번역문:
Mashup 소개
출처 : IBM 한국 DeveloperWorks (Link)
난이도 : 초급
Duane Merrill, Writer, Freelance
2006 년 10 월 31 일
mashup 은 대화형 웹 애플리케이션의 한 장르로서, 외부 데이터 소스에서 가져온 콘텐트를 사용하여 완전히 새롭고 혁신적인 서비스를 만듭니다. 비공식적으로 Web 2.0이라고 알려진 2 세대 웹 애플리케이션을 의미하기도 합니다. 이 글에서는 mashup의 의미, 오늘날 구현되는 대중적인 mashup들, mashup 개발자들이 애플리케이션을 구현할 때 활용하는 기술들을 소개합니다. 또한, mashup 개발자들이 직면한 기술적, 사회적인 많은 문제점들도 있습니다.
신종 웹 기반 데이터 통합 애플리케이션이 인터넷을 통해 자라나고 있다. 비공식적으로 mashups이 라고 불리는 이 애플리케이션은 대화형 사용자 참여를 강조하고, 자기 파괴적인 방식으로 서드 파티 데이터를 한데 모은다. mashup에 대한 정의는 다음과 같다; mashup 웹 사이트는 웹에 기반하여, 외부의 데이터 소스에서 가져온 콘텐트와 기능을 사용한다.
mashup의 모호한 데이터 통합에 대한 정의는 정확한 것은 아니다. mashup을 생각하는 가장 좋은 방법은 이 용어의 어원을 생각해 보는 것이다. 대중 음악에서 차용된 것으로, mashup은 (보통 다른 장르에 속한) 두 개의 다른 노래들에서 보컬과 악기 트랙을 혼합한 새로운 노래이다. “잡종 팝송(bastard pop)” 과 마찬가지로, mashup은 콘텐트를 비정상적이고 혁신적으로 혼합한다. (종종 관련성이 없는 데이터 소스에서도 가져온다.) 전산 소비가 아닌 인간이 소비할 수 있도록 만들어진다.
그렇다면, mashup은 과연 어떤 모습일까? ChicagoCrime.org 웹 사이트는 매핑 mashup의 좋은 예제이다. 언론에서 광범위한 대중성을 확보한 첫 번째 mashup 중 하나인 이 웹 사이트는 Chicago Police Department의 온라인 데이터베이스에서 얻은 범죄 데이터를 Google Maps의 지도 제작법과 혼합한다. 사용자들은 이 mashup 사이트와 인터랙팅 할 수 있다. 이를 테면, South Chicago의 최근 모든 강도 사건의 상세를 나타내는 푸쉬업(pushup)을 포함한 지도를 지리적으로 디스플레이 할 수 있다. 개념과 표현은 단순하고, 범죄와 지도 데이터의 합성은 시각적으로 강력한 힘을 발휘한다.
In mashup 장르에서는, 매핑 mashup을 포함한 대중적인 mashup 장르를 연구할 것이다. 관련 기술에서는 mashup의 구현과 작동과 관련된 기술을 검토할 것이다. 기술적 문제와 사회적 문제 섹션에서는 시급한 기술적, 사회적인 도전 과제들을 규명할 것이다.
이 섹션에서는, 대표적인 mashup 장르를 간단히 설명할 것이다.
정 보 기술 세대에서, 사람들은 물건과 행위에 대한 상당한 데이터를 모으게 된다. 두 가지 모두 위치에 대한 주석이 달린다. 위치 데이터를 포함하고 있는 이 모든 데이터들은 지도를 사용하여 지리적으로 표현되고 있다. mashup이 등장하기 까지 가장 큰 촉매제가 된 것 중 하나가 Google의 Google Maps API이다. 이것은 웹 개발자들(취미 활동가, 사상가, 기타)이 모든 데이터들(핵 재앙에서부터 보스턴의 CowParade까지) 지도로 가져왔다. Microsoft (Virtual Earth), Yahoo (Yahoo Maps), AOL (MapQuest)의 API들이 바로 뒤를 이었다.
사 진 호스팅과 Flickr 같은 소셜 네트워킹 사이트와 사진 공유를 표방하는 API들이 등장하면서 다양한 mashup들이 생겨나고 있다. 이러한 콘텐트 프로바이더들은 그들이 호스팅 하고 있는 이미지와 관련된 메타데이터(누가 사진을 찍었는지, 어떤 사진인지, 어디서 언제 찍었는지 등)를 갖고 있기 때문에, mashup 디자이너들은 사진을 이 메타데이터와 제휴될 수 있는 다른 정보들과 혼합한다. 예를 들어, 하나의 mashup이 노래 가사나 시를 분석하고 관련 사진들의 모자이크나 콜라주를 만들 수 있고, 또는 공통적인 사진 메타데이터(제목, 타임스탬프, 기타 메타데이터)에 기반하여 소셜 네트워킹 그래프를 디스플레이 한다. (CNN 뉴스 사이트 같은) 웹 사이트에서 뉴스의 단어들을 사진들과 매칭시키는 방식으로 텍스트를 렌더링 할 수 있다.
검 색과 쇼핑 mashup은 mashup이라는 용어가 생겨나기 전부터 존재했다. 웹 API 전에, BizRate, PriceGrabber, MySimon, Google Froogle 같은 비교 쇼핑 톨들은 b2b 기술이나 screen-scraping의 결합을 사용하여 가격 비교 데이터들을 모았다. mashup과 기타 웹 애플리케이션들을 활용하기 위해, eBay와 Amazon 같은 사용자 마켓플레이스는 이들의 콘텐트에 프로그래밍 방식으로 액세스 할 수 있는 API를 만들었다.
