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Eric Brewers CAP-Theorem besagt, dass im Falle von

Netzwerkpartitionen nur eine von zwei Garantien erreicht werden kann:

Konsistenz oder Verfügbarkeit. Zehn Jahre später legt Joseph

Hellerstein das CALM-Theorem nach, und beweist das, was wir

eigentlich schon immer alle schon geahnt haben: Im Falle von

Netzwerkpartitionen sind Konsistenz UND Verfügbarkeit unter

bestimmten Bedingungen eben doch möglich! Wie das geht, zeigen wir

euch in diesem Vortrag, und nehmen euch mit auf eine Journey vom

CAP-Theorem hin zum CALM-Theorem. Wir räumen mit gängigen Mythen auf

und zeigen euch, wie ihr das CALM-Theorem praktisch anwenden

könnt. Basierend auf unseren empirischen Erfahrungen aus

verschiedenen Studien (Case Studies und Action Research Studies) und

unserer laufenden Forschung entwickeln wir Architektur-Empfehlungen

und Entwurfsmuster für das Design von daten-intensiven, verteilten

Anwendungen. Der Vortrag gibt konkrete Hilfestellungen für

Architekt:innen, demonstriert Entwurfsmuster mit laufendem Code und

teilt mit den Teilnehmern unsere frei verfügbaren open access

Architektur-Guidelines.

about this event: https://bobkonf.de/2022/braun-bieniusa.html

Conal Elliott’s Compiling to Categories sparked interest in novel

interpretations of Haskell programs that are accessible to a casual

user of the language. Conal also created some proofs of concept with

very compelling examples. However, many potential users were stymied

by some limitation or other in the PoCs. At Kittyhawk, we were also

attracted to the approach. Thankfully, we had the resources to commit

to it, which allowed us to extend the PoC and even the original paper

to make it work for us. And now, hopefully, it can work for you as

well. This talk will introduce the approach, our use of it as a code

generator for the flight control system of our electric aircraft, the

limitations we ran into, and our solutions to them.

about this event: https://bobkonf.de/2022/pfeil.html

Der Vortrag beschreibt das Erfassen von (Obst-)Bäumen in OpenStreetMap. Das Tagging der verschiedenen

taxonomischen Stufen, auch mit Hilfe von Wikidata, wird diskutiert. Am Beispiel der

Berliner Kleingartenkolonie "Am Stadtpark I" wird die systematische Kartierung der

Obstbäume demonstriert. Eine Karte, die die Obstbäume auf den Parzellen in hohen

Zoomstufen zeigt, wird vorgestellt. Sie beruht auf einer Erweiterung des

Standard-Mapnik-Kartenstils für OSM.

Die Schweizerhose ist eine alte Birnensorte. Ihren Namen hat sie wegen der

längsgestreiften Früchte, die an die Uniformhosen der Schweizergarde erinnern.

Schrebergärtner kultivieren gerne alte Obstsorten, die im Ertragsanbau keine Rolle (mehr)

spielen und tragen so zur Erhaltung dieser Kultursorten bei. Der Vortrag beschreibt

das Erfassen von (Obst-)Bäumen in OpenStreetMap. Das Tagging der verschiedenen

taxonomischen Stufen, auch mit Hilfe von Wikidata, wird diskutiert. Am Beispiel der

Berliner Kleingartenkolonie "Am Stadtpark I" wird die systematische Kartierung der

Obstbäume demonstriert. Eine Karte, die die Obstbäume auf den Parzellen in hohen

Zoomstufen zeigt, wird vorgestellt [1]. Sie beruht auf einer Erweiterung des

Standard-Mapnik-Kartenstils für OSM. Obstgehölze in Kleingärten sind in

der Regel nicht in amtlichen Baumkatastern verzeichnten. Das Erfassen dieser Bäume

bereichert OSM somit um einen wertvollen Datenbestand.

