graph TD
terminologies(terminologies) --> receive
mappings(mappings) --> receive
collections(collections) --> receive
stage(stage)
subgraph importer ["n4o-graph-**importer**"]
receive[**register & receive**]
receive -- validate, transform, report --> stage
stage --> load
load[**load**]
end
subgraph fuseki ["n4o-**fuseki**"]
kg(triple store)
end
subgraph lido ["lido-rdf-**converter**"]
lido2rdf[**lido2rdf**]
web-app[**web-app**]
end
stage --> n4ograph["n4o-graph-**apis**"]
kg -- SPARQL --> n4ograph
n4ograph -- SPARQL --> apps(applications)
receive <-..-> lido2rdf
load -- SPARQL update & graph store --> kg
web-app <--> n4ograph
n4ograph <--web browser--> users(users)
classDef data stroke:#4d8dd1, fill:#D4E6F9, color:#333;
classDef prime fill: #ECECFF, color:#333, stroke:#9370DB;
classDef box fill:#ffffde, stroke:#aaaa33, color:#333;
class terminologies,mappings,collections,stage,kg,apps,users data;
class receive,load,lido2rdf,web-app prime;
class importer,fuseki,n4ograph,lido box;
linkStyle default color:black;
Systemarchitektur
Technischer Aufbau des Knowledge Graphen
Der N4O Graph besteht im Kern aus einem Triple-Store, an den verschiedene Dienste zur Verwaltung und Nutzung angebunden sind. Diese Dienste werden in einzelnen git-Repositorien entwickelt und als Docker-Images publiziert:
- n4o-fuseki: vorkonfigurierter Triple-Store
- n4o-graph-apis: APIs und Weboberfläche zum lesenden Zugriff
- n4o-graph-importer: Workflows und APIs zum schreibenden Zugriff
- lido-rdf-converter: Skripte und Webanwendung zur Konvertierung von LIDO nach RDF
Darüber hinaus gibt es das Repository n4o-graph zur Dokumentation und Konfiguration der Dienste als Gesamtheit, darunter auch dieses Handbuch.
Datenfluss
Folgendes Diagram illustriet den Datenfluss im Gesamtsystem. Die einzelnen Docker-Container sind gelb. Quellen, Ziele und Speicherorte von Daten sind blau. Verarbeitungsschritte und Schnittstellen sind violett oder grau.