В рубрике полезных инструментов для работы с данными Jupyter AI [1] продукта который приносит AI в Jupyter Notebook. Фактически инструмент позволяет объяснять код, генерировать новые тетрадки, искать документацию и переписывать код. Выглядит полезно хотя его ещё не пробовал, но точно стоит попробовать создавая какую-то новую тетрадку в Jupyter.
Ссылки:
[1] https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/index.html
#opensource #ai #jupyter
Ссылки:
[1] https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/index.html
#opensource #ai #jupyter
Linee Guida recanti regole tecniche per l’apertura dei dati e il riutilizzo dell’informazione del settore pubblico [1] свежее руководство для органов власти в Италии по публикации открытых данных. Весьма детальное, хорошо проработанное, с чёткими рекомендациями и требованиями. В частности рекомендуют везде использовать CC-BY 4.0 в качестве лицензии объясняют это в сравнении с другими лицензиями CC0, CDLA 2.0, ODBL и другими.
Текст полезный хотя и на итальянском языке, в основном он понятен.
Ссылки:
[1] https://www.agid.gov.it/sites/default/files/repository_files/lg-open-data_v.1.0_1.pdf
#opendata #guidelines #italy
Текст полезный хотя и на итальянском языке, в основном он понятен.
Ссылки:
[1] https://www.agid.gov.it/sites/default/files/repository_files/lg-open-data_v.1.0_1.pdf
#opendata #guidelines #italy
Как и где искать данные? Я несколько раз ранее писал про разные поисковые системы по открытым / доступным данным и список поисковиков у меня постоянно обновляется так что в этом посте их актуализированная подборка:
- Google Dataset Search - единственный поиск от крупного игрока поисковых систем, в данном случае Google. Ищет по датасетам найденным поисковой системой на веб страницах где размечен объект DataSet из Schema.org. Это, с одной стороны делает его одним из крупнейших поисковых индексов по данным в мире (45 миллионов наборов данных из 15 тысяч источников на начало 2023 года), а с другой очень сильно поиск отравлен сеошниками, даже если искать бесплатные данные. Также результаты этого поиска теперь подмешиваются в основной поиск Google при релевантных запросах
- OpenAIRE - это не в чистом виде поиск по данным, но поиск по результатам научной деятельности, Данных там тоже много, от 5 до 17 миллионов наборов данных, смотря как классифицировать объекты поиска поскольку кроме машиночитаемых таблиц там к данным отнесены ещё и изображения, видео и аудио записи. Тем не менее, даже со всеми оговорками, это один из крупнейших поисковиков по данным в мире.
- DataCite Search - поисковик от компании DataCite выдающей DOI исследователям публикующим данные. Плюс в том что их база наборов данных весьма обширна, это фактически все наборы данных публикуемые исследователями официально. Минус в том что контроля за назначением DOI нет и многочисленные ссылки там ведут просто на статьи и другие объекты, но не данные. Тем не менее база объектов поиска там обширна, более 20 миллионов записей и работа над качеством продолжается. Это один из наиболее крупных поисковиков по научным данным.
- BASE - Bielefeld Academic Search Engine, академическая поисковая система от Билефельдского университета в Германии. Охватывает более чем 339 миллионов результатов научной деятельности из которых не менее 18.5 миллионов составляют наборы данных. Конечно надо делать оговорку на то что в основе поиска по данным там индекс DataCite
- FindData - поисковая система по научным данным от Компьютерного сетевого информационного центра при Китайской академии наук. Тесно интегрирован с другим их проектом, ScienceDb. Преимущественно ищет по китайским и связанным с Китаем источникам научных данных.
- Research Data Australia - поисковик по данным как часть научной инфраструктуры Австралии. Более 200 тысяч наборов данных, только из местных каталогов данных, причём охватывает как государственные, так и научные каталоги, а также каталоги геоданных. Поддерживает поиск по территориям на карте, достаточно выделить участок карты Австралии и он выдаст все связанные наборы данных.
- Data.europe.eu - общеевропейский портал открытых данных постепенно вбирающий в себя все наборы данных из национальных порталов Евросоюза и из геопорталов в рамках инициативы INSPIRE и не только. Крупнейший наднациональный портал открытых данных в мире.
