terracotta

Terracotta é um servidor de blocos Python puro que roda como um aplicativo WSGI em um servidor web dedicado ou como um aplicativo sem servidor no AWS Lambda. Ele é construído em uma pilha Python moderna, alimentada por softwares de código aberto incríveis, como Flask, Zappa e Rasterio.

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Por que terracota?

• É trivial seguir em frente. Você tem uma pasta cheia de GeoTiffs otimizados para nuvem em diferentes projeções que deseja ver em seu navegador? terracotta serve -r {name}.tif e terracotta connect localhost:5000 levam você até lá.
• Fazemos suposições mínimas sobre seus dados, para que você permaneça no controle . Continue usando as ferramentas que você conhece e adora para criar e organizar seus dados. O Terracotta os atende exatamente como estão.
• A implantação sem servidor é um caso de uso de primeira prioridade, portanto você não precisa se preocupar em manter ou dimensionar sua arquitetura.
• As instâncias de terracota são autodocumentadas. Tudo o que o front-end precisa saber sobre seus dados pode ser acessado apenas por alguns endpoints de API.

O fluxo de trabalho do Terracota

1. Otimize arquivos raster

$ 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. Crie um banco de dados a partir do padrão de nome de arquivo

$ 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. Sirva

$ 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. Explore o servidor em execução

Manualmente

Você pode usar qualquer cliente compatível com HTTP, como 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 " }]}

Os navegadores modernos (por exemplo, Chrome ou Firefox) renderizarão o JSON como uma árvore.

Interativamente

Terracotta também inclui um cliente web. Você pode iniciar o cliente (assumindo que o servidor esteja rodando em http://localhost:5000) usando

$ 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)

Em seguida, abra a página do cliente (http://127.0.0.1:5100/ neste caso) no seu navegador.

Desenvolvimento

Aceitamos com prazer relatórios de bugs e solicitações pull via GitHub. Para que seu código seja útil, certifique-se de que ele seja coberto por testes e que satisfaça nossas práticas de linting (via mypy e flake8 ).

Para executar os testes, basta instalar as dependências necessárias via

$ pip install -e .[test]

Então você pode correr

$ pytest

da raiz do repositório.