[1] [obstbaumkarte.de](https://www.obstbaumkarte.de)

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/7QGFC8/

envVisio ist ein neuartiger Ansatz zur Datenbereitstellung, in dem heterogene Sach-, Prozess- und Geodaten homogen verwaltet, veknüpft und per Dienst weiterverarbeitbar bereitgestellt werden. Aktuell wird envVisio als mFUND-Förderprojekt in Kooperation mit Behörden, die diverse Daten und praktische Probleme beisteuern, implementiert. Der Vortrag gibt einen Überblick über die Kernideen des Ansatzes, stellt den Dienst vor und berichtet über die Erfahrungen von Nutzenden.

envVisio ist ein neuartiger Ansatz zur Bereitstellung von Daten über die Umwelt und eine Antwort auf die Frage, wie eine nachhaltige Digitalisierung von Daten zur Umwelt gelingen kann. Die weitere Digitalisierung verlangt zwingend die Bereitstellung von Daten, die einfach weiterverarbeitet werden können, sodass die Daten in neue Wertschöpfungen[1] umgesetzt werden können.

envVisio wendet sich gegen die heute übliche Herangehensweise, sämtliche Daten zu Umweltthemen entsprechend der Geo-Normen der ISO 191xx zu modellieren und bereitzustellen, wie das z.B. in INSPIRE oder X-ÖV geschieht. Diese Herangehensweise produziert eine Reihe von Problemen bei der Weiterverarbeitung von Daten: Die Datenstrukturen sind phänomenal auf einige Anwendungsfälle zugeschnitten. Sie sind statisch, nicht erweiterbar, oft sehr kompliziert und von Anwendungsfall zu Anwendungsfall verschieden.

Um aus solchen Datenstrukturen neue Anwendungen zu generieren, die nicht den Anwendungsfällen entsprechen, auf die sie zugeschnitten wurden, ist ein hoher Aufwand nötig.

Es muss ständig neu codiert werden. Zu jedem neuen Thema muss für die Nutzung und Weiterverarbeitung der bereitgestellten Daten neu implementiert werden. Wie sollen auf diese Weise komplexe Themen bearbeitet werden? Wo sollen die dafür notwendigen Codierer herkommen? Das ist enorm kostspielig und damit eigentlich genau das Gegenteil, was mit der IT erreicht werden soll.

Hinzu kommt, dass auf diese Weise der Zugang zu den Daten auf wenige Expert*Innen beschränkt bleibt. Um Daten in solchen Strukturen verstehen und lesen zu können, ist Fachwissen und eine Vertrautheit mit dem Modell erforderlich. Egal wie offen solche Daten über das Internet erreichbar sind, zugänglich sind sie noch lange nicht.

envVisio setzt mit einer neuen Art der Modellierung einen Kontrapunkt. Kern des Ansatzes ist ein Datenmanagement, das alle Informationen themenübergreifend verknüpfbar und einheitlich strukturiert verarbeitet, sie flexibel verwalten kann und über standardisierte Dienste mit einfach weiterverarbeitbaren Inhalten bereitstellt. Dazu werden alle Objekte aus der Realität in der Datenbank in festen Strukturen verwaltet. Sach-, Prozess- und Geodaten werden separat gespeichert und durch Metadaten in den selben Strukturen beschrieben. Verbindungstabellen erfassen die komplexen Beziehungen zwischen Objekten in der Realität. Dadurch können z.B. Objekte ohne eigenen Geobezug durch ihre Verbindung mit Geobasisdaten räumlich verortet werden. Die Daten selbst, die beschreibenden Metadaten und die Verbindungen sind über einen Dienst unabhängig von ihren Eigenschaften einheitlich abfragbar.

