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Cubo de Dados

1. Preparando as imagens dos containers

Baixe o repositório e compile as imagens:

git clone https://github.com/vconrado/odc-deploy.git
cd odc-deploy/docker
./build.sh

Com este script serão compiladas as imagens odc, odc-jupyter e odc-wms.

1.1 Volumes

Este ambiente considera que os dados serão armazenados em volumes compartilhados entre o host e os containers. Para isso, a seguinte estrutura de pastas foi criada:

  • data/
    • pgdata/: dados do banco de dados
    • data/: dados brutos e processados do ODC
      • jupyterhub-home/: pasta com notebooks
      • USGS/:
        • Landsat/: dados Landsat
          • L8/: dados brutos Landsat 8
            • ls8_level1_usgs.yaml: arquivo com a descrição do produto L8
            • PATH/:
              • ROW/: dados Landsat 8
          • L8_ingested/: dados Landsat 8 reorganizados
            • nome_do_produto/: pasta com o nome do novo produto
              • nome_do_produto.yaml: arquivo com a descrição do novo produto (ingest) produzido
              • data/: pasta com os dados do novo produto (formato NetCDF)

1.2 Rede

Crie uma rede para ser utilizada entre os containers. Digite:

docker network create test-odc-net

1.3 Banco de Dados

Para instanciar o container do banco de dados, execute:

docker run -it -d \
    --net=test-odc-net \
    --name=test-odc-pg \
    -e POSTGRES_USER=odc \
    -e POSTGRES_PASSWORD=odc \
    -e POSTGRES_DB=datacube \
    -p 5433:5432 \
    -d postgres:10

1.4 ODC (opendatacube-core)

Para rodar o odc, execute:

docker run -it -d \
    --net=test-odc-net \
    --name test-odc-1 \
    -e DB_HOSTNAME=test-odc-pg \
    -e DB_DATABASE=datacube \
    -e DB_USERNAME=odc \
    -e DB_PASSWORD=odc \
    -v $HOME:/home/datacube/my_home \
    odc:1.7 /bin/bash

No primeiro containter que executar o ODC, é necessário executar os comandos abaixo para iniciar as tabelas do banco de dados.

Inicialmente, acesse o container odc-core-01:

docker exec -it odc-core-01 bash

Inicialize o ODC:

datacube -v system init

1.5 Jupyter

Para executar um container com o jupyter com suporte ao ODC, execute:

docker run -it -d \
    --name odc-jupyter-01 \
    --hostname odc-jupyter-01 \
    --network odc-net \
    --restart unless-stopped \
    -p 8888:8888 \
    -v /data/ODC/data/jupyterhub-home:/home/datacube/code \
    -v /data/ODC/data:/datacube \
    -e "DB_DATABASE=opendatacube" \
    -e "DB_HOSTNAME=odc-pg" \
    -e "DB_USERNAME=opendatacube" \
    -e "DB_PASSWORD=troque@senha" \
    -e "DB_PORT=5432" \
    odc-jupyter:2018-10-21 \
    jupyter notebook --ip="*" --NotebookApp.token='troque@token'

O Jupyter Notebook pode ser acesso através do IP do host na porta 8888.

1.5 WMS (datacube-wms)

Para executar um container com o serviço WMS integrado ao ODC, execute:

docker run -it -d\
   --name odc-wms-01 \
   --hostname odc-wms-01 \
   -v /data/ODC/data:/datacube \
   --network odc-net \
   -e DB_DATABASE=opendatacube \
   -e DB_HOSTNAME=odc-pg \
   -e DB_USERNAME=opendatacube \
   -e DB_PASSWORD=troque@senha \
   -e DB_PORT=5433 \
   -p 8080:8080 \
   odc-wms:2018-10-21

Entre no docker e atualize a lista de camadas

docker exec -it odc-wms-01
python3 /home/datacube/Devel/datacube-wms/update_ranges.py

Rode o serviço:

cd /home/datacube/Devel/datacube-wms/datacube_wms
gunicorn3 -b '0.0.0.0:8080' -w 5 --timeout 300 wsgi

O serviço será executado vinculado à porta 8080 do servidor. Para acessário, abra o link IP_HOST:8080/?request=GetCapabilities&service=WMS.

2 Subindo Dados

Subir dados no ODC consiste em 3 etapas:

    1. Cadastrar um Produto;
    1. Incluir Datasets ao Produto; e
    1. Criar novos produtos a partir do produto previamente cadastrado.

2.1 Cadastrando o produto ls8_level1_usgs.yaml

O arquivo ls8_level1_usgs.yaml possui os metadados suficientes para cadastrar o produto com os dados brutos do L8. Para inserir o novo produto, digite:

datacube product add /datacube/USGS/Landsat/L8/ls8_level1_usgs.yaml

2.2 Incluir os datasets

Para subir os datasets (cenas) do L8 no produto ls8_level1_usgs.yaml recém cadastrado, utilize o script localizado no repositório:

odc-deploy/scripts/prepare_add.sh /datacube/USGS/Landsat/L8 ls8_level1_usgs

O primeiro argumento indica a pasta onde os dados serão buscados e o segundo o nome do produto. Esse script buscará todos arquivos .tar.gz a partir do caminho passado (incluido subpastas). Para cada arquivo encontrado, será:

  • descompactado o tar.gz para pasta com mesmo nome do arquivo (sem extensão);
  • produzido arquivo com metadados (yaml) dentro da pasta criada;
  • adicionados os arquivos como um dataset do produto informado.

2.3 Produzindo novos produtos a partir de outros (Ingest)

O ODC permite a criação de novos produtos a partir de outros já registrados. Nesse processo, é possível reprojetar, re-amostrar, selecionar atributos e quebrar os dados em blocos menores (chunks). Na pasta templates/ingest desse repositório, existem alguns modelos. Para alterar o sistema de referência de ls8_level1_usgs e gerar um novo produto (por exemplo, ls8_level1_epsg31983), basta executar:

odc-deploy/scripts/ingest.sh /datacube/USGS/Landsat/L8_ingested/ls8_level1_epsg31983/ls8_level1_epsg31983.yaml 20

O primeiro parâmetro é o caminho do arquivo yaml e o segundo, o qual é opcional, define o número de processadores que deverão ser utilizados para criar o novo produto. Altere esse número para um valor mais adequado ao seu servidor.

3. Ambiente Interativo

Para acessar o ambiente interativo Jupyter Notebook executado anteriormente, basta abrir o link IP_HOST:8888. Abaixo segue um exemplo de código que utiliza a API do ODC.

import datacube

dc = datacube.Datacube()
prod_df = dc.list_products()
print(prod_df)


ds_df = dc.find_datasets(product=product.name)
product_bbox = datacube.api.core.get_bounds(ds_df, product.grid_spec.crs)
print(product_bbox)

4. Referências

[1] Open Data Cube Manual
[2] Repositório AGDC-v2
[3] Repositório datacube-core
[4] Repositório datacube-wms