
  • 4. Use Case: Intelligente Parkplatzsuche Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 4
  • 5. Use Case: Geomarketing heute Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 5 Geomarketing heute: • Grobgranulare Daten • Keine externen oder Echtzeit-Daten
  • 6. Use Case: Geomarketing in Zukunf Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 6 Geomarketing zukünfig mit GEISER: • Detaillierte Echtzeitdaten aus unterschiedlichen Quellen • Nachvollziehbare Analyse als Dienstleistung für KMUs
  • 7. Innovationen von GEISER Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 7 , TT , TT
  • 8. Lösungen in GEISER Wie erkenne ich Inhalte in meinen unstrukturierten Quelldaten? • Extraktion und Disambiguierung (z.B. http://aksw.org/Projects/FOX) Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 8 GEISER-Plattform RDF Store Twitter Message Bus (AMQP) @ba66fan: Heute abend Bryan Adams im Velodrom! Ich freu mich schon so! FOX Heute abend: 22.03.2017T19:00:00 Bryan Adams: dbp:Bryan_Adams Velodrom: dbp:Velodrom_(Berlin) Marketing Tool Twitter @restaurante: @ba66fan Komm‘ doch vorher noch auf eine Pizza of ‘69 vorbei!
  • 9. Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 9
  • 10. Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 10
  • 11. Use Case: Geomarketing in Zukunf: Demo Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 11
  • 12. Lösungen in GEISER Wie verbinde ich Informationen verschiedener Quellen? • Interlinking (z.B. http://aksw.org/Projects/LIMES) Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 12 GEISER-Plattform ID Name Koordinate 12 Burgplatz 52.31 12.42 42 Markt 52.29 12.41 77 Bahnhof 52.35 12.34 ID Adresse Frei 23 Burgplatz 1, Leipzig 12 55 Hainstraße 12, Leipzig 0 82 Bahnhofstraße 1, Leipzig 44 Navi-Datenbasis Parkhaus-Echtzeitdaten?
  • 13. Lösungen in GEISER Wie verbinde ich Informationen verschiedener Quellen? • Interlinking (z.B. http://aksw.org/Projects/LIMES) • Große Datenmengen, quadratische Komplexität, komplizierte Spezifikation Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 13 GEISER-Plattform ID Name Koordinate 12 Burgplatz 52.31 12.42 42 Markt 52.29 12.41 77 Bahnhof 52.35 12.34 ID Adresse Frei 23 Burgplatz 1, Leipzig 12 55 Hainstraße 12, Leipzig 0 82 Bahnhofstraße 1, Leipzig 44 Navi-Datenbasis Parkhaus-Echtzeitdaten? LGD: 1,2 Milliarden Tripel Optimale Algorithmen Automatisierung mit ML
  • 14. Herausforderungen Entsprechen die Services meinen Anforderungen? • Servicenutzer: welchen Dienst soll ich verwenden? • Serviceanbieter: wie schlägt sich mein Dienst im Vergleich? GEISER nutzt die HOBBIT Benchmarking-Plattform • Horizon 2020 EU-Projekt, http://project-hobbit.eu • Daten-Generatoren: – Realistische Testdaten – Keine Datenschutzprobleme Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 14
  • 15. Vielen Dank! Dr. Matthias Wauer Universität Leipzig, AKSW http://aksw.org/MatthiasWauer http://www.projekt-geiser.de
  • 16. GEISER-Plattformarchitektur Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 16 Generic ServicesGeneric Services GEISER Platform Generic ServicesGeneric Services Generic Services, e.g. LIMES, DEER, FOX, AGDISTISGeneric Services, e.g. LIMES, DEER, FOX, AGDISTIS Application Services (only samples included, use case specific)Application Services (only samples included, use case specific) Unified GEISER REST APIUnified GEISER REST API Generic ServicesGeneric Services Generic ServicesGeneric Services Data Services (querying, manipulation, geospatial, etc.)Data Services (querying, manipulation, geospatial, etc.) Private or public cloud (Semantic Databases, SPARK ecosystem, SANSA …) Private or public cloud (Semantic Databases, SPARK ecosystem, SANSA …) GEISER Services Use Cases & Applications Platform&ServiceConfigurationPlatform&ServiceConfiguration Deployment&MaintenanceDeployment&Maintenance Authentication&SecurityAuthentication&Security Compatible Tooling (loosely coupled) Features: visualization, exploration, dashboarding, data analytics, semantic search, etc. Examples: metaphactory, Facete, mappify, etc. A M Q P B U S A M Q P B U S Compute Infrastructure Dev.BestPractices&SDKDev.BestPractices&SDK
  • 17. Linked Open Data Cloud ● Mehr als 1100 Datensätze ● Geodaten von zentraler Bedeutung Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 17
  • 18. Nachrichtenbeispiel Dr. Matthias Wauer, Universität Leipzig 18 // routing key: parkingapp-instance8794 // message-id: 11 // correlation-id: 345 // app-id: parkingservice // reply-to: parkingapp-instance8794 // content-type: application/json // content-encoding: utf-8 // type: ParkingResponse { "@context": "http://projekt-geiser.de/contexts/parking.jsonld", "@id": "http://tomtom.com/parking/request345", "destination": { "lat": "51.123", "lon": "12.226" }, "parking": { "lat": "51.187", "lon": "12.230", "probability": 0.8 } }