O zet Universiteler, ogrenci, ogretim uyesi, ders, proje, fakulte konumlar , kutuphane gibi bircok kavram hakk nda buyuk miktarda veriye sahip kurumlard r. Universitelerde ogrenci bilgi sistemi, kutuphane arsiv yaz l m , arast rma projeleri yonetim sistemi, ders yonetim sistemi, personel yonetim sistemi, cogra bilgi sistemi gibi her biri farkl bir gereksinimi kars layan bircok yaz l m bir arada kullan lmaktad r. Genellikle farkl kuruluslar/kisiler taraf ndan gelistirilmis olan bu yaz l mlar bircok veriyi paylasma gereksinimi duymaktad rlar. Yaz l mlar aras ndaki bu veri butunlestirme gereksinimini kars lamak amac yla kullan lan veb servisleri gibi teknolojiler buyuk miktarda esgudum ve bak m maliyeti getirirler. Son y llarda gelisen bagl veri (diger ad yla anlamsal veb) teknolojisi, bu sorunlar ortadan kald rmay hede emis ve universiteler dahil olmak uzere bircok kurulusta kullan lmaya baslanm st r. Bu dogrultuda, Ege Universitesi, farkl yaz l mlar n veritabanlar nda kapal kalan verileri bagl veri teknolojilerine dayanarak butunlestirmis, yay nlam s ve tum yaz l mlar n kullan m na ac k hale getirmistir. Bu cal smada, bagl veri temelli veri butunlestirme mimarileri degerlendirilmis ve Ege Universitesi'ndeki yaz l m mimarisinin bagl veri teknolojileri kullan larak yeniden sekillendirilmesinin yol haritas tan t lm st r. Bu yol haritas , bagl veri teknolojilerinin universite alan nda veri butunlestirme icin kullan m na bir ornek olusturmaktad r.
Anahtar Sozcukler. bagl veri, anlamsal veb, veri tumlesimi, universite verisi, veri yay nlama mimarisi kutuphane arsiv sistemi, arast rma projeleri yonetim sistemi, personel yonetim sistemi ve cogra bilgi sistemi verilebilir. Bu yaz l mlar aras nda universitenin sahip oldugu bircok verinin paylas lmas gereksinimi ortaya c kmaktad r. O rnegin, akademik personel ve kurulus yap s hem ogrenci bilgi sisteminde, hem ders yonetim sisteminde hem de arast rma projeleri yonetim sisteminde bulunan verilerdir. Bir baska ornek olarak ders planlar nda verilen kaynak kitaplar n universite kutuphanesine baglanabilirligi verilebilir. Bu gibi durumlar farkl yaz l mlar n veritabanlar nda verinin tekrar edilmesine (buna iliskin olarak tekrar verilerde tutars zl k olusmas na) ve kullan c lar n farkl yaz l mlara dag lm s iliskili verilere ulasamamas na neden olmaktad r.
Bircok buyuk kurulusta oldugu gibi universitelerde de gereksinim duyulan yaz l mlar farkl ozel sirketler veya cesitli universite personeli taraf ndan gelistirilmektedir. Bircok farkl kat l mc n n bulundugu boyle bir yaz l m ekosisteminde veri tekrar n n onune gecmek ve yaz l mlar aras butunlugu saglamak icin veb servisleri gibi teknolojiler kullan labilir. Bu durumda bir yaz l m, diger yaz l mlar n verisine veb servisleri uzerinden erisebilir. Ancak, bu servisler gelistirici bag ml oldugundan veriyi kullanan yaz l mc lar veri modelini anlamakta ve isteklerine uyarlamakta gucluk cekebilirler. Bunu ortadan kald rmak icin veriyi paylasan tara ar aras nda bir esgudum saglanmas gerekmektedir. Bu durum da yaz l m sahibine veriyi paylasacak diger tum yaz l mc lar ile birebir esgudum maliyeti getirmektedir. Bu yonteme dayanan butunlestirmelerde bir diger onemli nokta saglanan servislerin yaz l m guncellemeleri ve yeni gereksinimler kars s nda guncelligini korumas d r. Bu gereksinim ise yaz l m sahibine bir bak m maliyeti dogurmaktad r. Soz edilen esgudum ve bak m maliyetleri yaz l mlar aras nda butunlestirmelerin etkin bir sekilde yap lmas n n onune gecmektedir.
Ege Universitesi'nde kullan lan yaz l mlar aras nda veri butunlestirmenin yan s ra bu verileri kullanacak yeni yaz l mlara gereksinim duyulmaktad r. Universite kurulusu, burokratik sureclerin de etkisiyle yeni yaz l m gereksinimlerini kars lamakta gucluk cekmektedir. Ayr ca, universite ici veri paylas m n n yan s ra bir ust seviyede universiteler aras nda veya universite ile kamu/ozel kuruluslar aras nda da benzer gereksinimler bulunmaktad r. O rnegin, Ege Universitesi ile I_zmir Buyuksehir Belediyesi aras nda her donem bas nda ogrencilere ozel olarak saglanan toplu ulas m kartlar n n gecerliliginin kontrolu, burokratik ve insana dayal surecler dolay s yla hataya ac k ve yavas bir sekilde gerceklesmektedir. Bir baska ornek olarak ogrenci veya ogretim uyelerinin cesitli sosyal aglarda bulunan verilerinin de kullan lacag yenilikci uygulama kirleri verilebilir. Cogalt labilecek olan bu ornekler, hem universite icinde hem de universite d s kurumlar ile veri butunlestirme uzerine bir cal sma yap lmas gereksinimini ac kca ortaya koymaktad r.
