Seminar Eclipse EDC – Assets, Kataloge und Vertragsdefinitionen

Das Seminar behandelt die Provider-Seite eines EDC-Connectors von der fachlichen Datenproduktbeschreibung bis zum dynamisch erzeugten Katalogangebot. Assets, Datenadressen, Policies und Vertragsdefinitionen werden so aufgebaut, dass Angebote zielgruppengerecht, prüfbar und automatisierbar veröffentlicht werden können.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Assets und Datenadressen sauber voneinander trennen.
• Metadaten für auffindbare und verständliche Datenangebote strukturieren.
• Policy Definitions und Contract Definitions konsistent verknüpfen.
• Kataloge aus Sicht unterschiedlicher Consumer testen und erklären.
• Management-API-Abläufe für Anlage, Änderung und Rücknahme automatisieren.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Datenprodukt und Asset-Modell

Schwerpunkt: fachliche Datenprodukte, technische Assets, öffentliche Eigenschaften, private Eigenschaften, Identifikatoren und Änderungsregeln.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Datenprodukt und Asset-Modell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von fachliche Datenprodukte, technische Assets, öffentliche Eigenschaften, private Eigenschaften, Identifikatoren und Änderungsregeln modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein belastbares Asset- und Metadatenmodell dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Data Address und technische Datenquelle

Schwerpunkt: Data Address, Datenquellentyp, Zugangsinformationen, private Parameter, Datenquellenwechsel und Trennung von Metadaten und Secrets.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Data Address und technische Datenquelle“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Data Address, Datenquellentyp, Zugangsinformationen, private Parameter, Datenquellenwechsel und Trennung von Metadaten und Secrets modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine sichere technische Zuordnung zwischen Asset und Datenquelle dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Policy Definitions für Angebote

Schwerpunkt: ODRL-Angebote, Permissions, Prohibitions, Duties, Constraints, Zielgruppenmerkmale und wiederverwendbare Policy-Bausteine.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Policy Definitions für Angebote“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von ODRL-Angebote, Permissions, Prohibitions, Duties, Constraints, Zielgruppenmerkmale und wiederverwendbare Policy-Bausteine modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen wiederverwendbaren Policy-Satz für Datenangebote dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Contract Definitions und Selektoren

Schwerpunkt: Asset-Selektoren, Policy-Verknüpfungen, Angebotsgruppen, Ausschlüsse, Mehrfachdefinitionen und Konfliktvermeidung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Contract Definitions und Selektoren“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Asset-Selektoren, Policy-Verknüpfungen, Angebotsgruppen, Ausschlüsse, Mehrfachdefinitionen und Konfliktvermeidung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine testbare Vertragsdefinitionsstruktur dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Dynamische Kataloggenerierung

Schwerpunkt: DCAT Catalog, Dataset, Distribution, Offer, Consumer-Identität, Credentials, Policy-Auswertung und zielgruppenspezifische Sicht.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Dynamische Kataloggenerierung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von DCAT Catalog, Dataset, Distribution, Offer, Consumer-Identität, Credentials, Policy-Auswertung und zielgruppenspezifische Sicht modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen nachvollziehbaren dynamischen Katalogprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Management API und Lebenszyklus

Schwerpunkt: Anlage, Abfrage, Aktualisierung, Löschung, Idempotenz, Statuskontrolle, Fehlerantworten und API-Versionierung.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Management API und Lebenszyklus“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Anlage, Abfrage, Aktualisierung, Löschung, Idempotenz, Statuskontrolle, Fehlerantworten und API-Versionierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen automatisierbaren CRUD- und Änderungsprozess dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Qualität, Governance und Abnahme

Schwerpunkt: Namenskonventionen, Metadatenpflichten, Eigentümerschaft, Freigabe, Versionierung, Negativtests und Rücknahme.

1. Ausgangslage, Schutzbedarf, Abhängigkeiten und Zielkriterien für den Themenblock „Qualität, Governance und Abnahme“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, APIs, Zustände und Vertrauensgrenzen anhand von Namenskonventionen, Metadatenpflichten, Eigentümerschaft, Freigabe, Versionierung, Negativtests und Rücknahme modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Prozessfolge am Laborsystem beziehungsweise am Architekturmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Protokollzustände, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen prüfbaren Veröffentlichungsstandard für Datenangebote dokumentieren, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Anlage mehrerer Assets mit öffentlichen und privaten Eigenschaften.
• Aufbau von Policy- und Contract-Definitionen für zwei unterschiedliche Consumer-Gruppen.
• Vergleich der resultierenden Katalogantworten und Analyse ausgeschlossener Angebote.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: EDC-Administration, Datenproduktverantwortliche, API- und Integrationsentwicklung, Datenarchitektur und technische Governance.

Voraussetzungen: EDC-Grundlagen sowie sichere Arbeit mit REST, JSON und grundlegenden Datenmodellkonzepten.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, API-Arbeit, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als technischer Standard wiederholbar bleiben.