[deepamehta-users] Wiki Input: DeepaMehta Q&A

[Jörg Richter]

Liebe DeepaMehta-Freunde,

ich freue mich über unser neues Wiki! Das geht auf Maltes Initiative 
zurück. Um den Community-Prozeß anzuregen, wollte er ein Wiki haben, 
das jedem offen steht. Besonders freue ich mich über Maltes und 
Matthias M. Schreibaktivitäten.
http://deepamehta.newthinking.net/wiki/

Offenbar war es Matthias M., der jetzt im Wiki die grundlegenden 
DeepaMehta-Fragen wieder aufgenommen hat, die beim Community-Treffen am 
26. Juli 2006 diskutiert wurden. Im Anschluß an das Treffen hatte ich 
damals angefangen, meine persönlichen Anworten aufzuschreiben, hab's 
aber nicht rumgeschickt. Das hole ich hiermit jetzt nach. Allerdings 
bin ich damals nur bis Frage 4 gekommen, und der Text ist in deutsch. 
Möglicherweise ist es trotzdem nützlicher Input und der ein oder andere 
Wikianer hat Lust das ins Wiki zu stellen :-)
http://deepamehta.newthinking.net/wiki/en/Q%26A

Außerdem hänge ich weitere Texte ran, die meine Sicht davon enthalten, 
was DeepaMehta ist, wo DeepaMehta hin will, welche Fragestellungen 
DeepaMehta erforscht, und was die DeepaMehta-Website vermitteln könnte. 
Ich hoffe, daß diese Infos helfen können, das DeepaMehta-Bild zu 
vervollständigen.

Grüße
Jörg

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Q&A

=> Wie ist die DeepaMehta Softwarearchitektur aufgebaut?

DeepaMehta ist eine Java-basierte Client Server Architektur.
Mehrschichtenarchitektur, die Storagelayer, Applicationlayer und 
Präsentationlayer umfasst.
Alle Schichten sind voneinander entkoppelt und können auf verschiedenen 
Rechnern laufen.
Für unvernetzte Arbeitsplätze steht DeepaMehta auch als monolithische 
Applikation zur Verfügung, die praktisch Client und Server integriert, 
wobei die Kommunikation über native Methoden-Aufrufe erfolgt und kein 
TCP Port offen ist.

Den Kern stellt ein Application Server dar.
Anwendungen werden im Rahmen des DeepaMehta Application Frameworks 
entwickelt und laufen auf Serverseite.

Der Graphische Topic Map Client ist ein Thin Client, der nur 
Darstellungslogik enthält.
Die Benutzung des Topic Map Clients erfordert keinen Download und keine 
Installation und Konfiguration. Ein Java-fähiger Webbrowser genügt.

Der Graphische Topic Map Client ist nur ein mögliches DeepaMehta 
Frontend.
Der DeepaMehta Application Server enthält auch eine 
Web-Publishing-Engine, mittels der herkömmliche Webfrontends generiert 
werden können. D.h. DeepaMehta-Anwendungen und DeepaMehta-Content kann 
über eine Webschnittstelle serviert werden. Die Präsentation unterliegt 
dann den Webparadigmen -- HTML Seiten, Links, Formulare -- interaktive 
graphische Topic Map Darstellungen sind dann nicht möglich. Das 
Arbeiten mit Web-Frontends funktioniert mit jedem Webbrowser. Auf 
Client-Seite ist kein Java erforderlich.

In der Praxis kommen häufig hybride DeepaMehta-Anwendungen vor: 
graphische Topic Map Frontends und Webfrontends werden gleichzeitig 
benutzt.
Manche Benutzerrollen, z.B. Administor, werden über den graphischen 
Client realisier, andere Benutzerrollen über Webfrontends.


=> Kann DeepaMehta mit großen Datenmengen umgehen?

Konzeptionell kann das Corporate Memory Millionen von Topics und 
Assoziationen enthalten, auf denen Tausende von Usern und 
Arbeitsgruppen parallel arbeiten können.
Der schnelle Zugriff wird durch Datenbank-Indizes ermöglicht.