Die Umsetzung erfolgt mit einem aus mehreren Softwarekomponenten bestehenden Data Warehouse, das die Daten entsprechend des envVisio-Modells verwaltet und Import, Visualisierung und Datenbereitstellung unterstützt (siehe https://wiki.gdi-de.org/display/gdideorg/Systemspezifikation+envVisio). Einbindung in Webanwendungen und Standard-GIS Software ist somit unabhängig von der konkreten Anwendung und unter Berücksichtigung der Beziehungen zwischen Objekten verschiedenster Art problemlos möglich.

envVisio konkurriert nicht mit anwendungsbezogenen Fachapplikationen, sondern stellt die Daten der einzelnen Fachverfahren in einen gemeinsamen Kontext mit gegenseitigen Verweisen. Dadurch entsteht eine neue Qualität themenübergreifend harmonisierter Daten. envVisio kann ergänzend in vorhandene Infrastrukturen eingebunden werden. Im Hintergrund können Daten aus Fachapplikationen importiert oder für diese bereitgestellt werden.

envVisio setzt auf offene Zugänge und offenes Wissen:

• Das Modell und seine Ansätze sind in [2] und [3] ausführlich beschrieben und werden in weiteren wissenschaftlichen Publikationen ausgeführt.

• Insbesondere bei der Datenbereitstellung setzt envVisio auf Anbindung der offenen Standards. Der für die Datenbereitstellung definierte envVisio Service beruht auf dem OGC API-Features – Standard und erweitert ihn (siehe https://wiki.gdi-de.org/display/gdideorg/envVisio+Service).

• Open Data Portale sind innerhalb des Projekts wichtige Datenquellen und Orientierungspunkte bei Architekturentscheidungen. envVisio ist so entworfen, dass es als einfach zu bedienende und robuste Schnittstelle für Open Data genutzt werden kann.

• Für envVisio entwickelte Software wird als Open Source veröffentlicht.

Die Methode ist in der Praxis mehrfach umgesetzt, im Folgenden zwei Beispiele:

• Das Landesamt für Umwelt-, Natur- und Verbraucherschutz Nordrhein-Westfalen stellt Daten aus allen Fachbereichen in der Datenföderierungsschicht DFS zusammen. Die DFS ist ein Data Warehouse, das nach der envVisio-Methode aufgebaut ist. Es vereint die Fachdaten zu den Themen Gewässerschutz/Wasserwirtschaft, Bodenschutz, Klima und Energie, Naturschutz, Immissionsschutz, Anlagentechnik und –überwachung in einer einheitlich strukturierten Datenhaltung. Aktuell wird der envVisio Service implementiert, um alle diese Daten nun in einer einheitlichen Struktur bereitzustellen. Damit wird in Nordrhein-Westfalen nun das, was z. B. INSPIRE erreichen wollte, umgesetzt: die behördlich erhobenen Daten liegen in einfach weiterverarbeitbaren und einheitlichen Strukturen zur Schaffung neuer und weiterführender Softwarelösungen vor.

• Das 2020 gestartete mFUND-Projekt „envVisio-GI“ setzt die envVisio-Methode für kommunale Daten um. Die Kommunen erheben vielfältigste, zumeist untereinander nicht kompatible Daten bei der Überwachung der Prozesse in unserer Umwelt. Mithilfe von envVisio werden die Daten zusammengeführt. Der envVisio Service zeigt auf, wie sie einerseits einem breiten Anwenderspektrum zugänglich gemacht und andererseits interoperabel angeboten werden können (s. https://wiki.gdi-de.org/display/gdideorg/mFund).

In beiden Fällen wird ein einziger Datenpool angelegt, der heterogene Daten zur Umwelt aus verschiedenen Quellen sammelt und in einer homogenen Struktur zusammenführt. Damit können die bei den Behörden anfallenden, z. T. sehr unterschiedlichen Aufgaben bewältigt werden. Darüber hinaus eröffnet der Datenpool eine Reihe neuer Möglichkeiten: Die Daten liegen innerhalb einer Struktur bereit, die unabhängig von zweckgebundenen Anwendungsfällen ist. Werkzeuge unterstützen ein exploratives, durch Neugier und zieloffenes Interesse getriebenes Durchsuchen der Daten. Ein breiter Anwender*Innenkreis kann die Daten erforschen und beliebig miteinander verschneiden; eigene, von den Intentionen der ursprünglichen Anwendungsfälle weit entfernte Aggregationen der Daten bilden; neue Perspektiven auf die Daten anschaulich machen; neue Erkenntnisse aus den Daten gewinnen und neue Applikationen implementieren, die diese Daten nutzen.