Son y llarda gelismekte olan bagl veri1 teknolojileri [
Bagl veri yaklas m veri semalar n ac k bir sekilde paylasmay , var olan
semalar yeniden kullanmay ongorur. Boylece uygulamalar ortak verileri
yorumlarken ayn dilden konusabilecektir. Ayr ca SPARQL sorgu standard sayesinde
veriyi kullanan taraf her turlu karmas k sorgu gereksinimini kars layabilir. Dolay
s yla diger teknolojilerde oldugu gibi yeni sorgu gereksinimlerinde veri sahibi
taraf nda bir bak m gereksinimi dogmaz. Bagl veri yaklas m dogrultusunda
veri butunlestirme yapabilmek icin gerceklestirilecek temel ad mlar vard r.
Literaturdeki bagl veri butunlestirme sureclerinde [
Bu surecin veri yay nlama ad m nda bircok farkl mimari kullan labilir. Veriler aras ndaki baglar n olusturulmas , yay nlanan verinin guncelliginin saglanmas gibi gereksinimler ile ilgili kararlar veri yay nlama mimarisini etkiler. Burada tan t lan surec dongusel olarak yurutulur. Her dongude yeni veri eklendikce ustveri genisler ve gerektigi takdirde veri yay nlama ve uygulama gelistirme mimarileri yeniden ele al n r.
Bu cal smada, Ege Universitesi'nde kullan lan yaz l mlardan 4 tanesinin verileri baz al narak bir bagl veri altyap s olusturulmustur. EgeLOD9 ad verilen bu altyap , Bilgi Yonetim Sistemi (EBYS), Bilimsel Arast rma Projeleri Sistemi (BAP), Duyuru Panosu (EgeDuyuru) ve Kampus Haritasi (ECBS) yaz l mlar n n verisini bagl veri standartlar yla ac k bir bicimde yay nlar. EBYS, ogrencilerin ders kay tlar icin kullan l r ve bu nedenle ders ve akademisyen bilgisini tutar. BAP, bilimsel arast rma projelerinin sureclerini yonetmek icin kullan l r ve universitede yurutulen arast rma projeleri ve bu projelerde cal san kisiler hakk nda bilgi saklar. EgeDuyuru universitedeki fakultelerin ve bolumlerin duyurular n yapmak icin kullan l rken, ECBS kampus icerisindeki binalar n cogra konumlar n gosterir. Universitede kullan lan bu sistemlerden ucu (EBYS, BAP ve EgeDuyuru) verilerini iliskisel veritabanlar nda saklarken, ECBS verisini bir XML dosyas nda saklamaktad r.
Universite verisinin bir k sm veb sayfalar ndan herkese ac k olarak yay nlan rken bir k sm da guvenlik ve gizlilik gibi nedenlerle yaln zca baz yaz l mlar aras nda paylas labilir. Kurum-ici veya kurumlar aras farkl butunlestirme gereksinimlerine gore ac k veya kapal olarak bagl veri paylas m yap labilir. Bu cal smada ac k olarak yay nlanabilecek veriler secilerek EgeLOD altyap s gelistirilmistir. Bu altyap n n gelistirilmesi surecinde farkl veri yay nlama mimari secenekleri deneyimlenmis ve edinilen deneyimler bu cal smada ac klanm st r.
Makalenin geri kalan su sekilde duzenlenmistir. 2. bolumde farkl bagl veri yay nlama mimarileri degerlendirilmistir. 3. bolumde EgeLOD altyap s n n dag t k bagl veri yay nlama mimarisi kullanarak olusturulmas ve bu mimari uzerinde bir uygulama gelistirilmesi, 4. bolumde ise gelistirilen mimarinin merkezilestirilmis mimariye donusumu ac klanm st r. 5. bolumde sonuc ve gelecege donuk cal smalar bulunmaktad r. 2
Giriste tan t lan bagl veri butunlestirme surecinin en yogun ad m bagl veri
yay nlamad r. Bagl veri yay nlamada iki temel gorev gerceklestirilir. Bunlardan
ilki iliskisel veritaban , XML, CSV vb. farkl bicimlerde saklanan verileri ortak
bagl veri dili olan RDF bicimine donusturmektir. I_kincisi ise RDF bicimindeki
9 EgeLOD, http://data.ege.edu.tr. (Son erisim 8/7/2013)
iliskili verilerin aralar ndaki baglar n kesfedilmesidir. Boylece, hem var olan veri
hem de veri aras nda olmas gereken baglar birlikte RDF biciminde erisilebilir
hale getirilir. Ancak, bu noktada RDF bicimindeki bu verinin hangi
kanaldan yay nlanacag na karar vermek gerekir. Farkl bagl veri yay nlama
yontemleri, farkl araclar ve etkinlikler icerir. Bunun icin Heath&Bizer taraf ndan da
ac klanm s olan bu yontemler asag da s ralanm st r[
