Poznan.pl, oficjalna strona Miasta Poznania

Rozmowa o otwartych danych i źródłach z prezesem FIWARE Ulrichem Ahle.

Joe Appleton: Ulrich, miło jest z tobą porozmawiać. Czy mógłbyś nam przybliżyć sylwetkę UlrichaAhle i fundacji FIWARE? 

Ulrich Ahle: Nazywam się Ulrich Ahle, jestem CEO Fundacji FIWARE. FIWARE została stworzona pięć lat temu (w tym roku sześć - przyp. red) jako fundacja open-source w celu zapewnienia technologii i standardów dla rozwoju inteligentnych miast i innych aspektów, takich jak inteligentna energia, mobilność, rolnictwo i inne. 

J: Dla tych, którzy nie wiedzą, czy możesz powiedzieć nam trochę więcej o FIWARE i jak działa jako fundacja? 

U: Wiele osób zna Linux Foundation lub Wikimedia Foundation. My organizujemy dużą sieć open-source. Jest to sieć deweloperów, którzy rozwijają i wykorzystują technologię do tworzenia platform smart city czy rozwiązań wertykalnych. My jesteśmy w dużym stopniu pająkiem w sieci tego ekosystemu. Rozwijamy i zarządzamy ekosystemem oraz określamy jego strategię. Jako fundacja jesteśmy organizacją non-profit działającą na rzecz dobra publicznego. Nie angażujemy się w działalność komercyjną. Jesteśmy finansowani ze składek członkowskich naszych członków. To jedna połowa tego, co robimy. Druga część to udział w programach badawczych finansowanych ze środków publicznych, ale jak powiedziałem, nie uczestniczymy w żadnych działaniach komercyjnych. I właśnie dlatego określamy się jako fundacja. 

J: Kiedy mówisz "Open source", co to tak naprawdę znaczy? W dzisiejszych czasach termin ten jest używany dość swobodnie! Czy powiedziałbyś, że FIWARE jest naprawdę open source? 

U: Tak, jest naprawdę open source. I chciałbym poświęcić chwilę, aby wyjaśnić, co przez to rozumiem. Po pierwsze, wszystko co dostarczamy jako FIWARE Foundation jest oparte na czterech produktach. 

1. Bloki konstrukcyjne oprogramowania open source 

Pierwszym z nich są bloki konstrukcyjne oprogramowania open source. Istnieje ich około 30, a głównym blokiem jest FIWARE Context Broker. 

2. Standardowe API 

Drugi to standardowe API. Czyli standardowe interfejsy umożliwiające dostęp do danych. 

3. Standardowe modele danych 

Trzecia to standardowe modele danych, a połączenie standardowych interfejsów i standardowych modeli danych jest tym, co pozwala nam przełamać silosy danych i pomaga nam uniknąć tworzenia nowych silosów. 

4. Standardowe architektury referencyjne 

Wreszcie, mamy standardowe architektury referencyjne. Są one dla różnych domen, w których FIWARE jest używany. Na przykład Smart Cities, Smart Industries, Smart Agrifood. Te architektury referencyjne są rodzajem książki kucharskiej, aby umożliwić użytkownikom końcowym lub firmom IT wykorzystanie tych materiałów do tworzenia platform i rozwiązań na tych platformach. 

Wszystko to jest dostępne na Githubie. Wszystko jest dostępne dla każdego, za darmo, na zawsze. Nie musisz być członkiem Fundacji FIWARE, aby mieć do tego dostęp. Kiedy mówię, że jest to prawdziwie open source, mam na myśli to, że jest to technologia, która nie jest rozwijana tylko przez jedną osobę lub jedną firmę. Jest to technologia open-source, za którą stoi duży ekosystem. Jest to ważne, ponieważ kiedy mówię o otwartym źródle, lubię podkreślać, że stoi za nim sfederowany ekosystem i że te technologie nie są nigdy zależne od jednej osoby lub jednej firmy, która może pewnego dnia zdecydować, że nie chce, aby ta technologia była już otwarta i może zmienić ją na zamkniętą lub udostępnić ją tylko poprzez płatną ścianę lub model licencyjny. 