Der Vortrag gibt einen Überblick über die Kernideen des envVisio-Ansatzes, den Aufbau der Komponenten und berichtet über die praktischen Erfahrungen.

Anmerkungen und Quellen:

[1] Mit „Wertschöpfung“ ist hier keine finanzielle Wertschöpfung gemeint, sondern eine informatische: neue Informationen, ein bessere Vergleichbarkeit, eine breitere Datenbasis. Der Begriff „Anwendungsfall“ wurde bewusst vermieden, weil er eine zu exakte Zielstellung voraussetzt. Es geht eben nicht darum, bestimmte vorab definierte Anwendungsfälle und Anforderungen zu bedienen, sondern eine möglichst universelle Bereitstellung von Daten zu ermöglichen.

[2] Rudolf, H.: Umweltdatenmanagement: Eine Geo-Inspiration. Bernhard Harzer Verlag GmbH Karlsruhe (2018)

[3] Rudolf, H.: Umweltdaten-Intelligenz; In: Freitag, U., Fuchs-Kittowski, F., Abecker, A., Hosenfeld, F. (Hrsg.): Umweltinformationssysteme – Wie verändert die Digitalisierung unsere Gesellschaft?, Springer Vieweg, Wiesbaden 2020

Links:

Unterseite des Wiki des GDI-DE zum Projekt: https://wiki.gdi-de.org/display/gdideorg/mFund

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/FSRZNG/

geOrchestra ist eine komplette Geodateninfrastruktur (GDI) und vereint eine Reihe von verbreiteten Open-Source Komponenten. Diese umfassen GeoNetwork als Metadatenkatalog, GeoServer, GeoWebCache, GeoFence und Jasig CAS. In Diesem Vortrag untersuchen wir das Potential von geOrchestra im Einsatz bei großen Unternehmen mit einem Fokus auf deren speziellen Anforderungen.

Der modulare und interoperable Aufbau machen die Geodateninfrastruktur (GDI) geeignet für den Einsatz als Unternehmens-GDI. So ermöglicht das Spring Framework die Einbindung von anderen Komponenten (z.b. Einbindung alternativer Kartenviewer). Konformität mit OGC Standards ist sehr wichtig, denn nur so können die unterschiedliche Komponenten und potentielle externe GDIs zusammenarbeiten.

Eine wachsende Zahl an Behörden und Unternehmen nutzen geOrchestra, hier geben wir einen Einblick in den Einsatz der Anwendung bei der Deutschen Telekom, wo geOrchestra eine Kernkomponente im Projekt FTTH-Factory darstellt. In der FTTH-Factory wurde die Planung potentieller Trassen für den Glasfaserausbau automatisiert. geOrchestra als GDI liefert viele der wesentlichen Bestandteile für diesen Prozess, angefangen mit einem Single Sign-on (SSO) Authentifizierungssystem für die Verwaltung der Zugriffe auf sämtliche Dienste/Komponenten, über GeoServer für die Bereitstellung der Trassen (WFS), zu Geofence als spezielle Authentifizierungs-Komponente für GeoServer.

Eine Besonderheit des FTTH-Factory Projekts ist die zugrundeliegende Infrastruktur, die bei Bedarf automatisiert aufgebaut werden kann. geOrchestra hat sich in dieser stark orchestrierten Umgebung als ideale GDI erwiesen, denn geOrchestra wurde speziell für die Steuerung von einzelnen Komponenten als Microservices designed. Einzelne Komponenten wie GeoServer können so nach Bedarf skaliert werden.

