Begrepp för domändatahanteringstjänst

Domain Datahantering Service (DDMS) – är en plattformskomponent som utökar OSDU-kärndataplattformen® med domänspecifika modeller och optimeringar. DDMS är en mekanism för ett plattformstillägg som:

  • levererar optimerad hantering av data för varje (icke-överlappande) "domän".
  • avser ett enda vertikalt område eller affärsområde, till exempel petrofysik, geofysik, seismisk
  • fungerar som en funktionell aspekt av ett eller flera vertikala områden eller affärsområden, till exempel Jordmodell
  • ger funktioner med höga prestanda som inte stöds av OSDU®:s allmänna normala API:er.
  • hjälper till att utöka OSDU-omfånget® till nya affärsområden.
  • kan utvecklas på ett distribuerat sätt med separata resurser/sponsorer.

OSDU® Technical Standard definierar följande typer av OSDU-programtyper®:

Programtyp beskrivning
OSDU®™ Embedded-program Ett program som utvecklats och hanteras i OSDU® Open-Source-communityn som bygger på och distribueras som en del av OSDU® Data Platform-distributionen.
ISV-tilläggsprogram Ett program, utvecklat och hanterat på marknadsplatsen som INTE är en del av OSDU® Data Platform-distributioner, och när det väljs distribueras det i OSDU® Data Platform som tillägg
ISV-program från tredje part Ett program, utvecklat och hanterat på marknadsplatsen som integreras med OSDU® Data Platform och körs utanför OSDU® Data Platform
Egenskaper Inbäddat Anknytning Tredje part
Utvecklad, hanterad och distribuerad av OSDU-dataplattformen® ISV ISV
Programvarulicens Apache 2 ISV ISV
Obligatorisk som en del av en OSDU-distribution® Ja Nej Nej
Utbytbara Ja, med bevarande av beteende Ja Ja
Arkitekturefterlevnad OSDU® Standard OSDU® Standard ISV
Exempel OS CRS
Wellbore DDMS
ESRI CRS
Petrel DS
Petrel

Vem har vi byggt det här för?

IT-utvecklare skapar system för att ansluta data till domänprogram (interna och externa – till exempel Petrel) som gör det möjligt för datahanterare att leverera projekt till geoforskare. DDMS-sviten i Azure Data Manager for Energy hjälper till att automatisera dessa arbetsflöden och eliminerar den tid som ägnas åt att hantera uppdateringar.

Geoforskare använder domänprogram för viktiga arbetsflöden för utforskning och produktion, till exempel seismisk tolkning och Well tie-analys. Även om dessa användare inte interagerar direkt med DDMS, kommer deras förväntningar på dataprestanda och tillgänglighet att driva krav för DDMS på grundnivån. Azure gör det möjligt för geoforskare att strömma data över domäner direkt i OSDU-kompatibla® program (till exempel Petrel) som är anslutna till Azure Data Manager for Energy.

Datahanterare ägnar ett stort antal tid åt att uppfylla begäranden om datahämtning och leverans. Seismic, Wellbore och Petrel Data Services gör det möjligt för dem att identifiera och hantera data på ett och samma ställe medan de spårar versionsändringar när derivat skapas.

Plattformslandskap

Azure Data Manager for Energy är en OSDU-kompatibel® produkt, vilket innebär att dess liggande och versionsmodell är beroende av OSDU®.

För närvarande är OSDU-certifierings®- och lanseringsprocessen inte helt definierad ännu och det här avsnittet bör definieras som en del av Azure Data Manager for Energy Foundation-arkitekturen.

OSDU® R3 M8 är grunden för omfånget för Azure Data Manager for Energy Foundation Private – som en senaste stabil, testad version av plattformen.

Läs mer: COMMUNITY-principer för OSDU® DDMS

Översikt över OSDU® Community DDMS ger en omfattande översikt över DDMS-motivation och communitykrav ur ett användar-, tekniskt- och affärsperspektiv. Dessa principer utökas till Azure Data Manager for Energy.

DDMS-krav

En DDMS uppfyller följande krav, som klassificeras ytterligare i krav på kapacitet, arkitektur, drift och öppenhet/utökningsbarhet:

# Beskrivning Affärsmotivering Principen
1 Data kan matas in med låg friktion Behöver integreras sömlöst med registersystem för att börja med branschstandarder Kapacitet
2 Nya data är tillgängliga i arbetsflöden med minimal svarstid Leverera nya data i kontexten för slutanvändarens arbetsflöde – sömlöst och snabbt. Kapacitet
3 Domändata och -tjänster är mycket användbara Företaget förväntar sig en stor uppsättning användningsfall där domändata används i olika arbetsflöden. Behovet av att göra förbrukningen enkel och effektiv Kapacitet
4 Skalbar prestanda för E&P-arbetsflöden E&P-data har specifika åtkomstkrav, långt utöver standardlagring i molnet. Skalbara E&P-data kräver E&P-arbetsflödesupplevelse och insikter Kapacitet
5 Data är tillgängliga för visuell analys och identifiering (Viz/BI) Leverera minsta uppsättning visualiseringsfunktioner på data Kapacitet
6 En sanningskälla för data Driva på för att minska dupliceringen Kapacitet
7 Data skyddas och åtkomst styrs Lagrade och hanterade på ett säkert sätt Arkitektoniska
8 Alla data bevaras och kan inte ändras Möjlighet att associera data till milstolpar och att spåra data/arbetsflöden i hela ekosystemet Arkitektoniska
9 Data är globalt identifierbara Ingen risk för att skriva över eller skapa icke-unika relationer mellan data och aktiviteter Arkitektoniska
10 Data härstamning spåras Krävs för granskning, återskapande av arbetsflödet och inlärning från tidigare utfört arbete Arkitektoniska
11 Data kan identifieras Möjligt att hitta och använda tillbaka inmatade data Arkitektoniska
12 Etablerar Effektiv etablering av DDMS och automatisk integrering med dataekosystemet Operativ
13 Affärskontinuitet Leverera på branschens förväntningar på affärskontinuitet (RPO, RTO, SLA) Operativ
14 Kostnad Kostnadseffektiv dataleverans Operativ
15 Granskningsbarhet Leverera nödvändig kriminalteknik för att stödja utredningar av cybersäkerhetsincidenter Operativ
16 Tillgänglighet Leverera teknik Operativ
17 Domäncentrerade data-API:er Öppenhet och utökningsbarhet
18 Komposterbarhet och anpassningar för arbetsflöden Öppenhet och utökningsbarhet
19 Datacentrerad utökningsbarhet Öppenhet och utökningsbarhet

OSDU® är ett varumärke som tillhör The Open Group.

Nästa steg

Gå vidare till självstudien om seismisk DDMS sdutil för att lära dig hur du använder sdutil för att läsa in seismiska data i seismiskt lager.