LODチャレンジ2015 受賞作品（プラチナスポンサー賞）

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47. Linked Open処理の実装 横井 一仁
48. データがRDF化されない理由 • データ提供者: データをRDF化する処理が適切か不明 • データ利用者: RDFデータからアプリケーションに必要なデータを取り出すことができな いことがある(もしくは加工処理が追加で必要) 図1 課題の例 データ RDFストア 独自RDF化 処理 アプリケーション 全てのデータ利用者に適した RDF化処理が不明 テキスト データ利用者 (アプリ開発者) データ提供者 RDF データ 開発したいアプリに必要な データを上手く抽出できない
49. 解決方法(Linked Open処理) RDF化処理をオープンにしたデータ加工サービス • RDF化処理プログラムをオープンにする。 (第三者のボランティアが自身の目的に合わせてプログラム修正可能) • RDF化処理の実行環境をオープンする。 (ボランティアが独自RDF化処理を実行可能) • RDF化後のデータをオープンにする。 (ボランティア同士で2,3次加工し、データの価値を高めることができる) RDF化 処理1 クラウドサービスとして提供 RDF化 処理2 データ, RDFストア 図2 解決方法 処理共有&実行 処理追加 &実行 RDFストア ・・・ ボランティア1 RDFストア (データ価値高) ・・・ ボランティア2 処理とデータを共有し、 データの価値を高め、 継続的に改善を行える サービス データ加工サービス 処理複製 &編集も可
50. Linked Open処理の実現イメージ(IBM Bluemix) • データ加工サービス: ウェブアプリケーションとして実装する。 内部では以下の2つのサービスを活用する。 • RDF化処理: 処理の修正、公開、連携が容易なNode-REDを RDF化処理の実行環境として利用 • RDFストア: Graph Data StoreをRDFデータの格納先として利用 データ加工サービス Graph Data Store (データ、RDFストア) Node-RED (RDF化処理の実行 環境として利用) ・外部のREST APIと連携可 ・ソースコードの共有が容易 ・MQTTプロトコルを介し、 複数の処理と多段接続が可能 アプリケーション ウェブI/Fとコンポーネント 接続部分の新規実装が必要 MQTT MQTT REST API Graph Data Store (データ、RDFストア)
51. 効果 • RDF化処理、処理後データが公開されていることで、 全ての人がRDF化処理やRDFデータを改善してゆける。 • データ提供者は、データを提供することのみに注力できる。 (RDF化処理実施者になることも可能) • データ利用者は、アプリに必要なRDFストアを選択するのみのため、開発に 注力できる。(RDFデータがなければ、RDF化処理実施者になることも可能) データ, RDFストア クラウドサービスとして提供 RDF化 処理 データ, RDFストア データ利用者 (アプリ開発者) データ提供者 RDF化処理実施者 (多数のボランティア) 図3 解決策の例 データ提供 のみに注力 開発に必要なRDF ストアを選択するのみ データ加工サービス データの加工のみに注力 アプリ ケーション
52. 実現できる未来 多くの人、コンピューティングリソースを用いて、 人類が持つ全てのデータの質を、改善し、活用しやすくする。 実現例 • コミュニティによる大規模ウェブ検索エンジン (現在の様に数社の独占状態をなくし、真に良いサービスを生む様にする) • テキスト、画像、音声を用いたサービスのデータセット提供 (データ改善アイデアを持つ個人がPB級のデータを手軽に扱える様にする) RDF化 処理 RDF化 処理 現在の LOD RDF化 処理 LOD v1 (データ価値高) ・・・ ウェブ上 のデータ LOD v2 (データ価値さらに高) 現在
53. クラウドサービスとして提供する理由 • データとコンピューティングが近くに 集約されている方が、処理効率が良い。 (数か所のデータセンタが高速なネットワークで 接続されているクラウドサービスの形態が最適である) • コンピューティングリソースが豊富 (大量の計算を行う際に有効である。一方、ほとんど リソースを使用しない処理が大量にあってもコスト上問題ない) • ストレージが低価格 (ペタバイト級のデータも現実的な価格で格納できる)