Aktuelle Entwicklungen im Zusammenhang mit geOrchestra umfassen ein Rewrite des Metadatenkatalogs GeoNetwork mit dem Ziel die Anwendung als Microservice nutzen zu können. Das relativ neue Projekt Geoserver-Cloud geht im Hinblick auf Microservices noch einen Schritt weiter. Hierbei werden Teile von Geoserver wie Kartendienste (WFS, WMS, etc.) und die UI als Microservices steuerbar, was eine Skalierung auf der Funktionsebene ermöglicht. An der Einbindung von GeoServer-Cloud in geOrchestra wird aktuell gearbeitet.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/R9DAUB/

Die Zusammenarbeit des BKG mit dem FOSSGIS e.V. führte u.a. zur Entwicklung eines OSM-Moduls für die Geomatik-Ausbildung am BKG. Hier wird ins OSM-Datenmodell und in verschiedene Mappingtools eingeführt und unter Betreuung eines BKG-Mitarbeiters gemappt. Der Vortragende erläutert die Inhalte des OSM-Moduls anhand einiger Praxis-Beispiele.

Im Rahmen der Zusammenarbeit des BKG mit dem FOSSGIS e.V. wurde u.a. ein OSM-Modul für die Geomatik-Ausbildung entwickelt. Ergänzend zu bestehenden Lerninhalten an der Berufsschule, die sich mit OSM beschäftigen, setzen sich die Azubis nun am Ende des zweiten und zu Beginn des dritten Lehrjahres in zwei thematischen Blöcken mit OSM auseinander.

In der Berufsschule werden Ende des ersten Lehrjahres OSM-Accounts angelegt. Eine erste Datenerfassung erfolgt mit dem Id-Editor; dort werden Hausumringe auf Basis von Satellitenbildern erfasst, außerdem lernen die Azubis bereits die Arbeit im Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) kennen. Im zweiten Lehrjahr werden OSM-Daten über verschiedene Plattformen heruntergeladen (OverpassTurbo, Geofabrik) und in eine PostgreSQL-DB eingebunden. Im dritten Lehrjahr wird u.a. OSM als WMS in QGIS verwendet.

Am BKG werden nun verschiedene Aspekte von OSM vertieft. Zuerst wird in einem ersten Block ausführlich in das OSM-Datenmodell und Tagging-Konventionen eingeführt. Die Auszubildenden lernen ergänzend zum Id-Editor JOSM und vereinfachende Arbeitsabläufe bei der Datenerfassung kennen. Das Gelernte wurde in 2021 durch eine Fortführung des Schul-Mapathons, der bereits in einem BoF im vergangenen Jahr auf der FOSSGIS vorgestellt wurde (und entsprechender Kennzeichnung der Edits durch #BKG), vertieft. In einem zweiten Block erfolgt die Entwicklung eines weiteren möglichen Mapathon-Themas mit entsprechender Daten- und Tagging-Recherche.

Im Vortrag werden die Struktur des OSM-Moduls in der Geomatik-Ausbildung und einige Arbeitsbeispiele der Auszubildenden vorgestellt.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/8AFQEY/

In diesem Beitrag stellen wir vorläufige Ergebnisse aus dem vom BMVI geförderte Forschungsprojekt FAIR (https://www.fair-opendata.de/) vor. Ziel des Projektes ist es, den Informations- und Datenaustausch zwischen dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und den wirtschaftlichen und öffentlichen, wie auch privaten Akteuren zu vereinfachen. Zu diesem Zweck werden eine Reihe von Diensten zur verbesserten Auffindbarkeit, Verarbeitung, Visualisierung und Abgabe von meteorologischen Daten entwickelt.

Klima- und Wetterdaten spielen eine wichtige Rolle für z.B. die Identifizierung von Maßnahmen gegen den Klimawandel und die Optimierung von Industrien. Ein korrektes Verständnis und der Umgang mit solchen Daten ist jedoch für viele potentielle Nutzer ohne meteorologischen Hintergrund oft schwierig. Zur Verarbeitung und Analyse dieser Daten benötigen Nutzer zudem oft spezialisierte Softwarelösungen und eine Infrastruktur, die in der Lage ist, mit großen Datenmengen umzugehen; eine weitere Hürde um die Daten in Wert setzen zu können.

