IVOA Recommendation: IVOA Support Interfaces

This document describes the minimum interface that a (SOAP- or REST-based) web service requires to participate in the IVOA. Note that this is not required of standard VO services developed prior to this specification, although uptake is strongly encouraged on any subsequent revision. All new standard VO services, however, must feature a VOSI-compliant interface. This document has been produced by the Grid and Web Services Working Group. It has been reviewed by IVOA Members and other interested parties, and has been endorsed by the IVOA Executive Committee as an IVOA Recommendation. It is a stable document and may be used as reference material or cited as a normative reference from another document. IVOA's role in making the Recommendation is to draw attention to the specification and to promote its widespread deployment. This enhances the functionality and interoperability inside the Astronomical Community

From Bare Metal to Virtual: Lessons Learned when a Supercomputing Institute Deploys its First Cloud

As primary provider for research computing services at the University of Minnesota, the Minnesota Supercomputing Institute (MSI) has long been responsible for serving the needs of a user-base numbering in the thousands. In recent years, MSI---like many other HPC centers---has observed a growing need for self-service, on-demand, data-intensive research, as well as the emergence of many new controlled-access datasets for research purposes. In light of this, MSI constructed a new on-premise cloud service, named Stratus, which is architected from the ground up to easily satisfy data-use agreements and fill four gaps left by traditional HPC. The resulting OpenStack cloud, constructed from HPC-specific compute nodes and backed by Ceph storage, is designed to fully comply with controls set forth by the NIH Genomic Data Sharing Policy. Herein, we present twelve lessons learned during the ambitious sprint to take Stratus from inception and into production in less than 18 months. Important, and often overlooked, components of this timeline included the development of new leadership roles, staff and user training, and user support documentation. Along the way, the lessons learned extended well beyond the technical challenges often associated with acquiring, configuring, and maintaining large-scale systems.Comment: 8 pages, 5 figures, PEARC '18: Practice and Experience in Advanced Research Computing, July 22--26, 2018, Pittsburgh, PA, US

The RDF data cube vocabulary

El vocabulario de cubo de datos proporciona un medio para poder publicar datos multidimensionales en la web, como por ejemplo las estadísticas, de tal manera que pueden estar vinculados a conjuntos y conceptos de datos relacionados. Este vocabulario utiliza el estándar W3C RDF (Resource Description Framework). La base del modelo del vocabulario de cubo de datos es compatible con el modelo cubo que subyace en SDMX (Statistical Data and Metadata eXchange), un estándar ISO para intercambiar y compartir datos y metadatos estadísticos entre las organizaciones. El vocabulario de cubo de datos es una base fundamental que apoya vocabularios de extensión para permitir la publicación de otros aspectos de los flujos de datos estadísticos u otros conjuntos de datos multidimensionales.W3

RDF 1.1 Turtle : terse RDF triple language

RDF es un lenguaje de objetivo general para la representación de la información en la Web. Este documento define una sintaxis textual para RDF llamada Turtle que permite a un grafo RDF ser completamente escrito en un formulario de texto compacto y natural, con las abreviaturas para los patrones y tipos de datos de uso común. Turtle ofrece niveles de compatibilidad con el formato N-Triples, así como la sintaxis de patrón triple de la Recomendación SPARQL del W3C.W3

Web content accessibility guidelines 1.0

Este documento explica cómo hacer el contenido Web accesible para personas con discapacidad. Está destinado a todos los desarrolladores de contenido Web (autores de páginas y diseñadores de sitios) y para los desarrolladores de herramientas de autoedición. El objetivo principal de sus recomendaciones es promover la accesibilidad. Por lo tanto, el contenido Web se hace más accesible para todos los usuarios en general, sin importar el elemento que utilicen (por ejemplo, un navegador de escritorio, navegador de voz, teléfono móvil, el automóvil basado en ordenador personal, etc.) o cualquier restricción bajo la que operen (por ejemplo, un entorno ruidoso, en exceso o en habitaciones iluminadas, en un entorno manos libres, etc.) Por consiguiente, este documento ilustra sobre cómo buscar la información en la Web más rápido y hacer más accesibles los contenidos multimedia para un público amplio

Mobile Web Best Practices 1.0 : basic guidelines

Este documento especifica las buenas prácticas para la entrega de contenidos Web para dispositivos móviles. El objetivo principal es mejorar la experiencia del usuario de la Web cuando accede desde este tipo de dispositivos. Las recomendaciones se refieren a los contenidos transmitidos y no a los procesos mediante los cuales se crea, ni a los dispositivos o las aplicaciones del usuario al que se entrega. Estas buenas prácticas están dirigidas principalmente a los creadores, mantenedores y operadores de sitios Web.W3