{ Veb icerigine gomulu yay nlama: HTML, XHTML gibi standartlar kullan larak sunulmus olan veb sayfalar na eklemeler yap larak bagl veri yay nlanabilir. RDFa10, Microdata11 veya Microformats12 standartlar yla icerige yap lacak eklemeler insanlar icin haz rlanan sayfalar n yaz l mlar taraf ndan da islenebilmesine olanak tan maktad r. Bu yontem kullan ld g nda var olan veb sayfalar ndan h zl ca RDF biciminde veri yay nlanabilir ancak RDF verileri veb sayfalar n n icine gomulu olacag ndan SPARQL ile sorgulanamaz. Bu yontemle yay nlanan verileri sorgulamak isteyen uygulamalar belirli aral klarla verileri toplay p depolayarak sorgulayabilirler. { Y g n dosya halinde yay nlama: Veritaban nda saklanan ya da farkl bir bicimde tutulan veriler y g n halinde bir RDF dosyas na aktar larak diger yaz l mlar n kullan m na sunulabilir. Bu yontemle yay nlanm s verinin kullan labilmesi icin y g n dosyan n veb adresinden indirilerek bir RDF sunucusuna yuklenmesi ve boylece ilgili yaz l m n sorgulayabilecegi bir hale getirilmesi gerekmektedir. Bu yontem, hem veri saglay c s n n hem de veri tuketicisinin verinin guncellenmesi icin bir caba gostermesini gerektirir. { Erisilebilir RDF dosyalar halinde yay nlama: RDF bicimindeki veriler dosyalar halinde saklanarak bir sunucudan erisilebilir hale getirilebilir. Bu durumda her RDF dosyas bir veri kayd n veya birden cok kayd temsil eden kaynaklar ifade eder. Her veri kayd na bir bagl veri kaynag olarak erisilebilmesi icin her biri bir kay t ile ilgili bilgileri iceren farkl dosyalar halinde yay nlan r. Bu yontem halihaz rda dosya olan verilerin donusturulup yay nlanmas icin uygundur ve teknik olarak basittir. Ancak, bu yontemle yay nlanan verilerin sorgulanmas icin, donusturulmus verilerin veri tuketicisi taraf ndan toplanarak bir RDF sunucusuna kaydedilmesi gerekir. Ayr ca, cok degisen ve buyuk veriler icin bircok dosyan n yonetiminin zorlugu ve dosyaokuma yazma performans , bu yontemi gorece az degisen ve az miktardaki veriler icin daha uygun k lar. { RDF sunucular ndan yay nlama: RDF sunucular , buyuk miktarda RDF verisinin SPARQL ile sorgulanabilmesi ve veri icindeki kaynaklar n HTTP protokolu ile erisilmesini saglayan araclard r. Yani RDF sunucular hem bir SPARQL uc noktas hem de bir bagl veri uc noktas icerirler. RDF sunucular ayn zamanda bir RDF saklay c olabilir. I_liskisel veritabanlar n n veri saklama yeteneklerini RDF bicimine ozellesmis olarak saglayan araclara RDF (uclu/dortlu) saklay c ad verilmektedir. RDF saklay c lar bu bicimde 10 RDFa 1.1 Primer, Rich Structured Data Markup for Web http://www.w3.org/TR/rdfa-primer/. (Son erisim 8/7/2013) 11 HTML Microdata, http://www.w3.org/TR/microdata/. (Son erisim 8/7/2013) 12 Microformats, http://microformats.org/. (Son erisim 8/7/2013) Documents, tan mlanm s veri saklar/sunarlar ve SPARQL ile sorgulanmas na olanak tan rlar. Bagl veri uc noktas icermeyen RDF saklay c lar icin ek araclar13 kullan labilir. RDF sunucular kullanarak bagl veri yay nlamak en cok basvurulan yontemdir. RDF sunucular tum verisini RDF biciminde kullanan uygulamalar icin de veritaban gorevi yapabilir. Ancak, yay nlanan veri baska bicimlerden RDF bicimine donusturuluyor ise RDF sunucunun ayn zamanda RDF donusturucu destegi vermesi onemlidir. Bu destegi veren sunuculara ornek olarak Virtuoso14 verilebilir. Bir baska ornek olan D2RQ15 ise dogrudan iliskisel veritabanlar na bagl veri ve SPARQL uc noktalar arac l g yla erisim saglayan bir RDF sunucudur16.
Farkl veri yay nlama yontemleri Sekil 1'de bir arada resmedilmistir. Veriler yap s z, yap sal ve yar -yap sal olmak uzere 3 bicimde temsil edilebilmektedir. HTML gibi metin bicimleri yap s z, veritaban veya uygulama programlama arayuzlerinden (API) erisilen veriler yap sal, XML ve CSV gibi yap s n icinde bar nd ran veriler ise yar -yap sald r. Her veri bicimine ozel donusturuculer yard m yla bagl veri meydana getirilir ve yukar daki ac klanan yontemlerden biriyle sunulur.