In der Praxis wurde bisher kein Limit bezüglich der Datenmenge 
erreicht. Die größte DeepaMehta-Installation (www.kiezatlas.de) besteht 
bisher aus etwa 35.000 Topics und 35.000 Assoziationen (Stand: Juli 
2006).

Im Rahmen grenzenloser Skalierbarkeit werden in Zukunft Cluster- und 
Peer-To-Peer Konzepte ins Spiel kommen. Die Storage-Architektur wird 
mit den Anforderungen wachsen.


=> Ist die DeepaMehta Visualisierung für große Datenmengen geeignet?

Das Corporate Memory ist potentiell unendlich groß und kann seiner 
Gesamtheit nicht visualsiert werden. Das ist auch nicht nötig.

Der Punkt ist: Sichten auf das Corporate Memory sind _immer_ 
persönliche Sichten des Benutzers. Benutzer holen sich aus dem 
Corporate die Ausschnitte hoch, die in einem konkreten _Arbeitskontext_ 
relevant sind. Benutzer bestimmen selbst, was sie sehen wollen, wie sie 
es sehen wollen, und was sie _nicht_ sehen wollen. Benutzer sind frei 
sich für jeden beliebigen Arbeitskontext eine neue Sicht anzulegen. 
Jeder Topic kann potentiell in jeder Sicht erscheinen. Benutzer legen 
somit selbst fest, was ein Kontext ist.

DeepaMehta Benutzer legen die Anordnung der Topics und Assoziationen 
selbst fest. Topics, die nicht von Interesse blendet der Benutzer aus. 
Sie bleiben vorhanden, sind nur nicht in Sichtweite des Benutzers. 
Benutzer müssen niemals etwas speichern. Alles bleibt dort, wo es ist. 
Der Benutzer kann seinen räumlichen Orientierungssinn benutzen, um 
Dinge wiederzufinden. Topics werden zu mentalen Objekten. Das 
DeepaMehta Topic Maps Frontend ist "kognitiv kompatibel".


=> Wie ist der gegenwärtige Entwicklungsstand von DeepaMehta 
einzuschätzen?

DeepaMehta ist eine langfristige Bemühung von hohem visionären 
Character, und als solches nie fertig. Um dennoch nützlich zu sein, 
versucht DeepaMehta in Form konkreter Praxisanwendungen zu wachsen. 
DeepaMehta ist keine Applikation mit einem klar umgrenzten 
Einsatzgebiet, sondern ist eine Infrastruktur, man könnte auch sagen 
Betriebssystem. Es gibt eine klare Trennung zwischen der Infrastruktur 
-- dem DeepaMehta Kern -- und den Anwendungen, die auf dieser 
Infrastruktur aufbauen. Die Funktionalität des Kerns wird mit jeder 
konkreten Anwendung ausgebaut werden, und der dann leistungsfähigere 
Kern wird dann wiederum neue Anwendungen ermöglichen. Das ist zwei 
Entwicklungsprozesse, die sich gegenseitig hochschaukeln werden.

DeepaMehta hat starkes Interesse, seine Leistungsfähigkeit und seinen 
Nutzen in realen Anwendungsprojekten zu beweisen. DeepaMehta ist kein 
rein akademisches Projekt, sondern möchte reale Probleme realer 
Menschen lösen. Die wichtigste DeepaMehta-Anwendung, die bereits seit 2 
Jahren im Produktionseinsatz ist (Stand: Juli 2006), ist das 
geographische Content Management Sytem "Kiezatlas" (www.kiezatlas.de)

Die Funktionalität von DeepaMehta ist an vielen Stellen unvollständig 
und die Usability ist verbesserungsfähig. Andererseits kann man 
DeepaMehta heute schon als Arbeitsplattform für "real world"-Projekte 
benutzen. An DeepaMehta werden derzeit diejenigen Anwender den meisten 
Spaß haben, die sich als "Early Adopter" sehen. Die also dabei sein 
wollen, wo Innovatives entsteht, und die an diesem Prozeß teilnehmen 
wollen.


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