|摘要|功能|链接|配置|文档|额外的详细信息和赞助商|
实施
织布鸟建造精美而精致的巢结构,这是任何人类工程壮举的竞争对手。其中一些巢是鸟类最大的结构。 [伊甸园]。
尽管织布工以精心编织的巢穴命名,但有些以其选择性的寄生巢习惯而闻名。 [Wikipedia]
Weaver是OGC-API调味的执行管理服务,允许执行工作流程链接各种应用程序和Web处理服务输入和输出。 EMS将远程执行推迟到一个或多个应用程序,部署和执行服务或远程服务提供商,并采用常见的工作流语言(CWL)配置来定义为每个过程部署的OGC应用程序包。
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Weaver主要是一项执行管理服务,允许执行工作流程链接各种应用程序和Web处理服务输入和输出。 EMS将工作流链中每个进程的远程执行派遣到一个或多个注册的应用程序,通过确保位于多个远程位置的实例之间的文件传输,通过确保文件的传输和执行服务。
Weaver还可以使用常见工作流语言(CWL)配置提供的应用程序定义在数据源执行应用程序部署的角色。然后,它可以直接执行带有来自WPS请求的输入的注册进程OGC应用程序软件包,以将EMS工作流执行链中的以下ADE公开输出结果。
Weaver通过提供其他功能(例如更详细的作业日志终点点,添加比标准要求的更多的过程管理和搜索请求选项)来扩展OGC API-进程,并支持远程提供商为动态过程定义注册,以命名一些。因此,并非织布工提供的所有功能都适用于其他表现类似的ADE和/或EMS实例。跟踪参考规范,以保留最小的符合要求,并为此提供反馈以打开地理空间联盟(OGC)。
可以根据其配置将Weaver作为EMS,ADE或混合动力车启动。有关更多详细信息,请参见配置和文档部分。
以下视频介绍了由应用程序,部署和执行服务以及Weaver等应用程序,部署和执行服务和执行管理服务实例提供服务和执行流程的一些功能和潜在功能。
| 关键字 |
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该视频分享了体系结构背后的基本思想,说明了地球观察数据处理的应用程序如何发展,并说明了基于机器学习的应用程序的优势。
该视频分享了体系结构背后的基本想法,说明了平台经理如何从应用程序商店中受益,并显示了主题平台中多学科工作流的潜力。
Docker图像存储库:
| 姓名 | 参考 | 使用权 |
|---|---|---|
| Dockerhub | 馆/织布工 | |
| 犯罪注册表 | OGC/Weaver | |
| Crim OGC流程 | OGC-Public |
对于预构建的图像,如下拉动:
docker pull pavics/weaver:6.1.1为方便起见,也可以使用以下标签:
weaver:6.1.1-manager :将运行用于WPS流程和作业管理的API的Weaver图像。weaver:6.1.1-worker :将运行Process Job Runner应用程序的Weaver映像。以下链接对应于现有的服务器,该服务器分别配置为EMS或ADES实例。
| 机构与合作伙伴 | 项目与描述 | 版本 | 入口点 |
|---|---|---|---|
| 信号 | DACC / OGC- Hirondelle开发实例 | https://hirondelle.crim.ca/weaver | |
| 信号 | 演示服务门户 | https://services.crim.ca/weaver | |
| Ouranos | PAVICS服务器 | https://pavics.ouranos.ca/weaver/ | |
| 多伦多大学 | 大理石气候 - 重做实例 | https://redoak.cs.toronto.edu/weaver/ | |
| Crim,ECCC,Climatlantic,Ouranos,PCIC,PCC | ceratata.ca / donneesclimatiques.ca门户网站 | https://pavics.climatedata.ca/ |
笔记
测试服务器不一定是最新版本的最新情况。
所有配置设置都可以使用weaver.ini文件覆盖,该文件将在应用程序实例化过程中选择。此处提供了此类文件的示例:weaver.ini.example。
设置Weaver(EMS/ADES/HYBRID)的操作模式是使用weaver.ini的weaver.configuration字段完成的。有关更多配置详细信息,请参阅文档。
REST API文档是自动生成的,并在路由{WEAVER_URL}/api/任何运行Weaver应用程序下使用。该文档将对应于执行的Weaver应用程序的版本。有关最新文档,您可以参考直接在ReadThedocs上提供的OpenAPI规范。
在ReadThedocs上还提供了更多有关安装,配置和使用情况的详细信息。这些是根据文档源目录中提供的相应信息生成的。
该项目最初是在OGC TestBed-14 - ESA赞助线程 - 剥削平台的发现和改进的基础上开发的,此前OGC TestBed-13-Cloud Engineering Report Report Report Report结构设计。它也建立在美国能源部的赞助基础上,以支持地球系统网格联合会(ESGF)的普通API。这些发现在OGC TestBed-14线程上报告,并且在ADES&EMS结果和最佳实践工程报告中更明确地报告了这些发现。
该项目已用于OGC TestBED -15-机器学习线程,以证明在自然资源应用程序中使用机器学习与OGC Web标准的使用。通过OGC TestBed-15:机器学习工程报告进行了进步。
在OGC TestBed-16中继续进行发展,以改善方法论,以便在地球观测应用程序包的领域提供更好的互操作地理空间数据处理。 OGC TestBed-16:数据访问和处理工程报告中提出了发现和建议。
在OGC地球观察应用程序试验后,织布工引入了视频和更多功能。在OGC地球观察应用程序中,相应的发展试验:Crim Engineering Report 。请参阅示范功能。
Weaver已被用来参与互操作性测试工作,从而导致OGC的地球观察申请套餐技术报告的最佳实践。在OGC API-流程的定义中,这导致了第2部分:部署,替换,使用公共工作流语言(CWL)作为验证的测试用例( CWL)作为靠近数据附近的OGC应用程序软件包的部署和执行的表示方法。
Weaver在OGC开放科学持续的演示者计划中采用了在地球观察中开放科学的背景下证明可重复使用,可移植性和透明度,使用OGC应用程序包编码为CWL,用于互操作性和分布式处理工作流程。它相关的发展和示威活动在OGC 129成员会议(2024年,蒙特利尔)和地球科学信息合作伙伴(ESIP)2024会议上介绍。
Weaver在OGC TestBed -20 -20 -Geodatacubes中使用,以改进和努力对涉及工作流程设计的多个社区标准进行对齐,例如CWL,OpenEO和OGC API-流程 - 第3部分:工作流程和链接,用于处理通过GeoDataCube Itspetress的多维数据处理。
此项目是通过加拿大气候服务(DACC)计划的数据分析开发的,并由Cridateata.ca / donneesclimatiques.ca门户使用。
Weaver通过金字塔网络框架在Python中实施。它是Pavics和Birdhouse生态系统的一部分,可在Birdhouse Deploy Server堆栈中获得。