Sekil 1. Bagl veri yay nlama yollar
Bu cal smada temel olarak RDF sunucular ndan bagl veri yay nlama yontemi kullan lm st r. Ancak bu secim yap ld g nda da bircok farkl veri kaynag nda bulunan verinin butunlestirilerek yay nlanmas icin iki farkl yaklas m ortaya 13 RDF saklay c lar bagl veri uc noktas olarak davranmas n saglayan araclara Pubby ornek verilebilir, http://wifo5-03.informatik.uni-mannheim.de/pubby/. (Son erisim 8/7/2013) 14 Virtuoso RDF Store, http://virtuoso.openlinksw.com/rdf- quad-store/. (Son erisim 8/7/2013) 15 D2RQ, http://d2rq.org/. (Son erisim 8/7/2013) 16 Bu gibi araclar SQL sorgular kullanarak gereksinim duyulan veriye eriserek RDF biciminde yay nlarlar. Bu araclar icin R2RML (http://www.w3.org/TR/r2rml/) standard tan mlanm st r. c kmaktad r: dag t k yay nlama ve merkezi yay nlama. I_ki yaklas mda da veri RDF sunucular ndan yay nlan r. Ancak, dag t k yaklas mda her veritaban icin bir RDF sunucusu kullan l rken, merkezi yaklas mda tum veritabanlar bir RDF sunucuda birlestirilerek yay nlan r. Veri kaynaklar n n cesitliligi, veri tazeligi gereksinimi ve erisim h z gibi etkenler dag t k veya merkezi yay nlama seciminde rol oynar. Bu noktada bu yontemleri incelemek ve birbiriyle kars last rmak yararl olacakt r.
Dag t k Yay nlama: Bu yontemde her farkl veri kaynag icin ayr semalar belirlenir ve bu semalar dogrultusunda veri kaynaklar RDF bicimine donusturulur. Donusturulen her veri kaynag kendine ozgu bir URI uzay nda erisilebilir ve sorgulanabilir sekilde yay nlan r. Yay nlama verinin bulundugu yerden canl olarak donusturulmesi ya da y g n halinde donusturulerek baska bir yere kopyalanmas yla yap labilir. Daha sonra verilerde ayn nesneleri belirten kaynaklar bulunarak owl:sameAs ile; iliskili olan diger veriler de ilgili iliskiler ile birbirine baglan r. I_ki veri kumesi aras ndaki baglar, ayr bir veri kumesinde veya ilgili veri kumelerinin icinde yay nlanabilir. Dag t k yay nlama yontemiyle yay nlanan veri uzerinde yaz l m gelistirirken dag t k sorgular kullan l r. Farkl SPARQL uc noktalar na gonderilen sorgu sonuclar birlestirilerek gerekli bilgiye ulas l r.
Dag t k yay nlaman n kazanclar soyle s ralanabilir: { Her veri kaynag birbirinden bag ms z olarak donusturulup iliskili veri kumelerine baglanabildigi icin esnek bir mimari ortaya c kar. Kolayca genisleyebilir. { Veriler canl olarak donusturulurse her an guncel bagl veriye erisilebilinir. Diger yandan dag t k yay nlaman n baz sorunlar da bulunmaktad r. Bunlar asag da s ralanm st r: { Dag t k SPARQL uc noktalar uzerinde sorgu isletmek ag maliyetinden dolay bir performans kayb yarat r. { Her bir veri kaynag n n semalar n n ayr k olarak belirlenmesi, veri modelini karmas klast r r. Ayr ca, kurulan baglar n yonu ve yay nlama bicimi gibi varsay mlar yaz l mlar n isleyisine veya sorgulara gomulmek zorundad r. Merkezi Yay nlama: Bu yontemde veriler tek bir RDF sunucuda toplan r ve buradan gereksinim duyan uygulamalara sunulur. Bunun icin tum veriyi kapsayan butunlesik bir veri semas olusturulur. Her veri kaynag ndan bu veri semas n n ilgili k s mlar na donusumler yap l r. Farkl veri kaynaklar nda tekrar eden veriler var ise bunlar kesfedilir ve ortak RDF sunucusunda tek bir nesne temsil edecek sekilde bir araya getirilir. Bununla birlikte diger baglar da kesfedilir ve ayn sunucuda veri ile birlikte yay nlan r. Merkezi yay nlama yaklas m nda veriler ortak bir noktada kopyalanarak sakland g ndan kopyalanan verinin guncelligini saglayacak yontemler uygulan r. Merkezi yay nlama yaklas m n n kazanclar soyle s ralanabilir: { Daha buyuk bir alan temsil eden anlas l r bir sema ve veri elde edilmis olur. { Veri tek kaynaktan sorguland g icin daha performansl olur.
Ancak verinin merkezi bir yere toplamas baz sorunlara da yol acar: { Veri kopyalanarak yay nlanacag ndan kopya verinin guncellenebilmesi icin cesitli mekanizmalara gereksinim duyulur. { Cok fazla veri toplanmas durumunda buyuk verinin sorgulanmas ile ilgili baz sorunlar ortaya c kabilir.
Dag t k ve merkezi bagl veri yay nlama yontemleri Sekil 2'de gosterilmistir. Sekilde, iki veritaban n n, iki farkl mimari kullan larak yay nlanmas orneklendirilmistir. Dag t k bagl veri yay nlama mimarisinde her bir veritaban n n onunde RDF donusturucu ve sunucu gorulmektedir. I_ki veritaban aras ndaki baglant lar da ornek olarak ucuncu bir kaynaktan sunulmustur. Merkezi yay nlama mimarisinde ise iki veri kaynag n n onunde RDF donusturucu bulunmakta ve veriler tek bir RDF sunucuya kaydedilmektedir. Verinin kaydedilmesi s ras nda kesfedilen iliskiler kullan larak veriler butunlestirilmektedir.