HTML 4.01 specification

HTML 4.0 describe el lenguaje HTML (HyperText Markup Language) utilizado en la World Wide Web

Constraints of the PROV data model

Este documento define un subconjunto de instancias PROV llamados instancias PROV válidas, por analogía con las nociones de validez para otros estándares Web. La intención de la validación es asegurarse de que una instancia de PROV representa un historial consistente de objetos y de sus interacciones que es seguro de utilizar para el propósito de razonamiento lógico y otros tipos de análisis. Las instancias PROV válidas satisfacen ciertas definiciones, inferencias y restricciones. Estas definiciones, inferencias y restricciones proporcionan una medida de coherencia para comprobar la procedencia y el razonamiento sobre la procedencia. También se pueden utilizar para normalizar instancias PROV a formularios que se pueden comparar fácilmente con el fin de determinar si dos instancias PROV son equivalentes. Validez y equivalencia también se definen para paquetes PROV y documentos.W3

Use cases and lessons for the data cube vocabulary

Muchos gobiernos nacionales, regionales y locales, así como otras organizaciones de dentro y fuera del sector público, recogen datos numéricos y los agregan en estadísticas. Hay una necesidad de publicar estas estadísticas de forma estandarizada y legible por máquina en la Web, para que puedan integrarse libremente y vuelvan a utilizarse en aplicaciones de consumo. En este documento, el grupo de trabajo de W3C de datos enlazados gubernamentales presenta casos de uso y lecciones que apoyan una recomendación del vocabulario de cubo de datos RDF. Se describen los estudios de caso de las implementaciones existentes de una versión anterior del vocabulario del cubo de datos, así como otros posibles casos de uso que se beneficiarían con el uso del vocabulario. En particular, se identifican los beneficios y retos al utilizar un vocabulario para la representación de estadísticas. Asimismo, se derivan lecciones que pueden utilizarse para un trabajo futuro con el vocabulario, así como para herramientas útiles que complementan el vocabulario.W3

RDF 1.1 Concepts and Abstract Syntax

Resource Description Framework (RDF) [Infraestructura para la Descripción de Recursos] es una base para procesar metadatos. Proporciona interoperabilidad entre aplicaciones que intercambian información legible por máquina en la Web. RDF destaca por la facilidad para habilitar el procesamiento automatizado de los recursos Web. RDF puede utilizarse en distintas áreas de aplicación; por ejemplo en recuperación de recursos para proporcionar mejores prestaciones a los motores de búsqueda, en catalogación para describir el contenido y las relaciones de contenido disponibles en un sitio Web, una página Web, o una biblioteca digital particular, por los agentes de software inteligentes para facilitar el intercambio y para compartir conocimiento; en la calificación de contenido, en la descripción de colecciones de páginas que representan un "documento" lógico individual, para describir los derechos de propiedad intelectual de las páginas web, y para expresar las preferencias de privacidad de un usuario, así como las políticas de privacidad de un sitio Web. RDF junto con las firmas digitales será la clave para construir el "Web de confianza" para el comercio electrónico, la cooperación y otras aplicaciones. Este documento introduce un modelo para representar metadatos en RDF así como una sintaxis para codificar y transmitir estos metadatos de tal forma que maximicen la interoperabilidad de servidores y clientes web desarrollados independientemente. La sintaxis presentada aquí utiliza el Extensible Markup Language [Lenguaje de Marcado Extensible] (XML): uno de los objetivos de RDF es hacer posible especificar la semántica para las bases de datos en XML de una forma normalizada e interoperable. RDF y XML son complementarios: RDF es un modelo de metadatos y sólo dirige por referencia muchos de los aspectos de codificación que requiere el almacenamiento y transferencia de archivos (tales como internacionalización, conjuntos de caracteres, etc.). Para estos aspectos, RDF cuenta con el soporte de XML. Es importante entender que esta sintaxis XML es sólo una sintaxis posible para RDF y que pueden surgir formas alternativas para representar el mismo modelo de datos RDF. El objetivo general de RDF es definir un mecanismo para describir recursos que no cree ninguna asunción sobre un dominio de aplicación particular, ni defina (a priori) la semántica de algún dominio de aplicación. La definición del mecanismo debe ser neutral con respecto al dominio, sin embargo el mecanismo debe ser adecuado para describir información sobre cualquier dominio