뉴 스 소스(New York Times, BBC, Reuters)는 2002년부터 RSS와 Atom 같은 신디케이션 기술을 사용하여 다양한 토픽과 관련된 뉴스 피드를 보급했다. 신디케이션 피드 mashup은 사용자의 피드를 모아서 웹에 나타낸다. 독자의 특수한 취향에 맞게 제공되는 개인적인 신문을 만든 것이다. Diggdot.us가 한 예인데, 이는 기술 관련 뉴스 소스인 Digg.com, Slashdot.org, Del.icio.us 등에서 피드를 결합한다.
이 섹션에서는 mashup의 개발에 활용할 수 있는 기술들을 살펴보도록 하겠다. 기술에 대한 자세한 내용은 참고자료 섹션을 참조하기 바란다.
mashup 애플리케이션은 논리적으로나 물리적으로 떨어진(네트워크와 구성 영역에 의해 분리된 것 같다.) 세 개의 다른 참여자들로 구성된다: API/콘텐트 프로바이더, mashup 사이트, 클라이언트의 웹 브라우저.
- API/ 콘텐트 프로바이더. 이들은 혼합되는 콘텐트의 공급자들이다. ChicagoCrime.org mashup 예제에서, 공급자는 Google과 Chicago Police Department가 된다. 데이터를 가져올 수 있도록 하기 위해, 공급자는 REST, 웹 서비스, RSS/Atom 같은 웹 프로토콜을 통해서 웹 콘텐트를 노출한다. 하지만 많은 잠재적인 데이터 소스는 아직까지는 편리한 방법으로 API를 노출하지 않는다. Wikipedia, TV Guide, 그리고 가상의 모든 정부 및 공공 도메인 웹 사이트에서 콘텐트를 추출하는 mashup은 스크린 스크래핑 기술을 사용하여 이를 사용한다. 이러한 상황에서, 스크린 스크래핑이 의미하는 것은, 원래 인간이 소비하기로 되어있는 공급자의 웹 페이지를 파싱하여, 콘텐트 프로바이더에서 정보를 추출하는 과정을 의미한다.
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mashup 사이트. 이곳은 mashup이 호스팅 되는 장소이다. 여기에 mashup 로직이 있다는 이유 때문에 여기에서는 반드시 실행될 필요가 없다. 반면, mashup은 자바 서블릿, CGI, PHP, ASP 같은 서버 측 동적 콘텐트 생성 기술을 사용하는 전통적인 웹 애플리케이션과 비슷하게 구현될 수 있다.
또는, mashup 콘텐트는 클라이언트 측 스크립팅(JavaScript)이나 애플릿을 통해 클라이언트의 브라우저에서 직접 생성될 수도 있다. 이러한 클라이언트 측 로직은 mashup의 웹 페이지에 직접 삽입된 코드와 스크립팅 API 라이브러리나, 이러한 웹 페이지들이 참조하는 애플릿들의 결합이다. 이 방식을 사용하는 mashup을 rich internet applications (RIA)이라고 하는데, 대화형 사용자 경험을 강조한다는 뜻을 내포하고 있다. (리치 인터넷 애플리케이션은 "Web 2.0"이 표방하고 있는 것이다.) 클라이언트 측에서 혼합할 때의 이점은 mashup 서버를 대신하기 때문에 오버헤드가 적고(데이터는 콘텐트 프로바이더에서 직접 가져올 수 있다.), 보다 완벽한 사용자 경험이 가능하다는 점이다. (페이지들은 전체 페이지를 리프레쉬 하지 않고도 콘텐트의 일부만 업데이트할 것을 요청할 수 있다.) Google Maps API는 브라우저 측 JavaScript를 통한 액세스를 위한 것이고, 클라이언트 측 기술의 한 예가 된다.
종종 mashup은 서버 측 로직과 클라이언트 측 로직의 결합을 사용하여 데이터를 모은다. 많은 mashup 애플리케이션들은 자신들에게 직접 제공된 데이터를 사용하여, (적어도) 한 개의 데이터 세트는 로컬로 만든다. 게다가, 다중 소스 데이터("Kevin Bacon과 공동 주연을 했던 영화 배우가 사들인 평균 부동산 가격")에 대한 복잡한 쿼리는 클라이언트의 웹 브라우저 내에서 많은 일을 수행해야 한다.
- 클라이언트의 웹 브라우저. 이곳에서 애플리케이션은 그래픽으로 실행되고, 사용자 인터랙션이 발생한다. 앞서 설명한 것처럼, mashup은 종종 클라이언트 측 로직을 사용하여 혼합 콘텐트를 조합 및 합성한다.
Ajax 가 약어(어떤 사람은 "Asynchronous JavaScript + XML"의 합성으로 본다.)인지 아닌지에 대한 논의가 있다. Ajax는 특정 기술이기 보다는 웹 애플리케이션 모델이라고 할 수 있다. 비동기식 로딩과 콘텐트의 표현에 초점을 맞춘 여러 기술들을 구성하고 있다.:
- 스타일 표현을 위한 XHTML과 CSS
- 동적 디스플레이이와 인터랙션에 의해 노출된 Document Object Model (DOM) API
- 비동기식 데이터 교환, 일반적으로 XML 데이터
- 브라우저-측 스크립팅, 주로 JavaScript
이 러한 기술들이 함께 사용될 때, 그 목적은 사용자 액션 후에 전체 페이지를 재 로딩 및 재 실행 하기 보다는, 소량의 데이터를 콘텐트 서버와 교환하여 보다 원활한 사용자 경험을 만들어 내는 것이다. JavaScript에서 구현된 다양한 Ajax 툴킷과 라이브러리(Sajax 또는 Zimbra)에서 mashup용 Ajax 엔진들을 구현할 수 있다. Google Maps API에는 상용 Ajax 엔진이 포함되어 있고, 사용자 경험 역시 강력하다. 페이지 재 로드를 실행하는 조작 화살표나 트랜슬레이션 화살표에 대한 스크롤바가 없다는 점에서 진정한 로컬 애플리케이션처럼 작동한다.