Tutaj Fundacja działa jako gwarancja, że technologia FIWARE pozostanie open source na zawsze. 

J: Jak już powiedziałem, "Open source" może oznaczać wiele rzeczy w zależności od tego, z kim rozmawiasz. Wiele terminów jest często mylonych. Na przykład, open-source i open core. Jak byś wyjaśnił tę różnicę? 

U: Tak, te dwa terminy są często błędnie używane zamiennie. Otwarty rdzeń, na przykład, to rozwiązania lub produkty stworzone z bloków open source, ale wysiłek integracyjny produktu nie jest dostarczany jako open source. To jest to, co nazwalibyśmy otwartym rdzeniem. 

J: Porozmawiajmy o miastach. Jakie są według pana kluczowe problemy, z którymi borykają się miasta w przestrzeni danych? 

U: Jest kilka kluczowych wyzwań w tym obszarze, choć często zależy to od kraju, o którym mówisz. Będę mówił o czterech wyzwaniach: 

1. Cyfrowe kompetencje miast (digitalcompetence of acity) 

Głównym problemem są kompetencje cyfrowe miasta, a także ogólne możliwości i kompetencje, aby albo tworzyć takie strategie, tworzyć rozwiązania samodzielnie, albo tworzyć RFP (Request for Proposal), aby znaleźć dostawcę do tego. 

Pracuję z wieloma miastami - nie konsultując się w sprawie płatności - które pracują w tym kierunku stopniowo. Zaczynają od małego RFP, aby pozyskać konsultanta, który pomoże im stworzyć większe RFP, na przykład dotyczące platformy Smart City. Pierwszym wyzwaniem jest zawsze temat kompetencji cyfrowych wokół danych, IT i innych usług cyfrowych. 

2. Finansowanie 

Drugim, oczywiście, jest zdobycie finansowania na ten cel. Nawet jeśli mówimy o technologii open source, to i tak wdrożenie jej i skonfigurowanie kosztuje pieniądze i energię. To nie jest za darmo. Nawet w środowisku open source nadal trzeba płacić za usługi konsultingowe przy wdrażaniu, integracji, obsłudze i tak dalej. To prowadzi do najważniejszego pytania: skąd pochodzi budżet na te cele? 

Dla większości miast infrastruktura fizyczna, taka jak wodociągi, elektryczność i ulice, stanowi najwyższy priorytet w rocznym budżecie. Jest jednak tylko kilka miast, w których infrastruktura cyfrowa jest równie wysoko ceniona. Wiele miast zaczyna inicjować inteligentne projekty ze środków publicznych i rozwijać w ten sposób strategie cyfrowe, w tym przypadku ważne jest znalezienie modeli, które wytrzymają próbę czasu i będą mogły nadal funkcjonować, gdy skończy się finansowanie publiczne. 

3. Monetyzacja modeli biznesowych 

To tak naprawdę trzecie wyzwanie: znalezienie odpowiednich modeli biznesowych i strumieni dochodów, które pomogą sfinansować te produkty. To właśnie tutaj zaczyna się gospodarka danymi; możliwość generowania dochodów z danych. Mówi się, że dane to złoto XXI wieku, prawda? Jednak bardzo niewiele miast znalazło sposób na generowanie dochodu dzięki danym i monetyzację swoich projektów smart city. 