Sekil 2. Dag t k ve Merkezi Bagl Veri Yay nlama Mimarileri
Dag t k ve merkezi veri yay nlama mimarilerinin kay p ve kazanclar dogrultusunda butunlestirilecek veriye gore secim yap l r. O rnegin, butunlestirilecek veri kaynaklar n n tek bir sahibi var ise veya koordinasyon mumkunse merkezi yay nlama yontemi kullan labilir. Ayr ca, veri kumeleri aras nda cok fazla baglant var ise veya veriler cok fazla tekrar ediyorsa merkezi mimari daha kullan sl bir veri ortaya c karabilir. Ancak veri kaynaklar n n cok cesitli sahipleri varsa veya ortamdaki veri kaynaklar nda surekli art s/azalma olabiliyorsa dag t k mimari esneklik saglar. Universite alan ndan ornek vermek gerekirse universite ici yaz l mlar n verilerini butunlestirmesi veri sahibi universite oldugu icin merkezi mimari kullan larak yap labilirken birden cok universitenin verisini butunlestirmek icin dag t k mimari daha uygun gorunmektedir.
Bu makalede anlat lan EgeLOD bagl veri altyap s n n uretilmesi dag t k ve merkezi veri yay nlama mimarilerinin deneyimlendigi bir ortam dogurmustur. Cal sma iki ana asamadan olusmaktad r. I_lk asamada dag t k yay nlama yontemi kullan larak veriler yay nlanm s, baglanm s ve bu veri uzerinde bir uygulama gelistirilmistir. ikinci asamada ise edinilen deneyimler dogrultusunda EgeLOD altyap s elden gecirilerek bagl veri yay nlama mimarisi merkezilestirilmistir. Sonraki bolumlerde EgeLOD mimarisinin sekillenme sureci anlat lm st r. 3
EgeLOD bagl veri altyap s n n gelistirimine baslan rken ilk asamada dag t k yay nlama mimarisi hede enmistir. Bu mimarinin yukar da tan t lan bagl veri butunlestirme surecine uygun olarak gerceklestirilen ad mlar bu bolumde ac klanm st r. Bu surecin son ad m nda kullan c lar n universitedeki ilgili veriye kolayca erismesini saglayan Universite Kampus Asistan ad nda bir uygulama gelistirilmis ve bundan edinilen deneyimler anlat lm st r. 3.1
U st-verilerin Tan mlanmas EgeLOD altyap s n n ilk surumunde EBYS, BAP, EgeDuyuru ve ECBS yaz l mlar n n verisinin yay nlanmas hede enmistir. Bu amacla her bir yaz l m n verisi analiz edilmis ve 4 farkl ust-veri tan mlanm st r. Tan mlanan ust-verilerde yer alan kavramlar ve aralar ndaki iliskiler Sekil 3'de gosterilmistir.
Sekil 3. EgeLOD dag t k yay nlama mimarisi ust-veri sozlukleri
Ust-veri sozlukleri belirlenirken daha once tan mlanm s ve vebde var olan sozlukler yeniden kullan lm st r. Academic Institution Internal Structure Ontology (aiiso), Friend of a Friend (foaf), Teaching Core Vocabulary (teach), Dublin Core (dcterms), DBpedia Ontology (dbpedia-owl), ResumeRDF Ontology (cv) ve DERI Buildings and Rooms Vocabulary (rooms) EgeLOD ust-verilerinde yeniden kullan lan kavramlar iceren sozluklerdir. 3.2
Bagl veri kullan larak butunlestirilecek yaz l mlardan EBYS, BAP ve EgeDuyuru verilerini iliskisel veritabanlar nda saklarken ECBS verisini XML biciminde bir dosyada saklamaktad r. I_lgili ust-veri tan mlamalar n n ard ndan bu verilerin ust-veri sozluklerine uygun olarak RDF biciminde donusturulmesi gerceklestirilmistir. Bu amacla iliskisel veritabanlar ndan ust-veri sozluklerine D2RQ eslemeleri olusturulmus ve her bir veritaban D2RQ sunucusu yard m yla bagl veri biciminde yay nlanm st r. ECBS verisinin donusumu icin ise Tripliser17 eslemeleri kullan lm s ve Joseki18 SPARQL uc noktas , Pubby bagl veri uc noktas ve Tripliser XML-RDF donusturucu bir arada kullan larak XML verisi RDF biciminde yay nlanm st r. Sekil 4'te bulunan mimari 4 farkl veri kumesinin bagl veri uc noktalar ile yay nlanmas n gostermektedir. Sekilde bagl veri uc noktas SPARQL sorgular na ve RDF kaynag erisim isteklerine yan t verme yeteneklerine sahip butunlesik bir bilesen olarak ele al nm s ve 4 bagl veri uc noktas tek bir katman olarak gosterilmistir.
Yay nlanan bagl verilerin iliskilendirilmesi ve tekrar eden verilerin belirlenmesi mimaride Bag Kes olarak gosterilmistir. Bu amacla Silk19 bag kesif cercevesi kullan lm st r. EYBS ve BAP veritabanlar aras nda foaf:Person s n f n n ornekleri birbirlerine, EgeDuyuru ve BAP veritabanlar ndaki fakulte ve bolumler ise EBYS veritaban ndaki fakulte ve bolumlere baglanm st r. Bu kavramlar farkl sistemlerde tekrar ettigi icin bu baglarda owl:sameAs iliskisi kullan lm st r. ECBS veritaban ndaki bina bilgileri de rooms:occupant iliskisi ile EBYS verisindeki bolum ve fakultelere baglanm st r. Verinin butunlesmesini saglayan bu baglar kesfedildikten sonra Sekil 4'te gosterildigi gibi bagl veri uc noktalar katman nda RDF biciminde yay nlanm st r. EBYS, BAP ve EgeDuyuru D2RQ ile yay nland g ndan bolum/fakulte baglar ve ogretim uyeleri baglar bu veri kumeleri icinde yay nlanamam s; onlar icin iki yeni SPARQL uc noktas olusturulmustur. Cogra bilgiler ile bolumler/fakulteler aras ndaki baglar ise dogrudan ECBS verisinin icinde saklanm st r.
