Vers le «Big Data», l exemple de l astronomie

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1 Séminaire AUDIPOG Paris, 9 avril 2015 Vers le «Big Data», l exemple de l astrnmie André Schaaff Observatire astrnmique de Strasburg & Centre de Dnnées astrnmiques de Strasburg

2 Avant-prps Une intrductin au «Big Data», d un pint de vue glbal (l avalanche de dnnées) et d un pint de vue plus rienté furnisseur de dnnées et de services. L exemple de l astrnmie avec un fcus sur le Centre de Dnnées astrnmiques de Strasburg. 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 2

3 Big Data? Big data, littéralement «grsses dnnées», parfis appelées dnnées massives, est une expressin anglphne utilisée pur désigner des ensembles de dnnées qui deviennent tellement vlumineux que leur explitatin avec des utils classiques de gestin de base de dnnées u de gestin de l'infrmatin peut s avérer ardue. Quelques expressins curantes: L avalanche de dnnées Surfer la vague des dnnées Les Masses de dnnées Etc. 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 3

4 Big Data, l avalanche de dnnées Des dnnées hétérgènes générées en quantité expnentielle par des entités de divers dmaines (les sciences: astrnmie, bilgie, etc.; les services publiques en général, l industrie, le cmmerce et la finance, etc..). S y ajutent les dnnées déjà existantes, dans un cntexte Open Data (les dnnées étant vues cmme la mine d r u le puits de pétrle des décennies à venir cf. par exemple les déclaratins d Obama aux USA) 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 4

5 Sans ublier ns dnnées plus persnnelles D une prductin pnctuelle : achats/réservatins en ligne, transprts en cmmun (badges), navigatin Web (réseaux sciaux, cheminement sur la tile, ), téléphnie mbile (Vix, SMS,..), dnnées de lcalisatin (la plupart des utils mbiles, véhicules, ) à un «pipeline» de dnnées : avec la prbable explsin de l utilisatin des assistants (bracelets et autres) en tus genres qui prduisent en permanence des dnnées (stckées par exemple sur un Clud de la marque) Nus smmes tus des surces «inépuisables» de dnnées 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 5

6 La ntin de vlume des dnnées Le Vlume n est que l un des «3V» du Big Data Vlume (en expansin rapide avec un dublement régulier et de plus en plus rapprchée de tutes les dnnées générées par l humanité) Variété (des dnnées structurées, semi-structurées, brutes) Vélcité, un cycle de plus en plus curt entre la génératin des dnnées et leur explitatin/partage Référence: META Grup, Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 6

7 La ntin de vlume, un critère réducteur d un pint de vue du furnisseur de dnnées et de services «ensembles de dnnées vlumineux» On peut très bien héberger et furnir un accès à un grs vlume de dnnées sans être frcément dans la «catégrie» Big Data On peut très bien héberger et furnir un accès à un vlume de dnnées relativement mdeste (quelques G u T) et entrer dans la «catégrie» Big Data Nature des dnnées?, pératins assciées?, Prendre en cmpte le cntexte Il est extrêmement hasardeux de catégriser, Big Data u nn Big Data 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 7

8 Big Data, la ntin (plurielle) d explitatin des dnnées «leur explitatin avec des utils classiques peut s avérer ardue» La partie technique Le stckage des dnnées à une échelle sans cmmune mesure avec la dernière décennie qui a déjà cnnu une crissance extrêmement imprtante Distributin / répartitin des dnnées Multiplicatin des «Datacenters» 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 8

9 Big Data, la ntin (plurielle) d explitatin des dnnées (2) L accès aux dnnées implique des prblématiques variées La représentatin des dnnées L indexatin des dnnées pur assurer des temps d accès suffisants pur répndre à divers besins (recherche multicritères, crisement des dnnées, etc.) et la «scalabilité» des services assciés La sémantique Il ne suffit pas d utiliser Hadp! Etc. 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 9

10 Big Data, la ntin (plurielle) d explitatin des dnnées (3) et des applicatins multiples La science des dnnées: Data Mining, traitement analytique prédictif, apprentissage autmatique Crisement de multiples surces de dnnées pur prfiler une persnne (à des fins cmmerciales (ciblages des ffres, etc.) u de renseignement (sécurité)) Extractin de dnnées pertinentes dans de nmbreuses surces de dnnées, suvent très vlumineuses : recherches de similitudes (échantillns de ppulatin par exemple), prévisin de crises, etc. Etc. 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 10

11 Surfer la vague sans ublier l essentiel La qualité des dnnées? La prvenance des dnnées? La pérennité des dnnées? Les drits cncernant les dnnées générées, transfrmées, remises éventuellement à dispsitin? Etc. 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 11

12 L exemple de l astrnmie Big Data par nature 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 12

13 Le cntexte général de la science: la révlutin numérique Réseaux de cmmunicatin, myens de calcul massif, acquisitin des dnnées, mais aussi la mise à dispsitin des dnnées Les dnnées divent devenir une des infrastructures de la recherche Une révlutin dans les méthdes de travail des chercheurs Décuvrir les dnnées, y accéder, les réutiliser, les cmbiner L astrnmie est l exemple d une discipline qui a effectué cette (r)évlutin 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 13

