Efraín Lima Miranda

Aplicación web para la visualización del Conocimiento del Centro Aeroespacial Alemán

(DLR)

Efraín Lima Miranda

Septiembre 2014

Índice

Introducción

Qué es el DLR
El Transporte y la Mobilidad en el DLR
Situación de Partida
Objetivos del Proyecto

Solución Implementada

Elección de la Visualización
Elección del Software
Elección de la Arquitectura

Conclusiones
Bibliografía Principal

Centor Aeroespacial Alemán (DLR)

El DRL es una de las instituciones públicas más importantes dedicadas a la investigación en la República Federal Alemana.

Oficinas centrales en Porz (Colonia)
15 delegaciones (32 institutos) en Alemania, 5 en el extrajero
7.700 trabajores en plantilla
Presupuesto de 157 millones de euros (año 2014)
Aeronáutica - Espacio - Energía - Seguridad - Transporte

Transporte y la Movilidad en el DLR

El transporte y su evolución es uno de sus temas de estudio.
26 institutos colaboran con grandes conjuntos de datos estadístos y bases de datos.
La gestión del conocimiento juega un papel clave.

Instituto para la Investigación del Trasporte Aéreo y el Sistema Aeroportuario (FW)

Dedicado a la investigación de la evolución del tráfico aéreo y de los sistemas aeroportuarios a lo largo del tiempo

MONITOR-Portal

Instituto para la Investigación del Transporte (VF)

Investiga los avances y perspectivas del transporte de pasajeros y comercial para conseguir en el futuro un sistema de transporte moderno, eficiente y sostenible para las personas y el medio ambiente.

Clearingstellen Verkehr

STRADA@DLR

Portal unificado que engloba los datos provenientes de "Clearingstellen Verkehr" y "MONITOR-Portal"

KnowledgeFinder (2010-2013)

Framework de búsqueda para portales del conocimiento cuya finalidad principal es la recuperación de la información y del concimiento de una forma simple e intuitiva.

Situación de Partida

Sólo es posible una fuente de datos
Interfaz de usuario y búsqueda sólo centrada en el texto
Implementado usando Vaadin 6
Índice de búsqueda Lucene 3.0.2
Portal Liferay 6.1.1
Configuración a nivel de código

KnowledgeFinder II

Mejora de la visualización conocimiento y de las estructuras y relaciones de los datos
Participación de nuevas fuentes de datos en el DLR relacionadas con el "Transporte y la Movilidad"

Elección de la Visualización

Buscar la estructura visual que represente con más fidelidad el conocimiento y las estructuras complejas y que sea intuitivo para el usuario.

Chord Diagram

Bubble Chart

Circle Packing

Grafo - Force Layout

Tecnología de Visualización

D3.js (Data-Driven Documents)

Biblioteca Open Source de JavaScript para la manipulación de documentos basados en datos (HTML5).
Claridad y calidad del código. Extensa documentación y ejemplos ilustrativos.
Facilidad de adaptación a las actuales y futuras necesidades específicas de KnowledgeFinder II.

Leaflet con D3.js

Índice de Búsqueda

Apache Solr 4.8

Unificación de Lucene y Solr en marzo de 2010.
Configuración basada en ficheros XML.
Opciones más potentes de búsqueda.
Optimizado para gran volumen de peticiones.

Tipo de Aplicación

Modelo Vista Controlador (MVC)

Costosa y necesaria actualización de Vaadin 6 → 7
Difícil incorporación de los elementos de D3.js en Vaadin.
Flexibilidad de MVC
D3.js y los recursos externos (JSON, XML, CSV, ...)
Liferay: los servicios webs y los usuarios

Arquitectura

Planificación

Inicial

Replanteada

Objetivos Alcanzados (1)

Visualización del Conocimiento

Interfaz de usuario intuitiva, dinámica e interactiva donde se representan las estructuras de datos complejas del conocimiento.
La visualización aparece como el elemento principal de la búsqueda pero sin menospreciar las posibilidades a través del menú y búsqueda de texto.
Todos los componentes de la interfaz interactúan entre ellos y proporciona al usuario información instantánea de las relaciones y estructuras de los documentos.

Objetivos Alcanzados (2)

Adaptación a nuevas Fuentes de Datos

Incorporación de nuevas fuentes de datos (locales y remotas) al índice de búsqueda simplemente modificando la configuración.
Resto de la aplicación adaptable a través de ficheros de configuración.

Mejoras Transversales

Mejora del código: de 424 ficheros (Java) y 67.565 líneas de código a 89 ficheros de código (Java, JavaScript, Sass) y 11.856 líneas de código.
Mejora del Rendimiento: Importación de 25 minutos a 30 segundos. Mejor respuesta de la interfaz de usuario.
Sistema más flexible: Gracias al MVC, el sistema es más adaptable a posibles cambios.

Lecciones Aprendidas

Gran experiencia en el DLR
La burocracia; enemiga y amiga
Buenos razomanientos ayudan a convencer
Solr - JavaScript (D3.js) - HMTL5 - Sass

Trabajo futuro

Importación de nuevas fuentes de datos
Importación de otros formatos (XML, CSV, ...)
Adaptación a nuevos tipos de datos
Nuevos componentes para la visualización
Búsqueda semántica
Linked Data

Bibliografía Principal

Dr. Peter Hruschka Dr. Gernot Starke. Softwarearchitektur arc42, (2014)
DLR Institute for Transport Research. Using Dublin Core Standard for the metadata description of transport statistics (2013)
Institut für Flughafenwesen und Luftverkehr (FW). http://www.dlr.de/fw/, (2014)
Institut für Verkehrsforschung (VF). http://www.dlr.de/vf/, (2014)
Magnus Penker, Hans-Erik Eriksson. Business modeling with uml : Business patterns at work, (2000)