- Zenodo - крупнейший репозиторий научных данных в Европейском союзе и крупнейшая инсталляция открытого ПО для ведения коллекций цифровых объектов Invenio. Используется учёными по всему миру для публикации своих данных из-за бесплатности и автоматической выдачи DOI.
#opendata #datasets #data #datasearch
- Google Dataset Search - единственный поиск от крупного игрока поисковых систем, в данном случае Google. Ищет по датасетам найденным поисковой системой на веб страницах где размечен объект DataSet из Schema.org. Это, с одной стороны делает его одним из крупнейших поисковых индексов по данным в мире (45 миллионов наборов данных из 15 тысяч источников на начало 2023 года), а с другой очень сильно поиск отравлен сеошниками, даже если искать бесплатные данные. Также результаты этого поиска теперь подмешиваются в основной поиск Google при релевантных запросах
- OpenAIRE - это не в чистом виде поиск по данным, но поиск по результатам научной деятельности, Данных там тоже много, от 5 до 17 миллионов наборов данных, смотря как классифицировать объекты поиска поскольку кроме машиночитаемых таблиц там к данным отнесены ещё и изображения, видео и аудио записи. Тем не менее, даже со всеми оговорками, это один из крупнейших поисковиков по данным в мире.
- DataCite Search - поисковик от компании DataCite выдающей DOI исследователям публикующим данные. Плюс в том что их база наборов данных весьма обширна, это фактически все наборы данных публикуемые исследователями официально. Минус в том что контроля за назначением DOI нет и многочисленные ссылки там ведут просто на статьи и другие объекты, но не данные. Тем не менее база объектов поиска там обширна, более 20 миллионов записей и работа над качеством продолжается. Это один из наиболее крупных поисковиков по научным данным.
- BASE - Bielefeld Academic Search Engine, академическая поисковая система от Билефельдского университета в Германии. Охватывает более чем 339 миллионов результатов научной деятельности из которых не менее 18.5 миллионов составляют наборы данных. Конечно надо делать оговорку на то что в основе поиска по данным там индекс DataCite
- FindData - поисковая система по научным данным от Компьютерного сетевого информационного центра при Китайской академии наук. Тесно интегрирован с другим их проектом, ScienceDb. Преимущественно ищет по китайским и связанным с Китаем источникам научных данных.
- Research Data Australia - поисковик по данным как часть научной инфраструктуры Австралии. Более 200 тысяч наборов данных, только из местных каталогов данных, причём охватывает как государственные, так и научные каталоги, а также каталоги геоданных. Поддерживает поиск по территориям на карте, достаточно выделить участок карты Австралии и он выдаст все связанные наборы данных.
- Data.europe.eu - общеевропейский портал открытых данных постепенно вбирающий в себя все наборы данных из национальных порталов Евросоюза и из геопорталов в рамках инициативы INSPIRE и не только. Крупнейший наднациональный портал открытых данных в мире.
- Zenodo - крупнейший репозиторий научных данных в Европейском союзе и крупнейшая инсталляция открытого ПО для ведения коллекций цифровых объектов Invenio. Используется учёными по всему миру для публикации своих данных из-за бесплатности и автоматической выдачи DOI.
#opendata #datasets #data #datasearch
OpenAIRE - Explore
OpenAIRE | Find and Share research
OpenAIRE Explore: Over 100M of research deduplicated, 170K research software, 11M research data. One of the largest open scholarly records collection worldwide.
В рубрике интересных наборов данных визуализация и набор данных по тенденциям роста растений (надпочвенного покрова) в Евразии. Охватывает всю Среднюю Азию, Монголию и часть России и Китая. По выводам там получается что зелёного покрова за 20 лет стало скорее больше. А само исследование проводилось на базе спутниковых снимков MODIS 2002–2020 (проект NASA) [2].
У исследования полностью опубликованы данные, общим объёмом 1.2Gb.
У исследователей из той же группы есть похожая публикация по кавказскому региону с охватом Армении, Грузии, Азербайджана и частично Турции, России и Ирана. Также с открытыми данными.
Ссылки:
[1] https://silvis.forest.wisc.edu/data/eurasia-trends/
[2] https://modis.gsfc.nasa.gov
[3] https://silvis.forest.wisc.edu/data2/vegetation-change-grasslands-caucasus/
#opendata #caucasus #middleasia #datasets #vegetation
У исследования полностью опубликованы данные, общим объёмом 1.2Gb.