Silk ile baglar n kesfedilmesini orneklemek icin EBYS ve BAP aras ndaki ogretim uyelerinin baglanmas ele al nabilir. Silk, bu iki veri kumesinde bulunan foaf:Person s n f n n tum orneklerini birbirleriyle kars last rmak icin ayarlanm st r. I_ki veri kumesinde de foaf: rstName ve foaf:familyName ozellikleri esleme icin kullan lm st r. Kars last rma yapabilmek icin isimlerin icindeki alfabetik olmayan karakterler alphaReduce donusturucu fonksiyonu ile kald r lm st r. Buyuk har e baslayan isimlerdeki har erin hepsi kucuk harf donusturme fonksiyonu ile kucuk har ere cevrilmistir. I_simler bu sekilde eslestirme icin haz rland ktan sonra kars last rma operatorleri iki kaynag kars last r r. I_simlerin benzerlikleri hesaplan rken uzakl k olcumu ve esik degerinden faydalan l r. Har er uzerine uzakl k olcumu yapan Jaro-Winkler, adlar icin uygun oldugundan bu cal smada kullan lm st r. Benzerlik olcumunun daha hassas olmas ad na esik degeri 0.2 belirlenmistir. Ayn zamanda benzerlik olcumunde hem adlar n hem de soyadlar n ayn ag rl ga sahip olmas icin iki ozelligin de kars last rmadaki ag rl klar na 1 degeri atanm st r. 17 Tripliser XML-RDF donusturucu, http://daverog.github.io/tripliser/. (Son erisim 8/7/2013) 18 Joseki SPARQL uc noktas , http://joseki.sourceforge.net/. (Son erisim 8/7/2013) 19 Silk bag kesif cercevesi, http://wifo5-03.informatik.uni-mannheim.de/bizer/silk/. (Son erisim 8/7/2013)
Sekil 4. EgeLOD Dag t k Bagl Veri Yay nlama Mimarisi Bu ornege ek olarak EgeDuyuru ile EBYS aras nda bolum/fakulte baglar ve ECBS ile EBYS aras ndaki bina iliskileri benzer sekilde Silk fonksiyonlar kullan larak olusturulmustur. 3.3
Bagl veri butunlestirme surecinin simdiye kadarki k s mlar bagl veri standartlar ile yay nlanm s butunlesik bir bagl veri ag ortaya c karm st r. Baglar n yay nlad g veri kumeleri dahil 6 farkl SPARQL uc noktas n sorgulayarak yaz l mlar bu butunlesik veriden yararlanabilmektedir. Sekil 5'te ornek ekran goruntusu verilen Kampus Asistan veb uygulamas 20 ile butunlesik veri ogrencilere sunulmustur. Daha once iliskili verilere ulasmak icin defalarca farkl veb sayfalar nda arama yapmak zorunda kalan kullan c lar bu uygulama yard m yla 4 farkl sistemdeki iliskili bilgilere bir kavram uzerinden erisebilmektedir. O rnegin, sekilde gorulen bir ogretim uyesinin sayfas nda ogretim uyesinin verdigi dersler, ogretim uyesinin yuruttugu arast rma projeleri, ogretim uyesinin ders verdigi bolumun cogra konumu ve bu bolum ile ilgili duyurular bir arada goruntulenebilmektedir. Yine bu veriye proje, ders, bolum gibi farkl bak s ac lar ndan da ulas labilmektedir.
Bir lisans ogrencisi taraf ndan dag t k SPARQL sorgular kullan larak gelistirilen Kampus Asistan , secilen bagl veri yay nlama mimarisinin iki guclugunu goz onune sermistir. Bunlardan birincisi dag t k sorgular n yan t zaman n n uzun olmas d r. Bunun bir nedeni veritaban ndan canl donusturme yoluyla RDF uretilmesi, ikincisi ise dag t k veri kumeleri aras nda dolasman n bir ag maliyeti olusturmas d r. 20 http://data.ege.edu.tr/app/ (Son erisim 26/8/2013)
Sekil 5. Kampus Asistan uygulamas ndan bir ekran goruntusu
Sekil 6'da ogretim uyesi uzerinden iliskili verilere ulasan sorgular gosterilmistir. Her sorgu EBYS veri kaynag ndan baglar kullanarak diger veri kaynaklar na atlamakta ve iliskili veriyi getirmektedir. Uygulaman n bu surumunde tum bu sorgular n isletilmesi yaklas k olarak 10 saniye surmektedir. Veritaban semas ile kullan lan ust-veri sozlugu aras ndaki farkl l k nedeniyle verinin anl k olarak donusturulmesi bu kay pta onemli bir rol oynamaktad r.