SOAP 과 REST는 원격 서비스들과 통신하는 플랫폼 중립적인 프로토콜이다. 서비스 지향 아키텍처 패러다임의 일부로서, 클라이언트는 SOAP과 REST를 사용하여 기반 플랫폼에 대한 지식 없이도 원격 서비스들과 인터랙팅 할 수 있다. 서비스의 기능은 요청 및 응답 받은 메시지의 디스크립션에 의해 전달된다.
SOAP은 웹 서비스 패러다임의 기본 기술이다. 원래, Simple Object Access Protocol의 약어였던 SOAP은 Services-Oriented Access Protocol (또는 그냥 SOAP)으로 개명되었다. 초점이 객체 지향 시스템에서 메시지 교환의 상호 운용성으로 이동했기 때문이다. SOAP 스팩에는 두 개의 핵심 요소가 있다. 첫 번째는 플랫폼 중립적인 인코딩을 위한 XML 메시지 포맷이고, 두 번째는 헤더와 바디로 구성된 메시지 구조이다. 헤더는 애플리케이션 페이로드(바디), 이를 테면, 인증 정보에 국한되지 않는 콘텍스트 정보를 교환한다. SOAP 메시지 바디는 애플리케이션 스팩의 페이로드를 캡슐화 한다. 웹 서비스용 SOAP API는 WSDL 문서로 기술되는데, 서비스가 노출하는 작동, 메시지 포맷(XML Schema 사용), 접근 방법 등이 설명되어 있다. SOAP 메시지는 HTTP를 통해 전달되지만, 다른 트랜스포트(JMS 또는 이메일)도 가능하다.
REST는 Representational State Transfer의 약어로서, HTTP와 XML을 사용한 웹 기반 통신 기술이다. 단순함과 프로파일의 부족 때문에 SOAP과 분리되고 매력도 떨어진다. 현대 프로그래밍 언어에서 찾을 수 있는 동사 기반 인터페이스(getEmployee(), addEmployee(), listEmployees() 같은 다양한 메소드로 구성됨)와는 달리, REST는 근본적으로 모든 정보 조각에 사용할 수 있는 몇 가지 연산들(POST, GET, PUT, DELETE)만 지원한다. REST에서 강조하는 것은 리소스라고 하는 정보이다. 예를 들어, 사원에 대한 정보 기록은 URI로 구분되고, GET 연산을 통해 가져오고, PUT 연산으로 업데이트 되는 식이다. 따라서 REST는 SOAP 서비스의 document-literal 스타일과 비슷하다.
앞서 언급했던 것처럼, 콘텐트 프로바이더에서 오는 API의 부족 때문에, mashup 개발자들이 스크린 스크래핑에 의존하여 그들이 혼합하고자 하는 정보를 가져온다. 스크래핑(Scraping)은, 프로그래밍 방식으로 사용 및 조작될 수 있는 정보의 시맨틱 데이터 구조를 추출하기 위해, 소프트웨어 툴을 사용하여 인간이 소비하도록 작성된 콘텐트를 파싱하고 분석하는 프로세스이다. 일부 mashup은 데이터 획득에 스크린 스크래핑 기술을 사용한다. 특히, 공공 섹터에서 데이터를 가져올 때 그렇다. 예를 들어, 부동산 매핑 mashup은 지도 제작 공급자의 지도와 판매 또는 임대 리스팅을 스크랩 된 “comp” 데이터를 혼합할 수 있다. 데이터를 스크래핑 하는 또 다른 mashup 프로젝트로는 XMLTV가 있는데, 이것은 전 세계, TV 리스트를 모으는 툴의 컬렉션이다.
스크린 스크래핑은 세련되지 않은 솔루션으로 간주된다. 여러 가지 이유가 있다. 두 개의 근본적인 단점들이 있기 때문이다. 첫 번째는 인터페이스를 가진 API와는 달리, 스크래핑은 콘텐트 프로바이더와 콘텐트 소비자 간 지정된 프로그램 방식의 콘트랙트가 없다. 스크래퍼는 소스 콘텐트의 모델과 관련하여 툴을 디자인 해야 하고, 공급자는 지속적으로 표현 모델에 의존해야 한다. 웹 사이트는 룩앤필을 주기적으로 정비하여 스타일을 유지해야 한다. 툴이 이 일을 하지 못하기 때문에 스크래퍼의 고통만 늘어난다.
두 번째 문제는 고급의, 재사용 가능한 스크린 스크래핑 툴킷 소프트웨어, 즉 scrAPIs의 부족이다. 이 같은 API와 툴킷이 부족한 이유는 각 스크랩핑 툴이 애플리케이션을 필요로 하기 때문이다. 때문에 많은 개발 오버헤드가 생기고, 개발자들은 콘텐트를 역 엔지니어링 하고, 데이터 모델을 개발하며, 공급자 사이트에서 미가공 데이터를 파싱 및 모아야 한다.
스 크린 스크래핑의 세련되지 못한 특성은 인간이 소비하도록 만들어진 콘텐트가 자동화된 머신이 소비하기에 좋은 콘텐트가 되지 못한다는 사실에서 기인한다. 시맨틱 웹은, 기존 웹이 머신도 읽을 수 있는 정보를 사용하여 인간을 위해 설계된 콘텐트를 보완하도록 증가될 수 있다고 표방한다. 시맨틱 웹이라는 정황에서, 정보는 데이터와는 다르다. 데이터가 의미를 전달할 때에는 정보가 된다. 시맨틱 웹의 목적은 의미를 전달하는 메타데이터를 가진 데이터를 보강하여, 자동화, 통합, 추론, 재사용에 맞는 웹 인프라스트럭처를 만드는 것이다.