4. Partycypacja obywateli 

Ostatnim godnym uwagi wyzwaniem dla miast jest zdolność do zaangażowania obywateli. Jest to duży problem. Z naszego doświadczenia wynika, że bardzo ważne jest, aby miasta upewniły się, że technologia, którą dostarczają, jest rzeczywiście przydatna dla obywateli, w sposób praktyczny i trwały. Doskonała technologia nie ma żadnej wartości, jeśli nie zostanie zaakceptowana, przyjęta i wykorzystana przez obywateli. Podobnie, gdy obywatele są ogólnie entuzjastycznie nastawieni do korzystania z technologii cyfrowych, to w przypadku gdy technologia dostarczona przez miasto nie działa, wywołuje to negatywne odczucia w stosunku do jakiegokolwiek nowego rozwoju inteligentnego miasta. Zaangażowanie obywateli jest kluczowe dla miast chcących tworzyć cyfrowe rozwiązania. 

J: Wspomniał pan o monetyzacji i modelach biznesowych. Jaki model monetyzacji może być zastosowany w przypadku rozwiązań open source? Umowy licencyjne czy ograniczenia dostępności? 

U: Tutaj musimy być ostrożni w rozróżnianiu pomiędzy open-source a otwartymi danymi. O open source mówiliśmy wcześniej, ale skupmy się na tym, co rozumiemy przez otwarte dane. Otwarte dane nie muszą oznaczać bezpłatnych. Otwarte dane z pewnością mogą być dostępne dla każdego, jednak mogą istnieć pewne dane, za które trzeba zapłacić, gdy uzyskuje się do nich dostęp. Pozwólcie, że podam wam przykład: 

Gdy mówimy o inteligentnym parkowaniu, dane generowane przez czujniki rozmieszczone na parkingu mogą być dostarczane do aplikacji lub bezpośrednio do systemu nawigacji w samochodzie, a ja mogę być kierowany do najbliższego miejsca parkingowego - do mojego celu, a nie bezpośrednio do samodzielnie wybranego celu. Korzystam więc z usługi, która zaprowadzi mnie do najbliższego miejsca parkingowego. Mógłbym przyjechać bezpośrednio do miejsca docelowego i musieć jechać przez 10 minut, próbując znaleźć miejsce do zaparkowania. Zamiast tego użyłem tych danych, aby znaleźć i potencjalnie zarezerwować pobliskie miejsce parkingowe. Za tego rodzaju usługę mógłbym być skłonny zapłacić opłatę, aby ułatwić sobie życie, np. w celu dotarcia na spotkanie na czas. Ominie mnie frustracja związanej z poszukiwaniem miejsca. Podsumowując: jest to przykład tego, jak dane mogą być monetyzowane z płaceniem za nie przez użytkownika końcowego. To są otwarte dane, które wymagają zapłaty za dostęp. 

Oto kolejny przykład. Pozostańmy przy inteligentnych rozwiązaniach parkingowych. W przypadku tych rozwiązań miasta zwykle rozmieszczają czujniki na parkingach lub instalują kamery z funkcją rozpoznawania obrazu, które mogą zidentyfikować, czy miejsce parkingowe jest zajęte, czy nie, a kierowca może zostać poprowadzony do właściwego miejsca. Istnieją również rozwiązania, które nie zależą od infrastruktury miejskiej. Na przykład samochody, które same potrafią zidentyfikować puste parkingi. Jeden z producentów opracowuje świetne rozwiązanie w tym kierunku, ale nie mogę wymienić nazwy marki. Powiedzmy, że produkują oni wysokiej klasy samochody, które potrafią autonomicznie parkować. Są one wyposażone w czujniki radarowe, a kiedy jedziesz ulicą, te czujniki radarowe skanują przestrzeń znajdującą się przed nimi w poszukiwaniu dostępnych miejsc parkingowych, mierzą je i ustalają, czy są wystarczająco duże, aby zaparkować w nich twój samochód. Po zidentyfikowaniu miejsca można opuścić pojazd, a samochód sam zaparkuje na tym miejscu. 

Ten producent samochodów klasy premium chce i może teraz udostępnić te dane miastom. Oznacza to, że miasta nie muszą już instalować własnych czujników i infrastruktury, oszczędzając pieniądze i wysiłek, ale nadal otrzymują ważne dane i informacje o parkowaniu dzięki flotom samochodów, które po prostu jeżdżą po mieście. 