14 De «grs» prducteurs de dnnées Vue d artiste de SKA Vue d artiste de Gaia Crédit: SKA Organisatin Crédit: ESA Hubble, le télescpe spatial XMM-Newtn Crédit: NASA, 2002 Crédit: Image curtesy f ESA Vue d iseau du Very Large Telescpe Crédit: J.L. Dauvergne & G. Hüdephl (atacamapht.cm)/eso Sus le charme des Nuages de Magellan, ALMA Crédit: ESO/C. Malin 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 14

15 Les dnnées en astrnmie Des surces multiples Observatins des télescpes sl et spatiaux Très grands relevés du ciel (infrmatins hmgènes sur un grand nmbre d bjets) Bases de dnnées à valeur ajutée (CDS, NED) Dnnées bibligraphiques (jurnaux académiques, base de dnnées ADS maintenue par la NASA) Dnnées de mdélisatin 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 15

16 Les dnnées en astrnmie (2) Des raisns scientifiques majeures de cnserver les dnnées et de les réutiliser Observatins sur le lng terme de phénmènes variables Un très grand nmbre d bjets, des interactins cmplexes à différentes échelles (des phénmènes à l euvre sur les grains du milieu interstellaire aux échelles csmiques!) Le changement de paradigme est effectif, les astrnmes utilisant qutidiennement des dnnées qu ils truvent dans des services distants 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 16

17 Les dnnées en astrnmie (3) Les dnnées snt réutilisées pur des bjectifs différents des bjectifs initiaux Une augmentatin significative du retur scientifique des grs investissements La cmbinaisn d bservatins par différents instruments permet de cmprendre les phénmènes à l œuvre et engendre une part significative et crissante des publicatins 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 17

18 Illustratin avec un instrument bien cnnu L exemple du HST (Hubble Space Telescpe) Remerciements: Rbert J. Hanisch Space Telescpe Science Institute 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 18

19 Le Big Data en astrnmie, une ntin déjà ancienne Du vlume inhérent au grands instruments Pipeline de dnnées brutes issues de capteurs CCD Stckage en temps réel Une variété des dnnées Mesures physiques, images, spectres, simulatins, publicatins, etc. Une apprche multi-lngueur d nde pur une visin glbale d un bjet astrnmique cmplexe Centaurus A en X, ptique, infraruge et radi 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 19

20 Des prjets à venir encre plus prlifiques LSST, Large Synptic Survey Telescpe Des milliards d bjets bservés «sus tutes les cutures» Télescpe terrestre de 8,4 mètres équipé d une caméra de 3200 Mégapixels 30 Téractets de dnnées par nuit Un changement d échelle même pur l astrnmie 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 20

21 Le Centre de Dnnées astrnmiques de Strasburg Rester l un des «spts» à surfer 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 21

22 Le Centre de Dnnées astrnmiques de Strasburg existe depuis 1972 Le CDS dispse d une équipe de dcumentalistes, d astrnmes et d infrmaticiens (envirn 30 persnnes également réparties dans les 3 métiers) cllecte des dnnées utiles sur les bjets astrnmiques enrichit des dnnées en les évaluant de façn critique et en les cmbinant dévelppe des utils et mène des actins de R&D distribue des résultats à la cmmunauté internatinale cnduit des recherches utilisant les dnnées participe à des prjets dans sn dmaine de cnnaissances Aujurd hui, envirn 1,000,000 requêtes / jur sur ses services 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 22

23 Un quadra en évlutin 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 23

24 Illustratin des migratins / évlutins du CDS Du papier (le catalgue Bnner Durchmusterung (F.W.A. Argelander )) au numérique (via l interface Web de VizieR) 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 24

25 Des services de référence de la cmmunauté Base de dnnées d bjets astrnmiques: identificatin, bibligraphie, dnnées, mesures... ~8,000,000 d bjets ~ 13,000 catalgues, 26,000 tables 50 T, 175 relevés au frmat HiPS Cllectin de dnnées sus frme de catalgues: issus de jurnaux, de lgs d bservatin u de grand relevés principalement cnstitués de dnnées tabulaires (mais aussi spectres, images, séries temprelles) Atlas interactif du ciel: décuverte, visualisatin et manipulatin de dnnées, bases de dnnées et archives d images lcales et distantes 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 25

26 La mise en réseau des dnnées et une participatin active à l Observatire Virtuel Dès le démarrage du Web (~1993), une mise en ligne et en réseau des bases de dnnées à valeur ajutée et des publicatins, puis des archives Depuis 2002, l Internatinal Virtual Observatry Alliance définit des standards d interpérabilité et dévelppe des utils pur permettre un accès unifié aux dnnées Facilite l accès aux dnnées en éliminant l étape d apprentissage des interfaces prpres à chacun des services de dnnées Utilisatin de standards génériques lrsque c est pssible (registre des ressurces OAI-PMH, vcabulaires SKOS / RDF), pur assurer la cmmunicatin avec le mnde extérieur 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 26