Resource Description Framework (RDF)로 알려진 W3C 스팩군은 데이터를 기술하는 문법 구조를 확립하는 방식을 제공한다. XML로는 충분하지 않다. 같은 데이터를 기술하는데 많은 방식으로 코딩 할 수 있다는 점에서 너무 모호하다. RDF-Schema는 RDF의 기능에 추가되어 머신이 읽을 수 있는 방식으로 인코딩 한다. 일단 데이터 객체가 데이터 모델에서 기술될 수 있다면, RDF는 subject-predicate-object(subject의 S는 relationship R과 object O를 갖고 있다.)를 통해서 데이터 객체들 간 관계 구조를 제공한다. 데이터 모델과 관계 그래프의 결합은 온톨로지의 생성에 적용되고, 이는 검색 및 추론될 수 있는 계층적 지식 구조가 된다. 예를 들어, it "eats" other "animal-type" 라는 제약 조건을 가진 "animal-type"의 하위 클래스로서 "carnivore-type" 모델을 정의할 수 있고, 이것에 대한 두 개의 인스턴스를 만든다. 하나는 치타와 북극곰과 이들의 습성과 관련된 데이터로 전개되고, 또 다른 하나는 가젤과 펭귄과 이들 각각의 습성과 관련된 데이터를 전개할 수 있다. 추론 엔진은 이러한 개별 모델 인스턴스들을 “혼합”하고 치타가 펭귄이 아닌 가젤을 잡아먹는다는 추론을 내린다.
RDF 데이터는 다양한 분야에서 빠르게 채택되고 있다. 소셜 네트워킹 애플리케이션(FOAF -- Friend of a Friend)과 신디케이션(RSS)도 한 예이다. 게다가, RDF 소프트웨어 기술과 컴포넌트는 어느 정도 성숙해졌고, 특히 RDF 쿼리 언어(RDQL과 SPARQL)와 프로그래밍 프레임웍과 추론 엔진(Jena와 Redland) 분야가 성장했다.
RSS 는 XML 기반 신디케이션 포맷의 일부이다. 신디케이션은 콘텐트를 배포하고자 하는 웹 사이트가 RSS 문서를 만들고 이 문서를 RSS 퍼블리셔로 등록한다. RSS가 실행되는 클라이언트는 퍼블리셔의 피드에서 새로운 콘텐트를 검사하고 알맞은 방식으로 이에 대응한다. RSS는 뉴스 아티클과 헤드라인, CVS checkins나 wiki pages용 changelog, 프로젝트 업데이트, 라디오 프로그램 같은 오디오 데이터까지, 광범위한 콘텐트를 합성한다. Version 1.0은 RDF 기반이지만, 최신 2.0 버전은 그렇지 않다.
ATOM은 새롭지만 더 유사한 신디케이션 프로토콜이다. Internet Engineering Task Force (IETF)의 제안 표준이고 RSS 보다 더 좋은 메타데이터를 관리 할 방법을 모색하고 있으며, 더 좋은 문서를 제공하고, 구조 개념을 일반 데이터 표현에 적용한다.
이러한 신디케이션 기술은 뉴스와 웹로그 애그리게이터 같은 이벤트 기반 콘텐트 또는 업데이트 중심 콘텐트를 모으는 mashup에는 잘 맞는다.
다른 데이터 통합 분야와 마찬가지로, mashup 개발에는 기술적 문제들이 많이 있다. 특히 mashup 애플리케이션들은 더욱 많은 기능들을 갖추어야 한다. 이 섹션에서는 몇 가지 문제점들을 규명해보도록 하겠다.
오늘날 기업의 제 1의 IT 관심사는 엔터프라이즈 가상 구조에 데이터 통합하기라는 조사가 있었다. 가상 구조(virtual organization)는 연합 비즈니스 단위의 합성이며, 각각은 관리 도메인 안에 포함되어 있음을 의미한다.) (현재 비즈니스 조건들을 반영하는 기업 대시보드를 만들기 위해) 레거시 데이터 소스를 통합해야 하는 도전에 직면한 많은 엔터프라이즈 IT 관리자들과 마찬가지로, mashup 개발자들도 이종의 데이터 세트 간 공유 시맨틱 의미를 추출해야 한다는 비슷한 도전 과제를 안고 있다. 따라서, mashup 개발자가 무엇을 해야 하는지 알고 싶다면 엔터프라이즈 IT가 직면한 통합 문제를 검토해 봐야 한다.
예 를 들어, 데이터 모델들 간 트랜슬레이션 시스템들이 설계되어야 한다. 데이터를 일반 형식으로 변환할 때, 매핑이 완전한 것이 아닐 때 추론이 이루어진다. (예를 들어, 하나의 데이터 소스가 하나의 모델을 가질 수 있고, 주소 유형에는 국가 필드가 포함되어 있는 반면, 다른 것은 그렇지 않다.) mashup 개발자들은 소스 데이터 모델 분야에는 전문가가 될 수 없다. 이 모델은 이들에게는 서드 파티에 해당하고, 추론은 매력적이거나 명확하지 못하다.