У исследователей из той же группы есть похожая публикация по кавказскому региону с охватом Армении, Грузии, Азербайджана и частично Турции, России и Ирана. Также с открытыми данными.
Ссылки:
[1] https://silvis.forest.wisc.edu/data/eurasia-trends/
[2] https://modis.gsfc.nasa.gov
[3] https://silvis.forest.wisc.edu/data2/vegetation-change-grasslands-caucasus/
#opendata #caucasus #middleasia #datasets #vegetation
В рубрике бизнеса на открытых данных Social Explorer [1], продукт и одноимённая компания в США предоставляющая аналитический сервис с визуализацией данных на картах с детализацией до отдельных графств (Counties), аналог российских муниципальных образований. Практически все данные в их продукте - это общедоступные данные переписи США, избирательных комиссий, отчетов ФБР по преступности и других статистических индикаторов публикуемых в США с довольно высокой детализацией. Особенность продукта в том что он почти полностью ориентирован на университетскую подписку. Университеты приобретают подписку и предоставляют доступ преподавателям и студентам. Поэтому в платформе отдельно реализованы разделы по быстрому старту по тому как учить и как учиться с ней работать.
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
Ссылки:
[1] https://www.socialexplorer.com
#startups #opendata #geodata #usa
В рубрике интересных наборов данных первый набор данных от Overture Maps Foundation Overture 2023-07-26-alpha.0 [1] это данных о 52 миллионах местах и 785 миллионах зданий по всему миру, а также карта дорожной сети. Огромный датасет под лицензией ODbL. Причём данные в форматах Parquet, в виде доступа через SQL на AWS или Azure или через DuckDb. Всё вместе очень интересно, уже хочется нарезать его по странам, территориям и регионам.
А я напомню что Overture Maps Foundation - это некоммерческий фонд созданный big tech компаниями Amazon. Meta и Microsoft и прибившимися к ним Tom Tom и Esri. К фонду неоднозначное отношение в сообществе OpenStreetMap, что не мешает нам следить за их деятельностью.
Ссылки:
[1] https://overturemaps.org/download/overture-july-alpha-release-notes/
#opendata #datasets #bigdata
А я напомню что Overture Maps Foundation - это некоммерческий фонд созданный big tech компаниями Amazon. Meta и Microsoft и прибившимися к ним Tom Tom и Esri. К фонду неоднозначное отношение в сообществе OpenStreetMap, что не мешает нам следить за их деятельностью.
Ссылки:
[1] https://overturemaps.org/download/overture-july-alpha-release-notes/
#opendata #datasets #bigdata
Typogram [1] диаграммы для тех кто не забыл что такое ASCII и псевдографику в терминалах. Реализовано в виде Javascript библиотеки от Google, содержит множество примитивов и позволяет рисовать майндмапы, деревья, гриды, послойные диаграммы и даже графики с временными рядами.
Выглядит так просто что просто прекрасно. Можно сказать воплощение принципа clean & simple при этом идеально выглядело бы встроенным в Markdown и поддерживаемом Markdown редакторами.
Причём, в отличие от Mermaid, другой библиотеки для диаграмм, в typogram объекты описываются типографически, а не семантически. Это рисунок из символов превращаемый в схему, а не слова/язык разметки.
Ссылки:
[1] https://google.github.io/typograms/
[2] https://github.com/mermaid-js/mermaid
#opensource #digramming #cleanandsimple
Выглядит так просто что просто прекрасно. Можно сказать воплощение принципа clean & simple при этом идеально выглядело бы встроенным в Markdown и поддерживаемом Markdown редакторами.
Причём, в отличие от Mermaid, другой библиотеки для диаграмм, в typogram объекты описываются типографически, а не семантически. Это рисунок из символов превращаемый в схему, а не слова/язык разметки.
Ссылки:
[1] https://google.github.io/typograms/
[2] https://github.com/mermaid-js/mermaid
#opensource #digramming #cleanandsimple
В список поисковых систем по данным, который я ранее публиковал, можно добавить GeoSeer [1] единственный известный мне поисковик по точкам подключения к гео API по всему миру. Охватывает точки подключения к WFS, WMS, WCS, WMTS и около 3.5 миллионов таких точек.
Существует в подписочной бизнес модели с оплатой за тарифы доступа к API.
