terracotta

Terracotta ist ein reiner Python-Kachelserver, der als WSGI-App auf einem dedizierten Webserver oder als serverlose App auf AWS Lambda läuft. Es basiert auf einem modernen Python-Stack und wird von großartiger Open-Source-Software wie Flask, Zappa und Rasterio unterstützt.

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Warum Terrakotta?

• Es ist trivial, loszulegen. Sie haben einen Ordner voller Cloud-optimierter GeoTiffs in verschiedenen Projektionen, den Sie sich in Ihrem Browser ansehen möchten? terracotta serve -r {name}.tif und terracotta connect localhost:5000 bringen Sie dorthin.
• Wir gehen nur von minimalen Annahmen über Ihre Daten aus, sodass Sie die Kontrolle behalten . Verwenden Sie weiterhin die Tools, die Sie kennen und lieben, um Ihre Daten zu erstellen und zu organisieren. Terracotta stellt sie genau so bereit, wie sie sind.
• Die serverlose Bereitstellung ist ein Anwendungsfall erster Priorität, sodass Sie sich keine Gedanken über die Wartung oder Skalierung Ihrer Architektur machen müssen.
• Terrakotta-Instanzen sind selbstdokumentierend. Alles, was das Frontend über Ihre Daten wissen muss, ist über nur eine Handvoll API-Endpunkte zugänglich.

Der Terrakotta-Workflow

1. Rasterdateien optimieren

$ ls -lh
total 1.4G
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:45 S2A_20160724_135032_27XVB_B02.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:45 S2A_20160724_135032_27XVB_B03.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:46 S2A_20160724_135032_27XVB_B04.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:56 S2A_20170831_171901_25XEL_B02.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:57 S2A_20170831_171901_25XEL_B03.tif
-rw-r--r-- 1 dimh 1049089 231M Aug 29 16:57 S2A_20170831_171901_25XEL_B04.tif

$ terracotta optimize-rasters * .tif -o optimized/

Optimizing rasters: 100% | ██████████████████████████ | [05: 16< 00:00, file = S2A_20170831_...25XEL_B04.tif]

2. Erstellen Sie eine Datenbank aus dem Dateinamenmuster

$ terracotta ingest optimized/S2A_{date}_{}_{tile}_{band}.tif -o greenland.sqlite
Ingesting raster files: 100% | ███████████████████████████████████████████ | 6/6 [00: 49< 00:00,  8.54s/it]

3. Servieren Sie es

$ terracotta serve -d greenland.sqlite
 * Serving Flask app " terracotta.server " (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://localhost:5000/ (Press CTRL+C to quit)

4. Erkunden Sie den laufenden Server

Manuell

Sie können jeden HTTP-fähigen Client verwenden, z. B. curl .

$ curl localhost:5000/datasets ? tile=25XEL
{ " page " :0, " limit " :100, " datasets " :[{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B02 " },{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B03 " },{ " date " : " 20170831 " , " tile " : " 25XEL " , " band " : " B04 " }]}

Moderne Browser (z. B. Chrome oder Firefox) rendern den JSON als Baum.

Interaktiv

Terracotta enthält auch einen Web-Client. Sie können den Client starten (vorausgesetzt, der Server läuft unter http://localhost:5000) mit

$ terracotta connect localhost:5000
 * Serving Flask app " terracotta.client " (lazy loading)
 * Environment: production
   WARNING: Do not use the development server in a production environment.
   Use a production WSGI server instead.
 * Debug mode: off
 * Running on http://127.0.0.1:5100/ (Press CTRL+C to quit)

Öffnen Sie dann die Client-Seite (in diesem Fall http://127.0.0.1:5100/) in Ihrem Browser.

Entwicklung

Gerne nehmen wir Fehlerberichte und Pull-Requests über GitHub entgegen. Damit Ihr Code nützlich ist, stellen Sie sicher, dass er durch Tests abgedeckt wird und unsere Linting-Praktiken erfüllt (über mypy und flake8 ).

Um die Tests auszuführen, installieren Sie einfach die erforderlichen Abhängigkeiten über

$ pip install -e .[test]

Dann können Sie laufen

$ pytest

aus dem Stammverzeichnis des Repositorys.