소실된 데이터나 불완전한 매핑 외에도, mashup 디자이너는 그들이 통합하고자 하는 데이터가 머신 자동화에 맞지 않다는 것을 알게 된다. 정리가 필요하다. 예를 들어, 법 집행 체포 기록은 일관성 없이 입력될 수 있다. 이름을 줄여서 쓰고(어떤 곳에서는, "mkt sqr"로, 또 다른 곳에서는 "Market Square"로 표기한다.), 추론이 어렵게 된다. RDF 같은 시맨틱 모델링 기술은, 데이터 스토어에 빌트인 된다면, 다른 데이터 세트들 간 자동화 추론 문제를 완화시킨다. 레거시 데이터 소스들은 시맨틱 모델링 기술에 사용되기 전에 분석과 데이터 청소의 관점에서 인간의 노력이 많이 필요하다.
mashup 개발자들은 IT 통합 매니저가 겪지 않은 여러 문제들과도 싸워야 한다. 이중 하나가 데이터 오염 문제이다. 이들의 애플리케이션 디자인의 일부로서, 많은 mashup들은 퍼블릭 사용자 인풋을 끌어들인다. WIKI 애플리케이션 도메인에서 분명해졌듯이, 이는 양날이 선 칼이다. 공개 기여와 데이터 혁신을 가능케 하기 때문에 강력하지만, 일관성 없고, 부정확 하게, 또는 의도적으로 데이터 입력을 유도한다. 후자는 데이터 신뢰성에 대해 의심하게 되고, 이는 mashup이 제공하는 가치를 충분히 상쇄한다.
mashup 개발자들이 직면한 또 다른 통합 문제는 스크린 스크래핑 기술이 데이터 획득에 사용될 때 발생한다. 이전 섹션에서도 설명했지만, 파싱과 수집 툴과 데이터 모델을 추출하는 데는 상당한 역 엔지니어링이 필요하다. 이러한 툴과 모델이 만들어지는 최고의 상황에서도, 소스 사이트가 콘텐트를 표현하는 방식을 리팩토링 해야 한다. 따라서 통합 프로세스에 제동이 걸리고 mashup 애플리케이션 오류로 이어진다.
Ajax 모델의 웹 개발은 보다 풍부하고 완벽한 사용자 경험을 제공할 수 있지만, 난점도 안고 있다. Ajax는 브라우저의 클라이언트 측 스크립팅 기능과 DOM을 결합하여 브라우저 디자이너가 생각하지 못했던 콘텐트 전달 방식을 이룩해야 한다. (아마도 Ajax의 해킹 특성에 기인한 것 같다.) 하지만, 이는 Ajax 기반 애플리케이션을 Microsoft created Internet Explorer 이후 웹 디자이너를 난감하게 하는 같은 브라우저 호환성 문제로 가져온다. 예를 들어, Ajax 엔진은 XMLHttpRequst 객체를 사용하여 원격 서버들과 비동기식으로 데이터를 교환한다. Internet Explorer 6에서, 이 객체는 원시 JavaScript가 아닌 ActiveX로 구현된다.
보 다 근본적으로는, Ajax의 경우, 사용자 브라우저 안에 JavaScript가 실행되어야 한다. 하지만 JavaScript를 지원하지 않거나 실행되지 않는 브라우저나 자동화 툴을 사용하는 특정 사용자들도 있기 마련이다. 이 같은 툴 세트로는 인터넷과 인트라넷 검색 엔진용 정보를 모으는 로봇, 스파이더, 웹 크롤러 등이 있다. Ajax 기반 mashup 애플리케이션은 소수의 사용자 기반과 검색 엔진 가시성을 잃게 된다.
페이지 내에 비동기식으로 콘텐트를 업데이트 할 때 JavaScript를 사용하면 사용자 인터페이스 문제가 생긴다. 콘텐트는 더 이상 브라우저의 주소 바에 있는 URL로 연결되지 않기 때문에, 사용자는 브라우저의 백(back) 버튼의 기능과 BOOKMARK 기능을 기대할 수 없다. Ajax는 비점증적 콘텐트 업데이트를 요청함으로써 레이턴시를 줄일 수 있지만, 형편 없는 디자인 때문에 사용자 경험이 엉망이 되고, 업데이트의 세분성은 양에 비해 너무 적고 업데이트 오버헤드는 가용 리소스를 갉아먹는다. 또한, 인터페이스 로드나 콘텐트가 업데이트 되는 동안 사용자(진행 바 같은 비주얼 피드백을 가진)사용자를 지원해야 한다.
분산된, 크로스 도메인 애플리케이션과 마찬가지로, mashup 개발자와 콘텐트 프로바이더는 보안 문제도 다루어야 한다. 아이디의 개념은 성가신 주제가 될 수 있다. 전통적인 웹은 익명 액세스용으로 구현되었다. 싱글사인온은 바람직한 기능이지만, 많은 기술들이(Microsoft Passport에서 Liberty Alliance 까지)있고, 반드시 통합되어야 하는 아이디 네임스페이스에 부조화를 만든다. 콘텐트 프로바이더는 자신들의 API에 인증과 권한 스킴을 적용하여(보안 아이디나 안전하게 구분할 수 있는 애트리뷰트 개념이 필요하다.) 유료 등록자나 민감한 데이터가 포함된 비즈니스 모델에 실행해야 한다. 민감한 데이터는 기밀성(암호화)이 필요하고, 이들을 다른 소스들과 결합할 때 특별한 주의를 기울여야 한다. 아이디는 감사와 규제 순응에 필수적이다. 게다가, 서버와 클라이언트 측에서 발생하는 데이터 통합의 경우, 사용자부터 mashup 서비스까지 아이디와 보안이 필요하다.