При этом сам поисковик выглядит слегка кустарно и с 2022 года в нём не обновляется статистика, а с 2020 года автор(-ы) перестал публиковать посты в блоге. Тем не менее, даже с учётом этих ограничений, это один из немногих существующих поисковиков по геоданным в мире.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
#opendata #datasearch #geodata #spatial
Существует в подписочной бизнес модели с оплатой за тарифы доступа к API.
При этом сам поисковик выглядит слегка кустарно и с 2022 года в нём не обновляется статистика, а с 2020 года автор(-ы) перестал публиковать посты в блоге. Тем не менее, даже с учётом этих ограничений, это один из немногих существующих поисковиков по геоданным в мире.
Ссылки:
[1] https://www.geoseer.net
#opendata #datasearch #geodata #spatial
В рубрике как это устроено у них Historic Environment Scotland государственное учреждение в Шотландии отвечающее за ведение каталога объектов исторического наследия и ведущие одноимённый портал [1] хотя объектов на самом портале не так много, чуть менее 2000, интересно что кроме галереи объектов
у них есть ещё и поиск по картам с визуализацией исторических места: замков, исторических зданий, мест битв и так далее. По каждому историческому месту есть подробная справка о том что это такое и чем оно важно, а также все данные публикуются как открытые данные и, более того, географические объекты предоставляются через API по стандартам WFS и WMS, их можно сравнительно просто подключать в свои геопродукты [3].
Проект можно отнести к Digital Humanities и рассматривать одновременно как исторический и как проект с открытыми данными.
Ссылки:
[1] https://www.historicenvironment.scot
[2] https://hesportal.maps.arcgis.com/apps/Viewer/index.html?appid=18d2608ac1284066ba3927312710d16d
[3] https://portal.historicenvironment.scot/downloads
#opendata #datasets #digitalhumanities #scotland #history #geodata
у них есть ещё и поиск по картам с визуализацией исторических места: замков, исторических зданий, мест битв и так далее. По каждому историческому месту есть подробная справка о том что это такое и чем оно важно, а также все данные публикуются как открытые данные и, более того, географические объекты предоставляются через API по стандартам WFS и WMS, их можно сравнительно просто подключать в свои геопродукты [3].
Проект можно отнести к Digital Humanities и рассматривать одновременно как исторический и как проект с открытыми данными.
Ссылки:
[1] https://www.historicenvironment.scot
[2] https://hesportal.maps.arcgis.com/apps/Viewer/index.html?appid=18d2608ac1284066ba3927312710d16d
[3] https://portal.historicenvironment.scot/downloads
#opendata #datasets #digitalhumanities #scotland #history #geodata
Про реестр каталогов данных Common Data Index и будущий поиск по ним я регулярно рассказываю и сейчас продолжу. Сейчас в реестре чуть менее 5000 каталогов с данными, количественно более всего каталогов с геоданными чаще всего представленных в виде серверов ArcGIS и Geoserver, по объему сейчас собранных данных более всего открытых данных с некоторыми оговорками.
1) Если внести все имеющиеся в листе ожидания инсталляции ArcGIS Server и ArcGIS Hub то реестр моментально превратится в каталог геокаталогов поскольку только в США у госорганов около 5 тысяч открытых инсталляций ArcGIS Server и у ещё по всему миру около 20 тысяч сайтов у SaaS сервиса ArcGIS Hub. Даже если их пофильтровать и убрать пустые и недоступные то останется не меньше 5 тысяч. Я до сих пор думаю что с этим делать поскольку превращать реестр каталогов данных в реестр каталогов геоданных совсем не было планов:) Но возможно придётся, или придётся его разделять. Не перестаю повторять что геоданных, количественно, в мире более всего, главное правильно искать
2) Для геоданных почти всё свелось к стандартам Open Geospatial Consortium (CSW, WFS, WMS, WCS, WMTS, WPS и др.). Большая часть геопорталов работает по этим стандартам и даже у ArcGIS серверов экспортируются данные по этим протоколам, хотя это и не все знают и это не вынесено в интерфейс REST API, но по факту есть.
3) Очень мало сертифицированных общедоступных каталогов данных с проверкой их качества. Только CoreTrustSeal и несколько научных сертификаций. В лучшем случае они охватывают 200-300 каталогов научных данных, а во всех остальных случаях нет ни методик, ни тех кто проверяет, ни стандартов проверки и тд. Отделить доверенные репозитории от недоверенных требует отдельно методики.