Model monetyzacji tych danych polega na tym, że miasta płacą producentom samochodów za udostępnienie tych danych, świadcząc usługi swoim mieszkańcom i oszczędzając koszty w dłuższej perspektywie. 

J: To kilka świetnych przykładów. Czy mógłbyś może podać jakieś inne przykłady kluczowych wyzwań poza parkowaniem i mobilnością? 

U: Kolejnym oczywistym byłoby inteligentne oświetlenie. Zmiana tradycyjnego oświetlenia na oświetlenie LED pozwala zaoszczędzić 70% kosztów energii, a udoskonalenie tego rozwiązania za pomocą inteligentnych rozwiązań oświetleniowych pozwala zaoszczędzić kolejne 5% do 10%. Interesującą rzeczą w tym przypadku jest to, że instalując inteligentne słupy oświetleniowe, aktywnie instalujesz nowy rodzaj infrastruktury w mieście. Słupy te mogą być również wykorzystywane do ładowania EV, jako wzmacniacze 5G, kamery przeciwmgielne i tak dalej. Bardzo często inteligentne oświetlenie jest naprawdę pierwszym praktycznym pionowym przypadkiem użycia. 

J: Chciałbym powrócić do danych i porozmawiać o trudnym temacie regulacji. Jeśli chodzi o zarządzanie danymi w miastach - czy uważasz, że miasta powinny ustanowić pewne regulacje dotyczące danych przed wdrożeniem tych projektów danych lub rozwiązań cyfrowych? Jak doradziłby pan miastu w kwestii stworzenia silnego planu zarządzania danymi? 

U: Nie doradzałbym miastu. Doradziłbym państwu. Z mojego doświadczenia wynika, że nie ma sensu tworzyć silosowego rozwiązania dla jednego miasta. Mówiliśmy wcześniej o rozwiązaniu smart parking. Nie ma sensu, aby inteligentne rozwiązanie parkingowe, które jest zintegrowane z systemem nawigacji mojego samochodu, działało w Berlinie, ale nie działało w Kolonii czy Brukseli. Moim zaleceniem jest zdefiniowanie inteligentnych wytycznych przynajmniej na poziomie państwa, a nie tylko na poziomie miasta. W ciągu ostatnich lat wykonano wiele pracy w ramach Open and Agile Smart Cities (OASC). 

OASC zaczęło rozwijać model tematów zainteresowań i stworzyło tzw. minimalne mechanizmy interoperacyjności (MIMs): MIM1, standardowe API, i MIM2 standardowe modele danych. Moją silną rekomendacją jest zdefiniowanie tych wytycznych na poziomie kraju, a nie tylko dla poszczególnych miast. Jeśli nie można tego zrobić na poziomie kraju, powinno się to zrobić przynajmniej na poziomie miasta, aby uniknąć tworzenia silosów w obrębie miasta. 

Jednym z krajów w Europie, który naprawdę zmierza w tym kierunku, jest Słowenia. Słowenia sprawuje obecnie prezydencję w Unii Europejskiej i umieściła temat inteligentnych miast w swoim programie. Jest to jeden z pierwszych krajów, który zdecydował, że miasta mogą korzystać z funduszy publicznych w celu wdrożenia rozwiązań smart city, ale tylko wtedy, gdy korzystają z frameworków open-source, standardowych API i standardowych modeli danych. Krótko mówiąc, muszą być zgodne z zasadami OASC's MIM. W tym przypadku NGSI i modele danych FIWARE. 

J: Jakie warunki wstępne na poziomie państwowym postawiłbyś dla platform otwartych danych? 

U: Suwerenność danych jest oczywistym warunkiem wstępnym, aby umożliwić rozwiązania cyfrowe i stworzyć akceptację ze strony użytkownika końcowego lub obywatela. Ludzie, lub w tym przypadku samorządy miejskie, muszą być suwerenem swoich danych. 