이전 섹션에서 설명한 기술적 문제 외에도, mashup이 대중성을 확보하면서 생기는 사회적인 문제도 있다.
mashup 개발자들이 직면한 가장 큰 사회적 문제들 중 하나는 지적 재산의 보호와 소비자 프라이버시 대 공정 사용과 정보의 자유로운 흐름 간 대립이다. 무식한 콘텐트 프로바이더(스크린 스크래핑의 표적)와 데이터 검색을 위해 API를 노출하는 콘텐트 프로바이더들은 자신들의 콘텐트가 승인되지 않는 방식으로 사용되고 있다는 것을 알아야 한다. 웹 애그리게이션과 규제와 관련하여, 참고자료를 참조하라.
mashup 웹 애플리케이션 장르는 아직 유아기에 머물러 있다. 여가 시간에 많은 mashup을 만드는 정도이다. 이러한 개발자들은 보안 같은 문제들을 인식하지 못한다. 게다가, 콘텐트 프로바이더는 머신 기반 콘텐트 액세스에 API를 제공하는 것의 가치를 이제서야 깨닫기 시작했고, 많은 사람들은 이것을 중요한 비즈니스 문제로 간주하지 않는다. 이러한 사실들이 결합하여 저질의 소프트웨어를 양산하고, 테스팅과 품질 보증 같은 우선순위들은 개념 입증과 혁신의 뒤로 물러나 있다. 커뮤니티는 보다 성숙한 소프트웨어 개발 프로세스를 위해서 오픈 표준과 재사용 가능한 툴킷들을 조합해야 한다.
mashup이 재미있는 장난감에서 세련된 애플리케이션으로 변모하기 전에, 강력한 표준, 프로토콜, 모델, 툴킷 등의 제반 사항들이 해결되어야 한다. 많은 소프트웨어 개발 리더, 콘텐트 프로바이더, 기업가들이 mashup의 가치, 즉 mashup이 귀중한 비즈니스 모델이라는 것을 인식해야 한다. API 프로바이더는 자신들의 콘텐트에 요금을 부과할 것인지의 여부를 결정해야 하고, 부과할 것이라면, 그 방법도 모색해야 한다. (예를 들어, 등록비 또는 사용료) 아마도, 다양한 서비스 품질이 제공될 것이다. eBAY나 Amazon 같은 프로바이더들은 자신들의 API를 무료로 사용할 수 있도록 하는 운동을 벌이고 있다. mashup 개발자들은 광고 기반의 수익 모델을 모색하거나, 흥미진진한 mashup 애플리케이션을 개발해야 할 것이다.
mashup 은 웹 애플리케이션의 신종 장르이다. 시맨틱 웹에서 기인한 데이터 모델링 기술을 약결합, 서비스 지향, 플랫폼 중립의 통신 프로토콜과 결합하면, 웹에서 사용할 수 있는 거대한 정보를 활용 및 통합할 수 있는 애플리케이션을 위한 인프라스트럭처를 제공하게 된다. mashup 애플리케이션이 대중성을 얻어가면서, 공정 사용과 지적 재산권, 그리고 그리드 컴퓨팅과 b2b 워크플로우 관리 같은 사회적 문제들에 어떤 영향을 미치는지를 보는 것도 재미있는 일이다.
mashup 개발에 대해 자세히 알고 싶다면 developerWorks의 새로운 튜토리얼 시리즈를 기대하기 바란다. mashup 구현 방법을 설명할 예정이다. 시맨틱 웹 기술과 온톨로지를 사용하여 자신의 mashup을 구현하는 방법을 설명할 것이다.
원문:
developerWorks > XML | Web development >
Mashups: The new breed of Web app
An introduction to mashups
Level: Introductory
Duane Merrill (duane@duanemerrill.com), Writer, Freelance
08 Aug 2006
Updated 16 Oct 2006
Mashups are an exciting genre of interactive Web applications that draw upon content retrieved from external data sources to create entirely new and innovative services. They are a hallmark of the second generation of Web applications informally known as Web 2.0. This introductory article explores what it means to be a mashup, the different classes of popular mashups constructed today, and the enabling technologies that mashup developers leverage to create their applications. Additionally, you'll see many of the emerging technical and social challenges that mashup developers face.
A new breed of Web-based data integration applications is sprouting up all across the Internet. Colloquially termed mashups, their popularity stems from the emphasis on interactive user participation and the monster-of-Frankenstein-like manner in which they aggregate and stitch together third-party data. The sprouting metaphor is a reasonable one; a mashup Web site is characterized by the way in which it spreads roots across the Web, drawing upon content and functionality retrieved from data sources that lay outside of its organizational boundaries.
This vague data-integration definition of a mashup certainly isn't a rigorous one. A good insight as to what makes a mashup is to look at the etymology of the term: it was borrowed from the pop music scene, where a mashup is a new song that is mixed from the vocal and instrumental tracks from two different source songs (usually belonging to different genres). Like these "bastard pop" songs, a mashup is an unusual or innovative composition of content (often from unrelated data sources), made for human (rather than computerized) consumption.
So, what might a mashup look like? The ChicagoCrime.org Web site is a great intuitive example of what's called a mapping mashup. One of the first mashups to gain widespread popularity in the press, the Web site mashes crime data from the Chicago Police Department's online database with cartography from Google Maps. Users can interact with the mashup site, such as instructing it to graphically display a map containing pushpins that reveal the details of all recent burglary crimes in South Chicago. The concept and the presentation are simple, and the composition of crime and map data is visually powerful.
In Mashup genres, you'll survey the popular genres of mashups, including mapping mashups. Related technologies overviews the technology landscape that relates to the construction and operation of mashups. Technical challenges and Social challenges present the eminent technical and social challenges, respectively, affecting mashups.
In this section, I give a brief survey of the prominent mashup genres.
In this age of information technology, humans are collecting a prodigious amount of data about things and activities, both of which are wont to be annotated with locations. All of these diverse data sets that contain location data are just screaming to be presented graphically using maps. One of the big catalysts for the advent of mashups was Google's introduction of its Google Maps API. This opened the floodgates, allowing Web developers (plus hobbyists, tinkerers, and others) to mash all sorts of data (everything from nuclear disasters to Boston's CowParade cows) onto maps. Not to be left out, APIs from Microsoft (Virtual Earth), Yahoo (Yahoo Maps), and AOL (MapQuest) shortly followed.