Uygulaman n isleyisi s ras nda kars las lan ikinci gucluk, veri kumeleri aras ndaki baglar n eskimesi olmustur. Simdiye kadar uretilmis tum verinin h zl ca baglanmas icin baglar verinin kopyas uzerinde olusturuldugundan veriler guncellendikce yeni baglar n da uretilme gereksinimini ortaya c km st r.
Bu asama sonucunda, dag t k yay nlama mimarisinin getirdigi yeni veri kumesi ekleme esnekligi ve veritabanlar ndan canl olarak guncel verinin yay nlanmas kazanclar elde edilmistir. Ancak, veri kaynaklar n n cok fazla bag icermesi ve dag t k veri kumeleri aras nda bag kes gereksiniminin tam olarak kars lanamamas nedeniyle soz edilen eksiklikler ortaya c km st r. Bu eksiklikleri ortadan kald rmak icin bagl veri butunlestirme surecinde yeni bir donguye baslanarak yay nlama mimarisi merkezilestirilmistir. Bu dongunun gerceklestirimi bir sonraki bolumde ac klanm st r. 4
I_lk dongu sonunda ortaya c kan uygulama dag t k yay nlama mimarisinin sorunlar n yasad g icin bagl veri yay nlama mimarisinin merkezilestirilmesine karar verilmistir. Bagl veri yay nlama merkezilestirilirken ortak bir noktadan yay nlanan verinin gunceligini korumas ve veri butunlestirmeyi saglayan baglar n kes nin guncellenmesi de birlikte ele al nm st r. Bu amacla Sekil 7'de gosterilen EgeLOD altyap s n n yeni mimarisindeki Degisiklik I_sleyici adl arac gelistirilmistir. Ege Universitesi Bagl Ac k Verisi
Sekil 6. Bir ogretim uyesinin bilgisini toplayan dag t k sorgular
Sekil 7. Veriyi tek bir RDF saklay c da birlestiren yay nlama mimarisi
Bagl veri yay nlama mimarisinin degistirilmesi amac yla bagl veri butunlestirme dongusune tekrar baslanarak oncelikle tan mlanan ust-veri sozlukleri butunlestirilmistir. Sekil 8'de gosterilen ust-veri sozlugunde owl:sameAs baglant lar kald r lm s ve veri modeli tek bir sozluk haline getirilmistir. Bu dogrultuda veri de birlestirilmis ve farkl veritabanlar ndaki her bir fakulte, bolum ve ogretim uyesi tek bir kaynakla temsil edilmistir. Boylece iliskili veriye ulasmak icin veri kaynaklar uzerinde gecis yapma zorunlulugu ortadan kalkm st r. Bunun bir ornegi olarak Sekil 9'da bir ogretim uyesinin bolumunun duyurular n getiren sorgunun nas l degistigi gosterilmistir. Sorgu, tek bir uc noktaya gonderilmekte ve owl:sameAs kullanma geregi olmadan iliskili bilgiyi verebilmektedir.
Ust-verinin elden gecirilmesinden sonra bu dongude yay nlama mimarisine kat lan Degisiklik I_sleyici, veri kaynaklar ndan veriyi alarak yeni veriler icin bag kes ni gerceklestirmekte ve belirlenen tekrar verileri tek bir kaynakta birlestirmektedir. Birlestirme s ras nda ortak kaynak olarak EBYS kaynaklar kullan lm st r. Degisiklik I_sleyici birlestirdigi veriyi bir RDF sunucusuna kaydetmektedir.
Sekil 8. Merkezilestirilmis EgeLOD mimarisi ust-veri sozlugu Sekil 9. Ogretim uyesinin bolumunun duyurular n getiren sorgunun degisimi Veri butunlestirmeye kat lan yaz l mlar, iliskisel veritabanlar n guncellemeye devam etmektedir. Degisiklik I_sleyici bileseni, gunluk olarak her veritaban n N-Triples21 biciminde bir RDF y g n dosyas haline getirir. I_liskisel veritaban21 http://www.w3.org/TR/rdf-testcases/#ntriples (Son erisim 26/8/2013) lar D2RQ ile, XML bicimindeki veri kaynag ise Tripliser arac kullan larak y g n dosyaya saklanm st r. Verinin eldeki surumu ile aradaki degisiklikleri belirleyebilmek icin yeni y g n dosya olusturulmadan once bir onceki y g n dosya saklan r. Bagl veri altyap s nda bulunan 4 veri kaynag ndaki verinin toplam miktar yaklas k 800 bin ucludur. 2 GB RAM ve UltraSPAC T1 islemciye sahip sunucumuzda tum y g n dosyalar n olusturulmas 7 dakikan n alt nda tamamlanmaktad r.
Sekil 7'de goruldugu gibi, Degisiklik I_sleyici, 3 alt-bilesenden olusur: Degisiklik Belirleyici, Bag Kes ve Veri Birlestirici. Degisiklik I_sleyici bir veri kaynag n n yeni y g n dosyas n elde ettikten sonra, Degisiklik Belirleyici guncellemelerin belirlenmesi icin bu y g n bir onceki y g n dosya ile kars last r l r. Bu kars last rma, iki y g n n da bellekte Jena22 Model 'lerine okunmas ve bu s n f n di erence metodu kullan lmas ile yap l r. 4 veri kaynag n n guncellemelerinin belirlenmesi toplamda 30 saniyeden daha k sa bir surede tamamlanmaktad r.