In diesem Beitrag stellen wir vorläufige Ergebnisse aus dem vom BMVI geförderte Forschungsprojekt FAIR (https://www.fair-opendata.de/) vor. Ziel des Projektes ist es, den Informations- und Datenaustausch zwischen dem Deutschen Wetterdienst (DWD) und den wirtschaftlichen und öffentlichen, wie auch privaten Akteuren zu vereinfachen. Zu diesem Zweck werden eine Reihe von Diensten zur verbesserten Auffindbarkeit, Verarbeitung, Visualisierung und Abgabe von meteorologischen Daten entwickelt. Neben Wetter APIs und App-Entwicklungen, werden die Datenprodukte des DWD über das FAIR-Portal und die YellowMaps-Plattform angeboten. Eine REST-API und ein Uploadbereich ermöglichen zudem die einfache Datenbereitsellung von Dritten in Richtung der Öffentlichkeit und dem DWD.

Der Fokus des Projekts liegt zunächst auf der optimierten Informations- und Datenbereitstellung für drei verschiedene Testszenarien: 1) die Planung von Windparks, 2) die Integration von meteorologischen Daten für die individuelle Verkehrsführung und 3) die Planung von gesellschaftlichen Ereignissen, wie z.B. Festivals. In diesem Beitrag möchten wir anhand des Szenarios zur Planung von Windparks die Notwendigkeit der FAIR-Dienste motivieren und die bisher umgesetzten FAIR-Dienste vorstellen.

Im Vortrag werden wir auf den Stand des Projektes eingehen und zudem Ideen und bereits umgesetzte Produkte vorstellen, die aus unserer Sicht die Nutzbarkeit der frei-verfügbaren Daten des DWD erhöhen.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/HSPCDM/

Mr. Map wird entwickelt, um die Backends der Geoportale der Bundesländer RLP, Hessen und Saarland abzulösen. In dieser Demo-Session zeigen wir den praktischen Einsatz von Mr. Map anhand typischer Workflows.

Mr. Map wird entwickelt, um die Backends der Geoportale der Bundesländer RLP, Hessen und Saarland abzulösen.

In dieser Demo-Session zeigen wir den praktischen Einsatz von Mr. Map anhand typischer Workflows:

- Die Nutzung der integrierten Geosearch-Engine zum Auffinden von Geodaten und Diensten (Ressourcen)

- Registrierung neuer Ressourcen

- Absicherung und Monitoring von Ressourcen

- Anlegen von Karten und Nutzung der abgegebenen OWS-Context-Dokumente

- Die Nutzung der Web-APIs

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/WKUM9G/

Das OSGeo-Projekt deegree stellt seit mehreren Jahren umfassende Referenzimplementierungen für OGC-Standards wie WFS, WMS und WMTS bereit. Der Vortrag geht auf die aktuellen Neuerung in deegree und die Unterstützung des neue Standards OGC API - Features sowie die aktuellen Entwicklungen ein.

Das OSGeo-Projekt deegree hat gemeinsam mit den Anwender:innen in den letzten Jahren intensiv an einer verbesserten Unterstützung für die Bereitstellung von Geodaten im Rahmen der INSPIRE-Richtlinie gearbeitet.

Wichtige technologische Weiterenwicklungen wie die Unterstützung von Java 11 und des neuen Standards OGC API - Features sind entwickelt worden und warten nun darauf in einem Major-Release veröffentlicht zu werden.

Die Präsentation zeigt die wichtigsten Neuerungen in deegree, eine kurze Übersicht zum Stand der laufenden Aktivitäten und einen Ausblick auf weitere geplante Features.

about this event: https://pretalx.com/fossgis2022/talk/8WMUJF/

It has now been a decade since React revolutionized

frontend GUI programming with ideas from functional

programming. After ten years, however, the promise of simple

program logic for complex apps is still not fulfilled. State

management remains an unsolved problem. In this talk I propose

that we take to functional programming again to escape this

misery. We analyze code “in its transient nature not less than

its momentary existence” so that at the end of our journey we

find lenses and stores and true lossless

composability.

about this event: https://bobkonf.de/2022/schlegel.html