J: Co to tak naprawdę oznacza? 

U: Oznacza to, że właściciel zbioru danych jest w stanie określić i technicznie wyegzekwować, kto może mieć dostęp do określonych danych, co wolno mu z tymi danymi zrobić, a także zdefiniować, co technicznie jest w stanie z tymi danymi zrobić. 

Obecnie istnieją mechanizmy, które są dostępne, aby to zrobić. W FIWARE ściśle współpracujemy z organizacją zwaną International Data SpacesAssociation (IDSA) i mają oni dwie podstawowe propozycje wartości: IDS connector, który zapewnia władzom możliwość łączenia różnych platform. Drugą jest suwerenność danych, która umożliwia to, co opisałem przed chwilą. Suwerenność danych jest podstawowym warunkiem wstępnym. 

Innym istotnym warunkiem wstępnym jest interoperacyjność. Możliwość tworzenia rozwiązań interoperacyjnych z wykorzystaniem standardowych interfejsów API i modeli danych. Suwerenność danych i interoperacyjność to dwa bardzo kluczowe elementy. 

J: Jakie są zalety rozwiązań fiware w porównaniu z konkurencją? 

U: FIWARE ma dwie główne zalety. Jest oczywiście open-source i za FIWARE stoi duża społeczność deweloperów, którzy utrzymują i rozwijają bloki konstrukcyjne, API i modele danych w stale ulepszanym procesie. Jesteśmy również dużą społecznością innowacyjnych start-upów, średnich firm i dużych korporacji, które są w stanie oprzeć rozwiązania za pomocą technologii do tworzenia open-source FIWARE. Na rynku FIWARE można znaleźć około tuzina platform smart city i ponad 150 rozwiązań smart city zbudowanych na tych platformach. 

Drugą główną propozycją wartości jest to, że wszystkie te rozwiązania i platformy używają tych samych API, tych samych modeli danych i można je łączyć jak klocki Lego. Te API, jak klocki Lego, mogą być łączone i wykorzystywane razem, aby stworzyć coś jeszcze większego. Myślę, że to jest najważniejsza propozycja wartości: używając standardowych API i modeli danych, wyraźnie zmniejszamy tzw. efekt vendor lock-in. To wszystko dzięki rozwiązaniom opartym na FIWARE. Vendor lock-in nie zostanie całkowicie wyeliminowany, ale możemy zdecydowanie i dramatycznie zmniejszyć ten efekt vendor lock-in. 

J: Czy powiedziałby pan, że czysta interoperacyjność jest w sercu FIWARE? 

U: Absolutnie. Jest to coś, co wnosimy do inicjatywy zwanej Data Spaces Business Alliance. 

J: Czy może mi pan powiedzieć coś więcej na ten temat? 

Pewnie. Może słyszałeś o Gaia-X? Gaia-X została ogłoszona dwa lata temu, ale w tej chwili niewiele się dzieje w związku z Gaia-X. Niewiele zostało jeszcze wdrożone w realnym świecie. Cztery organizacje połączyły siły sześć tygodni temu, tworząc Data Spaces Business Alliance. Te firmy to IDSA, o której wspomniałem wcześniej, europejska organizacja Big Data Value Association (BDVA), Gaia-X ISPL (organizacja stojąca za ekosystemem Gaia-X) oraz FIWARE. 

Nasza czwórka zebrała się, aby stworzyć standardową architekturę dla interoperacyjnych przestrzeni danych, zebrać istniejące bloki budowlane, które pasują do tej architektury, a wszystko po to, aby przyspieszyć tworzenie przestrzeni danych w świecie rzeczywistym. Dwa z głównych wkładów ekosystemu FIWARE to oczywiście standardowe API i standardowe modele danych. Są to warunki wstępne do tworzenia tych interoperacyjnych przestrzeni danych. IDSA wnosi swoje złącze i funkcjonalność, aby stworzyć suwerenność danych. Gaia-X wnosi infrastrukturę chmury federacyjnej, która jest obsługiwana i oparta na wartościach europejskich. Postanowiliśmy połączyć siły i ujednolicić nasze działania, aby osiągnąć nasze cele szybciej i przy mniejszym wysiłku. 