4) Более 90 видов ПО для открытых каталогов данных не считая in-house разработок. При этом не всё специализированно каталоги данных, например, реестры наборов данных часть систем раскрытия научных результатов. С одной стороны это очень много, с другой стороны больше проблем не с их разнообразием, а с очень разным качеством ведения метаданных.
5) Из всех видов каталогов данных только CKAN идентифицируется инструментами вроде BuiltWith. Буквально все остальные там не находятся и, в принципе, при том что BuiltWith лидер этого рынка данных по технологиям в вебе, видно что они сфокусировались только на быстро монетизируемых частях продукта, а альтернативы им и того хуже. В общем нехватает хороших technology discovery инструментов
6) Открытые научные данные наиболее очевидно монетизируемые как минимум гигантами вроде Elsevier с их продуктом Data Monitor. И это отдельная большая научного комплаенса который крупные игроки научной инфраструктуры сейчас продают помогая мониторить соблюдения требований научных регуляторов.
#opendata #datacatalogs #thoughts #commondataindex
1) Если внести все имеющиеся в листе ожидания инсталляции ArcGIS Server и ArcGIS Hub то реестр моментально превратится в каталог геокаталогов поскольку только в США у госорганов около 5 тысяч открытых инсталляций ArcGIS Server и у ещё по всему миру около 20 тысяч сайтов у SaaS сервиса ArcGIS Hub. Даже если их пофильтровать и убрать пустые и недоступные то останется не меньше 5 тысяч. Я до сих пор думаю что с этим делать поскольку превращать реестр каталогов данных в реестр каталогов геоданных совсем не было планов:) Но возможно придётся, или придётся его разделять. Не перестаю повторять что геоданных, количественно, в мире более всего, главное правильно искать
2) Для геоданных почти всё свелось к стандартам Open Geospatial Consortium (CSW, WFS, WMS, WCS, WMTS, WPS и др.). Большая часть геопорталов работает по этим стандартам и даже у ArcGIS серверов экспортируются данные по этим протоколам, хотя это и не все знают и это не вынесено в интерфейс REST API, но по факту есть.
3) Очень мало сертифицированных общедоступных каталогов данных с проверкой их качества. Только CoreTrustSeal и несколько научных сертификаций. В лучшем случае они охватывают 200-300 каталогов научных данных, а во всех остальных случаях нет ни методик, ни тех кто проверяет, ни стандартов проверки и тд. Отделить доверенные репозитории от недоверенных требует отдельно методики.
4) Более 90 видов ПО для открытых каталогов данных не считая in-house разработок. При этом не всё специализированно каталоги данных, например, реестры наборов данных часть систем раскрытия научных результатов. С одной стороны это очень много, с другой стороны больше проблем не с их разнообразием, а с очень разным качеством ведения метаданных.
5) Из всех видов каталогов данных только CKAN идентифицируется инструментами вроде BuiltWith. Буквально все остальные там не находятся и, в принципе, при том что BuiltWith лидер этого рынка данных по технологиям в вебе, видно что они сфокусировались только на быстро монетизируемых частях продукта, а альтернативы им и того хуже. В общем нехватает хороших technology discovery инструментов
6) Открытые научные данные наиболее очевидно монетизируемые как минимум гигантами вроде Elsevier с их продуктом Data Monitor. И это отдельная большая научного комплаенса который крупные игроки научной инфраструктуры сейчас продают помогая мониторить соблюдения требований научных регуляторов.
#opendata #datacatalogs #thoughts #commondataindex
Тут совсем недавно Ольга раскопала [1] контракт по переносу российского портала data.gov.ru на Гостех и прам-парам "неожиданно" оказалось что российское Минэкономразвития собиралось потратить на 5 месячный "перенос" портала больше средств чем потратило на его разработку и поддержку за 10 лет. Хотя итоговая сумма и поменьше, 30.9 миллионов рублей, но сути это не меняет, работы по завышенной стоимости, с рамочным ТЗ и полной неопределённостью что там будет в итоге.
И Вы спрашиваете почему, после этого всего, я отношусь к Гостеху столь негативно, потому что никакой экономии там нет и принципиально быть не может. Гостех - это внутригосударственная искусственная монополия, всё будет только дороже И всё, опять же, возвращается к вопросу, а что есть Гостех? Набор несвязанных сервисов Platform V от Сбербанка? Или презентации демонстрируемые сотрудниками одноимённого ФКУ?