The emergence of photo hosting and social networking sites like Flickr with APIs that expose photo sharing has led to a variety of interesting mashups. Because these content providers have metadata associated with the images they host (such as who took the picture, what it is a picture of, where and when it was taken, and more), mashup designers can mash photos with other information that can be associated with the metadata. For example, a mashup might analyze song or poetry lyrics and create a mosaic or collage of relevant photos, or display social networking graphs based upon common photo metadata (subject, timestamp, and other metadata.). Yet another example might take as input a Web site (such as a news site like CNN) and render the text in photos by matching tagged photos to words from the news.
Search and shopping mashups have existed long before the term mashup was coined. Before the days of Web APIs, comparative shopping tools such as BizRate, PriceGrabber, MySimon, and Google's Froogle used combinations of business-to-business (b2b) technologies or screen-scraping to aggregate comparative price data. To facilitate mashups and other interesting Web applications, consumer marketplaces such as eBay and Amazon have released APIs for programmatically accessing their content.
News sources (such as the New York Times, the BBC, or Reuters) have used syndication technologies like RSS and Atom (described in the next section) since 2002 to disseminate news feeds related to various topics. Syndication feed mashups can aggregate a user's feeds and present them over the Web, creating a personalized newspaper that caters to the reader's particular interests. An example is Diggdot.us, which combines feeds from the techie-oriented news sources Digg.com, Slashdot.org, and Del.icio.us.
This section gives an overview of the technologies that are facilitating the development of mashups. For further information about any of these technologies, consult Resources at the end of this article.
A mashup application is architecturally comprised of three different participants that are logically and physically disjoint (they are likely separated by both network and organizational boundaries): API/content providers, the mashup site, and the client's Web browser.
- The API/content providers. These are the (sometimes unwitting) providers of the content being mashed. In the ChicagoCrime.org mashup example, the providers are Google and the Chicago Police Department. To facilitate data retrieval, providers often expose their content through Web-protocols such as REST, Web Services, and RSS/Atom (described below). However, many interesting potential data-sources do not (yet) conveniently expose APIs. Mashups that extract content from sites like Wikipedia, TV Guide, and virtually all government and public domain Web sites do so by a technique known as screen scraping. In this context, screen scraping connotes the process by which a tool attempts to extract information from the content provider by attempting to parse the provider's Web pages, which were originally intended for human consumption.
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The mashup site. This is where the mashup is hosted. Interestingly enough, just because this is where the mashup logic resides, it is not necessarily where it is executed. On one hand, mashups can be implemented similarly to traditional Web applications using server-side dynamic content generation technologies like Java servlets, CGI, PHP or ASP.
Alternatively, mashed content can be generated directly within the client's browser through client-side scripting (that is, JavaScript) or applets. This client-side logic is often the combination of code directly embedded in the mashup's Web pages as well as scripting API libraries or applets (furnished by the content providers) referenced by these Web pages. Mashups using this approach can be termed rich internet applications (RIAs), meaning that they are very oriented towards the interactive user-experience. (Rich internet applications are one hallmark of what's now being termed "Web 2.0", the next generation of services available on the World Wide Web.) The benefits of client-side mashing include less overhead on behalf of the mashup server (data can be retrieved directly from the content provider) and a more seamless user-experience (pages can request updates for portions of their content without having to refresh the entire page). The Google Maps API is intended for access through browser-side JavaScript, and is an example of client-side technology.
Often mashups use a combination of both server and client-side logic to achieve their data aggregation. Many mashup applications use data that is supplied directly to them by their user base, making (at least) one of the data sets local. Additionally, performing complex queries on multiple-sourced data (such as "Show me the average purchase price for real estate bought by actors who have co-starred in movies with Kevin Bacon") requires computation that would be infeasible to perform within the client's Web browser.
- The client's Web browser. This is where the application is rendered graphically and where user interaction takes place. As described above, mashups often use client-side logic to assemble and compose the mashed content.
There is some dispute over whether the term Ajax is an acronym or not (some would have it represent "Asynchronous JavaScript + XML"). Regardless, Ajax is a Web application model rather than a specific technology. It comprises several technologies focused around the asynchronous loading and presentation of content:
- XHTML and CSS for style presentation
- The Document Object Model (DOM) API exposed by the browser for dynamic display and interaction
- Asynchronous data exchange, typically of XML data
- Browser-side scripting, primarily JavaScript
When used together, the goal of these technologies is to create a smooth, cohesive Web experience for the user by exchanging small amounts of data with the content servers rather than reload and re-render the entire page after some user action. You can construct Ajax engines for mashups from various Ajax toolkits and libraries (such as Sajax or Zimbra), usually implemented in JavaScript. The Google Maps API includes a proprietary Ajax engine, and the effect it has on the user experience is powerful: it behaves like a truly local application in that there are no scrollbars to manipulate or translation arrows that force page reloads.
Both SOAP and REST are platform neutral protocols for communicating with remote services. As part of the service-oriented architecture paradigm, clients can use SOAP and REST to interact with remote services without knowledge of their underlying platform implementation: the functionality of a service is completely conveyed by the description of the messages that it requests and responds with.
SOAP is a fundamental technology of the Web Services paradigm. Originally an acronym for Simple Object Access Protocol, SOAP has been re-termed Services-Oriented Access Protocol (or just SOAP) because its focus has shifted from object-based systems towards the interoperability of message exchange. There are two key components of the SOAP specification. The first is the use of an XML message format for platform-agnostic encoding, and the second is the message structure, which consists of a header and a body. The header is used to exchange contextual information that is not specific to the application payload (the body), such as authentication information. The SOAP message body encapsulates the application-specific payload. SOAP APIs for Web services are described by WSDL documents, which themselves describe what operations a service exposes, the format for the messages that it accepts (using XML Schema), and how to address it. SOAP messages are typically conveyed over HTTP transport, although other transports (such as JMS or e-mail) are equally viable.
