Logo. Michael Lautenschlager (DKRZ) WissGrid AP3 Review, Potsdam 28.01.10

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Inhalt: Hintergrund und Motivation Aktuelle Umsetzung 2

Langzeitarchivierung im Life Cycle Langzeitarchivierung (LZA): Sicherung der Nachnutzbarkeit Bitstream Preservation: Datenentitäten bleiben erhalten Content Preservation: Datenentitäten bleiben lesbar Data Curation: Datenentitäten bleiben interpretierbar Datenentitäten: Digitale Medien und wissenschaftliche Primärdaten 3

LZA-Dienste, LZA-Ebenen und Akteure WissGrid Dienste-Fokus: Content Preservation 4

Schwerpunkt Ein zentraler Aspekt in Content Preservation: Anpassung vorhandener Datenformate an sich verändernde SW-Werkzeuge Strategie: A) Konvertieren: Veraltete Speicherformate in aktuelle Formate konvertieren (z.b. digitale Medien) B) Konservieren: SW-Werkzeuge zum Lesen der Speicherformate auf aktuelle Rechnerarchitekturen migrieren (z.b. hochvolumige Daten aus (Klima-)Modellierung und Erdbeobachtung) WissGrid Fokus für LZA-Dienste auf A): Transformation definierter Formate kann am ehesten automatisiert und als Grid-Dienst implementiert werden. 5

LZA-Dienste LZA-Dienste, die sich aus WissGrid Architektur ergeben: Repository: SW-System, das Daten mit Metadaten im Grid verwaltet Formatkonvertierung: Konvertierung in neue technische Form für dasselbe intellektuelle Objekt Formatcharakterisierung: Auslesen technischer Metadaten aus Dateien Formatvalidierung: Prüft Übereinstimmung von Objekten mit Definition bzw. Charakterisierung Provenienz-Service: Informationen um Entstehung und Modifikation von Daten sollen in LZA-Repositorien integriert werden, um Nachvollziehbarkeit sicherzustellen WissGrid Dienste Framework (WDF): Stellt LZA-Dienste im Grid zur Verfügung 6

LZA-Dienste im OAIS-Ingest LZA-Dienste im OAIS-Ingest als Interface zum Forschungsdatenarchiv: Formatvalidierung: Prüfung auf Formatfehler beim Einfüllen in Forschungsdatenarchiv (OAIS quality assurance ) Formatcharakterisierung: bietet Provenienzinformation. Übergang zu Data Curation und inhaltlichen Metadaten fließend (OAIS general descriptive information ) Formatkonvertierung: unterschieden nach migration on ingest, migration on access und migration on obsolence (verschiedene OAIS Referenzen, hier generate AIP ) Provenienz-Service: Speicherung der Prozessinformation, enthalten in OAIS Informationspaketen. 7

Formatcharakterisierung und validierung Funktionaler Ablauf: Identifikation des Datenformats Identifikation des richtigen Formatmoduls Formatmodul parst Daten Anwendung der Validierungskriterien Serialisierung der gewonnenen Metadaten in Zielformat Technische Umsetzung: JHOVE2 wurde entwickelt für Standard- Medienformate, Erweiterung auf NetCDF in Klima-Community im Rahmen von C3-Grid (Details AWI, Bremerhaven) 8

Formatkonvertierung Funktionaler Ablauf: Identifikation des Datenformats (z.b. JHOVE) Evaluation der Abhängigkeiten und Entscheidung zur Aggregation in LZA Identifikation des richtigen Konvertermoduls Ausführung des Konvertermoduls und Validierung des Zielformats Generierung von Provenienzmetadaten Technische Umsetzung: CriB und kopal Migration Manager sind Frameworks zur Formatkonvertierung (Prototypen), eigentliche Konvertierung durch externe Dienste Klima-Community: Aggregation von Einzelfiles in Container-Format (tar) CMOR-2: Konvertierung von Modelloutput in NetCDF4 CDOs (Climate Data Operators): Konvertierung in NetCDF, GRIB, ASCII WDCC des DKRZ: Konvertierung NetCDF oder GRIB in ASCII 9

Provenienzdienst Metadaten der Prozessierung werden in XML-Container (z.b.ogf- Usage-Record) gespeichert und mit XSLT-Mapping auf Metadaten in LZA Repositorien der Forschungsdatenarchive abgebildet (z.b. PREMIS- Standard für preservation metadata, CERA-2 im WDCC/DKRZ, ISO19115 im C3-Grid)). Entwurf: C3-Grid: Metadaten werden in den einzelnen Datenbearbeitungsschritten der Workflows angepasst 10

WissGrid Dienste Framework (WDF) Ablauf einer LZA Aufgabe: 1. Submit: Annahme der LZA- Aufgabe (z.b. Konvertiere JPEG Daten, die älter als zwei Jahre sind, in JPEG 2000) 2. Extract: Filterung der gefragten Daten aus Repository 3. Identify: Auswahl einer verfügbaren CE (computing element), auf dem der gefragte Dienst installiert ist 4. Stage-In: Transfer der Daten auf das CE 5. Stage-Out: Annahme der konvertierten Daten, nach Ablauf des Jobs 6. Re-Ingest: Rückführung der Daten in das Repository und Aktualisierung der Metadaten 11