Degisiklik Belirleyici, guncelleme icinde yeni kaynaklar ile kars last g nda bunlar Bag Kes at-bilesenine aktar r. Bag Kes , Silk cercevesini ve verilmis bag esleme tan mlar n kullanarak yeni gelen bir kaynak ile var olanlar aras ndaki baglant lar arast r r. EgeLOD altyap s n n bu surumunde BAP, EgeDuyuru ve ECBS veri kaynaklar EBYS veri kaynag na bagland g ndan EBYS y g n dogrudan ortak RDF sunucusuna aktar l r. Ard ndan diger 3 veri kumesindeki yeni kaynaklar n EBYS ile baglant s belirlenir. Belirlenen baglant lar bir baska RDF sunucuda saklan r ve boylece tekrar bag kes gereksiniminin onune gecilir. Kesif performans altyap n n var olan durumunda yeterlidir. O rnegin, BAP veri kumesindeki 10 yeni akademisyenin EBYS'deki 4 bin akademisyen ile kars last r larak baglant lar n n kesfedilmesi 2 saniyenin alt nda tamamlanmaktad r. BAP veri kumesindeki 2 bin akademisyen kaynag n n EBYS'deki 4 bin akademisyen kaynag ile kars last r lmas da yaklas k 3 dakika surmektedir.
Son olarak veriyi ortak RDF sunucuya kaydetmeden once Veri Birlestirici tum bilgiyi EBYS URI'lerinde birlestirir. Bu amacla kesfedilen owl:sameAs baglant lar dogrultusunda kaydedilen veri icindeki kaynak EBYS URI'si ile degistirilir. ECBS verisi, rooms:occupant ozelligi kullan larak bagland g ndan birlestirilmeye ihtiyac duymaz. Diger yandan BAP ve EgeDuyuru veri kumelerinde yer alan kurulus ve kisi tan mlar es oldugu kesfedilen EBYS kaynaklar na birlestirilir. Veri Birlestirici, guncelleme s ras nda kald r lan ucluler icin de birlestirme uygulayarak butunlesik veriyi gunceller.
EgeLOD altyap s n n bu surumunde butunlesik veri Sesame23 sunucusunda saklanm st r. Verideki kaynaklar n veb uzerinden erisilebilir olmas da Pubby ile saglanm st r.
Dag t k mimaride, bag kes , verinin kopyas uzerinde yap lm st . Veri yay nlama mimarisinin bu surumunde, veri guncellendikce yeni kaynaklar icin bag kes yap lmaktad r. Kampus Asistan uygulamas n n veriye tek bir RDF sunucudan erismesi performans sorunlar n buyuk olcude gidermistir. Gelistirilen Degisiklik I_sleyici bileseni ile verinin tazeligi saglanmaya cal s lm st r. Bu bilesenin veriyi 22 Apache Jena RDF Framework, http://jena.apache.org/. (Son erisim 26/8/2013) 23 Sesame RDF Deposu, http://www.openrdf.org/. (Son erisim 8/7/2013) kontrol etme aral g n n k sa olmas daha taze bir bagl veri saglarken degisiklik isleyici gorevini ustlenen makine uzerinde bir is gucu ortaya c karmaktad r. 5
Bu makalede tan t lan bagl veri yaklas m ile veri yay nlama ve butunlestirme yontemleri dogrultusunda Ege U niversitesi'nin bagl veri yay nlama mimarisinin gelisimi ac klanm st r. Gelistirilen altyap uzerinde Kampus Asistan ad nda bir uygulama gelistirilerek bagl veri teknolojileri ile veri butunlestirme sureci deneyimlenmistir. Bu cal smadan edinilen deneyim bagl veri yay nlama mimarisinin yasayan bir urun oldugu ve gereksinimler dogrultusunda evrilme gereksinimi oldugunu gostermistir. Ayr ca, bu cal sma ile universite ici ve universiteler aras veri butunlestirme gereksinimlerini kars layabilecek mimari secenekler tan t lm st r.
Veb uzerinde veri butunlestirme yeteneginin ac k veri kavram ile birlesmesi, simdiye kadar maliyetli oldugu icin gerceklestirilememis bircok gereksinimin kars lanmas icin uygun bir ortam olusturmaktad r. Bu makalede tan t lan altyap ile bolum duyurular n n mobil uygulamalardan erisilmesi, bolum/fakultelerin bilimsel arast rma projeleri baz nda analiz edilmesi gibi baz cal smalar universite yonetiminden ve burokratik sureclerden bag ms z olarak baslam st r. Bu ortam, verinin butunlestirilmesi ile ortaya c kacak yarat c kirlere de ac k durumdad r. Ayr ca, bagl veri yay nlama sureci, universite verisinin basl bas na bir deger olarak ortaya konmas n saglam st r. Tan mlanan ust-veri sozlugu, zaman icinde genisleyerek universite icin gelistirilen bircok yaz l ma s k tutabilecektir.
Ege Universitesi bagl veri butunlestirme cal smas dogrultusunda gelecekte, oncelikle kutuphane gibi veri kaynaklar n da bagl ac k verisine dahil etmeyi ard ndan ac k olmayan veriler aras nda da butunlestirmeler yapmay hede emektedir. Bunlar n yan nda, baska universiteler ile de bagl ac k veri ag ornekleri olusturarak teknolojinin yeteneklerini deneyimlemek hede enmektedir.