Вторая часть этой истории - это рамочное ТЗ. Понятно что у Минэкономразвития нет и не может быть компетенций не то что в открытых данных, но и в управлении данными в принципе. Все их инициативы в этой области вроде их собственного портала с данными [2] превратились в тыкву. Они поленились даже заказать какому-то своему подведу/рядом сидящему подрядчику разработку ТЗ. Почему? Потому что будь оно, его слишком легко было бы раскритиковать.
В любом случае позитивных ожиданий от этой "переделки" портала открытых данных нет.
Ссылки:
[1] https://t.iss.one/ahminfin/606
[2] https://data.economy.gov.ru
#opendata #data #policy #procurement #russia
И Вы спрашиваете почему, после этого всего, я отношусь к Гостеху столь негативно, потому что никакой экономии там нет и принципиально быть не может. Гостех - это внутригосударственная искусственная монополия, всё будет только дороже И всё, опять же, возвращается к вопросу, а что есть Гостех? Набор несвязанных сервисов Platform V от Сбербанка? Или презентации демонстрируемые сотрудниками одноимённого ФКУ?
Вторая часть этой истории - это рамочное ТЗ. Понятно что у Минэкономразвития нет и не может быть компетенций не то что в открытых данных, но и в управлении данными в принципе. Все их инициативы в этой области вроде их собственного портала с данными [2] превратились в тыкву. Они поленились даже заказать какому-то своему подведу/рядом сидящему подрядчику разработку ТЗ. Почему? Потому что будь оно, его слишком легко было бы раскритиковать.
В любом случае позитивных ожиданий от этой "переделки" портала открытых данных нет.
Ссылки:
[1] https://t.iss.one/ahminfin/606
[2] https://data.economy.gov.ru
#opendata #data #policy #procurement #russia
Telegram
Ах, этот Минфин
Минэк приравнял 5-месячную стоимость переноса Портала открытых данных на Гостех к расходам на создание и сопровождение портала за предыдущие 10 лет
В конце июля Минэкономразвития РФ заключило контракт на «Выполнение работ по развитию Портала открытых данных…
В конце июля Минэкономразвития РФ заключило контракт на «Выполнение работ по развитию Портала открытых данных…
В рубрике интересных продуктов по работе с API Metatype [1], платформа для декларативной разработки API, как сами создатели его позиционируют, продукт позволяющий проектировать API не будучи программистом. Внутри всё построено вокруг Typegraph [2], одновременно идеи и одноимённого пакета для Python с помощью которого описывается спецификация API. У продукта своя система типов, своя система управления доступа к ресурсам, интеграция с Prism, Deno и другими инструментами и ещё много чего.
Похоже что он годится как элемент строительного блока для построения собственной API платформы, хотя и удивляет что авторы игнорируют стандарт OpenAPI кроме как использования его спецификации для импорта описаний [3]
Выглядит интересно, а ещё интереcно что команда разработки явно вкладывается в документацию и, похоже, делают продукт под классическую нынче модель инвестиций когда есть корневой продукт с открытым кодом и облачная платформа на его основе. Облачную платформу пока не видно, но явно она появится.
Ссылки:
[1] https://metatype.dev
[2] https://metatype.dev/docs/concepts/typegraph
[3] https://metatype.dev/docs/guides/importing-openapi-definitions
#opensource #api #datatools
Похоже что он годится как элемент строительного блока для построения собственной API платформы, хотя и удивляет что авторы игнорируют стандарт OpenAPI кроме как использования его спецификации для импорта описаний [3]
Выглядит интересно, а ещё интереcно что команда разработки явно вкладывается в документацию и, похоже, делают продукт под классическую нынче модель инвестиций когда есть корневой продукт с открытым кодом и облачная платформа на его основе. Облачную платформу пока не видно, но явно она появится.
Ссылки:
[1] https://metatype.dev
[2] https://metatype.dev/docs/concepts/typegraph
[3] https://metatype.dev/docs/guides/importing-openapi-definitions
#opensource #api #datatools
metatype.dev
Metatype | Metatype
Declarative API development platform. Build backend components with WASM, Typescript and Python, no matter where and how your (legacy) systems are.