27 L Internatinal Virtual Observatry Alliance 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 27

28 Purqui? Cmment? L habitude de travailler dans des cllabratins internatinales Un frmat de dnnées cmmun depuis les années 70, FITS (Flexible Image Transprt System), tujurs maintenu sus l égide de l Unin Astrnmique Internatinale Les dnnées des bservatires snt «uvertes», en général après une péride «prpriétaire» réservé aux persnnes qui nt btenu du temps d bservatin sur appel d ffre les intérêts légitimes des persnnes qui nt eu l idée de l bservatin snt préservés, et l uverture des dnnées est accepté par la cmmunauté, qui en prfite pur ses prpres recherches 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 28

29 L Observatire Virtuel, cela fnctinne cmment? Pas de pint central, un mnde multiplaire Un mdèle uvert Une fine cuche assure l interpérabilité mais chacun rganise ses dnnées cmme il le suhaite Tut le mnde peut enregistrer un service de dnnées et dévelpper un util d accès aux dnnées L OV est «invisible», mais il est utilisé chaque fis que les chercheurs utilisent les utils u les services LES DONNÉES SONT UNE DES INFRASTRUCTURES DE L ASTRONOMIE 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 29

30 La disséminatin des dnnées Des dnnées en libre accès Des applicatins Web u «standalne» (Aladin) dédiées à chaque service Accès via les utils de l Observatire Virtuel u par scripts Les frmats des résultats des requêtes recnnus par la cmmunauté astrnmique: TSV, VOTable, FITS Des recherches de ressurces (catalgues / tables / images...) facilitées par des métadnnées permettant des recherches multicritères Une indexatin efficace Une identificatin pérenne et recnnue par la cmmunauté Un identifiant «bibcde» est attribué à chaque article Un identifiant est attribué à chaque catalgue Le «bibcde» et l identifiant catalgue snt recnnus et utilisés par l applicatin de bibligraphie ADS (NASA) qui indexe les articles parus en astrnmie L identifiant catalgue est également présent dans le Registre de l Observatire Virtuel 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 30

31 Le rôle de l OV dans la disséminatin des dnnées La réutilisatin des dnnées est garantie par l utilisatin de standards En utilisant des srties standards (VOTable / XML) cmprises par les applicatins de l OV cmprenant les dnnées + les métadnnées En utilisant une nmenclature standard pur désigner le cntenu des clnnes des tables En implémentant les services OV pur accéder aux dnnées: Recherche spatiale Interrgatin des tables par un langage cmmun basé sur SQL et incluant des fnctinnalités nécessaires pur l astrnmie Une visibilité des dnnées du CDS à travers l Observatire Virtuel Le «registre OV», un «dictinnaire de ressurces» basé sur le standard OAI-PMH, est interrgé par les utils de l OV 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 31

32 Une R&D sutenue Exemple de «crrélatin crisée» de deux catalgues astrnmiques 2MASS et USNO-B1 Pixellisatin du ciel Une trentaine de minutes de traitement sur du matériel standard assciatins truvées F.X. Pineau 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 32

33 Et des effrts de labellisatin Le CDS a btenu le «Data Seal f Apprval» en aût 2014 Un label internatinal pur la préservatin des dnnées scientifiques sur le lng terme Une réévaluatin tus les 2 ans prtant sur 16 critères puvant se résumer aux règles suivantes: Les dnnées snt accessibles via Internet Les licences / drits d'utilisatins des dnnées snt clairement exprimés Les dnnées snt réutilisables Les dnnées snt fiables Les dnnées snt identifiées de manière unique seln une nmenclature permettant un référencement externe Organisatin de l infrastructure seln un mdèle recnnu internatinalement et adaptée au cas spécifique, «OAIS like» 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 33

34 En cmplément RDA, une initiative mndiale (depuis 2013) pur renfrcer l échange des dnnées de la recherche La 6 ème réunin plénière aura lieu à Paris en septembre Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 34

35 Research Data Alliance Les chercheurs et les innvateurs partagent uvertement les dnnées par delà les frntières des technlgies, des disciplines et des pays pur résudre les grands défis.. cnstruire des passerelles (techniques, scilgiques) pur permettre le partage des dnnées au niveau mndial Les chercheurs, les praticiens des dnnées, les «technlgistes» snt invités à travailler ensemble 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 35

36 Cnclusin L astrnmie Une discipline cncernée de fact par le Big Data Une frte implicatin scientifique et technique Des travaux initiés (Observatire Virtuel par exemple) depuis de nmbreuses années pur préparer la révlutin numérique Un travail cnstant en amnt (R&D) pur amélirer la dispnibilité et l utilisatin des dnnées et pas seulement par une augmentatin des capacités de stckage! La définitin des standards et des métadnnées snt des briques essentielles pur faciliter le passage à l échelle 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 36

37 Vers le «Big Data», l exemple de l astrnmie Questins? 9 Avril 2015 Séminaire AUDIPOG, Paris 37

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