Public procurement notice: Prior Information Notice Without Call For Competition
Published: 2019-04-15
Buyer: Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Desarrollo Sostenible
Country: ES
Contract type: Services
CPV classification: 30211300 | 30211400 | 48900000 | 72000000 | 72200000
Estimated value: 2100000 EUR

Technical requirements: Bases de la convocatoria de la Consulta Preliminar al Mercado en el marco de la iniciativa Cloud_IA, “E-Infraestructura Ambiental para el desarrollo de soluciones basadas en la integración espacial no
Se convoca esta Consulta Preliminar al Mercado sobre la necesidad de buscar soluciones innovadoras para la monitorización del Medio Ambiente a nivel regional basadas en Cloud Computing.
El proyecto Cloud_IA tiene como punto de partida el desarrollo e implementación de una e-infraestructura innovadora en un entorno de cloud computing que facilite la integración espacial de un amplio conjunto de variables ambientales a definir (vegetación, usos, clima, catastro, riesgos naturales, escenarios cambio climático, etc). Para facilitar esta integración espacial, una opción actualmente muy utilizada es la estructura de rejillas multiescalares y multidimensionales que presenta evidentes ventajas en este entorno (única estructura de datos para todas las variables, fácil compartimentación espacial – Map Reduce- para su computación en paralelo, etc..). Esta e-infaestructura debe garantizar los procesos de importación, así como, en el futuro, los de actualización, de las variables, a la vez que su incorporación en la estructura de rejillas multiescalar. Del mismo modo proporcionará un amplísimo abanico de herramientas para su análisis (machine learning, generación de indicadores, geoprocesos, análisis estadísticos, etc) también formalizado como microservicios. El desarrollo de APIs para su gestión y difusión será otro objetivo fundamental. Con ello se garantiza una alta escalabilidad (contenedores) ante demandas específicas. Igualmente debe facilitar un conjunto de clientes, tanto para la administración de la infraestructura, como para la gestión del acceso y difusión de sus funcionalidades de una forma amigable a técnicos de la administración y ciudadanía en general.
Con carácter previo a futuras licitaciones de compra, la Consejería de Agricultura, Ganadería, Pesca y Desarrollo Sostenible considera de interés recabar información de los operadores económicos, los agentes sociales y los agentes de conocimiento, y conocer el estado del arte e identificar y especificar las características de las posibles soluciones que mejor se adapten a los requisitos del reto.
Las soluciones para el desarrollo de Cloud_IA deberán integrar e implementar diferentes estrategias innovadoras centradas en 3 aspectos complementarios:
1) La más importante, y que condiciona a las 2 restantes, será establecer una estrategia innovadora para la integración espacial de las principales variables medioambientales demandadas por la administración, haciendo uso, para ello, de estructuras de rejillas multiescalares y multidimensionales. Se deberán proponer metodologías y aplicaciones que integren diferentes algoritmos para la generación de las rejillas y para la adscripción a las mismas de un número amplio de variables (de diferentes temáticas, escalas, periodos de actualización, volumen y formatos) a partir de la programación con motores topológicos compatible con el estándar Simple Features de la OGC. Con resoluciones de hasta 5 metros, con cobertura total andaluza, pueden llegar a suponer aproximadamente 3490 millones de registros de datos. Se deberá desarrollar una estrategia innovadora para su almacenamiento e indexación con la utilización de estructuras laxas de datos no estructurados (i.e. JSON) que optimicen el almacenamiento, su acceso y difusión. Estas estructuras de rejillas, inexistentes con carácter multitemático y multiescalar, podrán ser adaptadas, cuando se demande, a la reciente especificación INSPIRE (Discrete Global Grid System –DGGS-). Una vez implementadas e integradas las variables, toda la información ambiental, compartirá una única estructura homogénea (cada rejilla a cualquier nivel escalar tendría la forma de un vector n-dimensional) que facilitará tanto su análisis (estructura muy adecuada para el análisis multivariable o de técnicas de machine learning), como el desarrollo de diferentes soluciones temáticas en clientes, ya que todas parten de una estructura común en los datos;
2) La estructura en rejillas multiescalares y multidimensionales favorecerá, igualmente, el desarrollo de todo el proyecto en un entorno innovador de computación en la nube, que permite distintos modelos para optimizar los costes y tiempos en base a las necesidades y prioridad de los análisis requeridos. En este contexto, cabe destacar que se favorece la posibilidad de un alto procesamiento en paralelo, al ser las rejillas fácilmente divisibles y procesables de forma independiente. Así mismo, se establece un modelo de arquitectura basada en microservicios que abre la puerta a diferentes opciones de elasticidad (p.ej. basados en contenedores o en FaaS) y a abordar un modelo de gobierno basado en APIs RESTful que favorecerá nuevas e innovadoras formas de implementación de las soluciones demandadas, proporcionando una escalabilidad muy demandada por las administraciones en función de los requerimientos específicos de las variables y problemas a abordar;
3) Por último, al compartir las rejillas una estructura espacial y multitemática homogénea, y al establecerse un conjunto uniforme de APIs RESTful de acceso, se favorecerá también el desarrollo de las aplicaciones web en los clientes ya que cualquier herramienta desarrollada (geovisor, gráficos científicos,..) será fácilmente aplicable a cualquier otra solución temática demandada. Este enfoque innovador para el diseño de clientes se verá incrementado por el desarrollo de funcionalidades innovadoras, como renderizar en vectorial (no prerenderización en el servidor) sobre HTML5 Canvas (preferiblemente WebGL), y aplicarles semiología en tiempo real en base a datos recibidos desde el servidor. Otras como el tratamiento estadístico de los datos recibidos en la pantalla, su representación en gráficos científicos, el cálculo de indicadores o sencillas clasificaciones con machine learning, permitirán disponer con un catálogo de funcionalidades para aplicar a los clientes de cualquier solución temática. En base estas funcionalidades se propone desarrollar una herramienta innovadora de construcción de “dashboard” que ponga a disposición de los técnicos de la administración y


Award value: 2100000