J: Mając to na uwadze, jak według pana ewoluuje temat danych? Jaka jest przyszłość FIWARE i Gaia-X? 

U: Pierwotną ideą Gaia-X było stworzenie federacyjnej infrastruktury chmurowej, która nie byłaby własnością jednego hiperskalera, ale jako sfederowana i połączona oferta od różnych partnerów w Europie, w sposób, który jest oparty na europejskim systemie wartości. Czyli nie usytuowana pod CloudAct w USA, nie mająca konieczności wdrażania backdoora, który jest wymagany u niektórych państw azjatyckich. Zamiast tego, opiera się wyłącznie na europejskich wartościach. Celem jest bycie alternatywną ofertą dla tych innych hiperskalerów. 

Co jest bardzo ważne w tej alternatywie, to fakt, że zapewnia ona prawdziwą suwerenność danych, w sposób, który opisałem wcześniej. Dzięki temu twórca zbioru danych może czerpać korzyści z tych danych. Nie zawsze tak jest w przypadku istniejących hiperskalerów. Bardzo często kończy się na tym, że płacimy naszymi danymi, nie wiedząc dokładnie, co jest z nimi robione. 

J: Suwerenność danych i interoperacyjność są bardzo ważne dla fiware, ale jaki jest ostateczny cel fundacji? 

Naszym celem lub wizją jest stanie się GSM dla zarządzania informacją kontekstową dla inteligentnych miast. GSM jest podstawą telekomunikacji na całym świecie. To jest standard i ten standard umożliwia nam korzystanie ze smartfona gdziekolwiek jesteśmy na świecie. I naszą ideą z naszymi standardami, rozwijanymi w ramach ekosystemu FIWARE, jest umożliwienie tego samego poziomu standardów dla zarządzania informacją kontekstową na całym świecie. I jesteśmy na bardzo dobrej drodze, używając standardowej technologii opracowanej w Europie, ale teraz jest ona przyjmowana na prawie wszystkich kontynentach świata. To jest nasz cel. 

J: Świetnie! Cóż, myślę, że to już wszystko. Ulrich, dziękuję ci za twoje spostrzeżenia i poświęcony czas. 

U: Bardzo proszę.

_________________________________________

Wywiad został udostępniony dzięki uprzejmości beesmart.city. Link do oryginalnego artykułu: https://www.beesmart.city/en/strategy/talking-open-data-and-open-source-with-fiware-ceo-ulrich-ahle

O bee smart city

bee smart city to wyspecjalizowana firma zajmująca się oprogramowaniem cyfrowym i doradztwem, której celem jest umożliwienie gminom skutecznego zarządzania transformacją inteligentnych i zrównoważonych miast i regionów. Dzięki Smart City Toolbox - unikalnemu rozwiązaniu software-as-a-service dla miast i regionów - umożliwiamy efektywne zarządzanie strategiami inteligentnych miast i odpowiadającymi im projektami cyfrowo i zespołowo w jednym miejscu.

Z ponad 14 000 członków ze 170 krajów, bee smart city prowadzi największą darmową sieć i społeczność online, w której profesjonaliści z branży smart city mogą dzielić się wiedzą, uczyć się i zdobywać spostrzeżenia rynkowe. Platforma jest również dostępna jako rozwiązanie typu white label dla organizacji, które chcą wspierać współpracę między różnymi interesariuszami. Ponadto oferujemy unikalny globalny serwis przetargów Smart City, który zapewnia dostawcom rozwiązań dostęp do nowo opublikowanych przetargów Smart City na całym świecie. Ponadto doradzamy miastom w zakresie projektowania i wdrażania strategii i rozwiązań Smart City.

Dowiedz się więcej na stronie: https://www.beesmart.city/en/