REST is an acronym for Representational State Transfer, a technique of Web-based communication using just HTTP and XML. Its simplicity and lack of rigorous profiles set it apart from SOAP and lend to its attractiveness. Unlike the typical verb-based interfaces that you find in modern programming languages (which are composed of diverse methods such as getEmployee(), addEmployee(), listEmployees(), and more), REST fundamentally supports only a few operations (that is POST, GET, PUT, DELETE) that are applicable to all pieces of information. The emphasis in REST is on the pieces of information themselves, called resources. For example, a resource record for an employee is identified by a URI, retrieved through a GET operation, updated by a PUT operation, and so on. In this way, REST is similar to the document-literal style of SOAP services.
As mentioned earlier, lack of APIs from content providers often force mashup developers to resort to screen scraping in order to retrieve the information they seek to mash. Scraping is the process of using software tools to parse and analyze content that was originally written for human consumption in order to extract semantic data structures representative of that information that can be used and manipulated programmatically. A handful of mashups use screen scraping technology for data acquisition, especially when pulling data from the public sectors. For example, real-estate mapping mashups can mash for-sale or rental listings with maps from a cartography provider with scraped "comp" data obtained from the county records office. Another mashup project that scrapes data is XMLTV, a collection of tools that aggregates TV listings from all over the world.
Screen scraping is often considered an inelegant solution, and for good reasons. It has two primary inherent drawbacks. The first is that, unlike APIs with interfaces, scraping has no specific programmatic contract between content-provider and content-consumer. Scrapers must design their tools around a model of the source content and hope that the provider consistently adheres to this model of presentation. Web sites have a tendency to overhaul their look-and-feel periodically to remain fresh and stylish, which imparts severe maintenance headaches on behalf of the scrapers because their tools are likely to fail.
The second issue is the lack of sophisticated, re-usable screen-scraping toolkit software, colloquially known as scrAPIs. The dearth of such APIs and toolkits is largely due to the extremely application-specific needs of each individual scraping tool. This leads to large development overheads as designers are forced to reverse-engineer content, develop data models, parse, and aggregate raw data from the provider's site.
The inelegant aspects of screen scraping are directly traceable to the fact that content created for human consumption does not make good content for automated machine consumption. Enter the Semantic Web, which is the vision that the existing Web can be augmented to supplement the content designed for humans with equivalent machine-readable information. In the context of the Semantic Web, the term information is different from data; data becomes information when it conveys meaning (that is, it is understandable). The Semantic Web has the goal of creating Web infrastructure that augments data with metadata to give it meaning, thus making it suitable for automation, integration, reasoning, and re-use.
The W3C family of specifications collectively known as the Resource Description Framework (RDF) serves this purpose of providing methodologies to establish syntactic structures that describe data. XML in itself is not sufficient; it is too arbitrary in that you can code it in many ways to describe the same piece of data. RDF-Schema adds to RDF's ability to encode concepts in a machine-readable way. Once data objects can be described in a data model, RDF provides for the construction of relationships between data objects through subject-predicate-object triples ("subject S has relationship R with object O"). The combination of data model and graph of relationships allows for the creation of ontologies, which are hierarchical structures of knowledge that can be searched and formally reasoned about. For example, you might define a model in which a "carnivore-type" as a subclass of "animal-type" with the constraint that it "eats" other "animal-type", and create two instances of it: one populated with data concerning cheetahs and polar bears and their habitats, another concerning gazelles and penguins and their respective habitats. Inference engines might then "mash" these separate model instances and reason that cheetahs might prey on gazelles but not penguins.
RDF data is quickly finding adoption in a variety of domains, including social networking applications (such as FOAF -- Friend of a Friend) and syndication (such as RSS, which I describe next). In addition, RDF software technology and components are beginning to reach a level of maturity, especially in the areas of RDF query languages (such as RDQL and SPARQL) and programmatic frameworks and inference engines (such as Jena and Redland).
RSS is a family of XML-based syndication formats. In this context, syndication implies that a Web site that wants to distribute content creates an RSS document and registers the document with an RSS publisher. An RSS-enabled client can then check the publisher's feed for new content and react to it in an appropriate manner. RSS has been adopted to syndicate a wide variety of content, ranging from news articles and headlines, changelogs for CVS checkins or wiki pages, project updates, and even audiovisual data such as radio programs. Version 1.0 is RDF-based, but the most recent, version 2.0, is not.
Atom is a newer, but similar, syndication protocol. It is a proposed standard at the Internet Engineering Task Force (IETF) and seeks to maintain better metadata than RSS, provide better and more rigorous documentation, and incorporates the notion of constructs for common data representation.
These syndication technologies are great for mashups that aggregate event-based or update-driven content, such as news and weblog aggregators.
Like any other data integration domain, mashup development is replete with technical challenges that need to be addressed, especially as mashup applications become more feature- and functionality-rich. This section touches on a handful of these challenges, some of which you can address and mitigate, while others are open issues.
Data Integration Challenges: Semantic Meaning and Data Quality
Qualitative surveys suggest that the number one enterprise IT concern today is data integration within the enterprise virtual organization. (In this context, I use the term virtual organization to mean a composition of federated business units, each contained within its own administrative domain.) Like many enterprise IT managers who find themselves up to the task of integrating legacy data sources (for example, to create corporate dashboards that reflect current business conditions), mashup developers are faced with the analogous challenges of deriving shared semantic meaning between heterogeneous data sets. Therefore, to get an idea for what mashup developers have in store,you need look no further than the storied integration challenges faced by enterprise IT.
For example, translation systems between data models must be designed. When converting data into common forms, reasonable assumptions often have to be made when the mapping is not a complete one (for example, one data source might have a model in which an address-type contains a country-field, whereas another does not). Already challenging, this is exacerbated by the fact that the mashup developers might not be domain experts on the source data models because the models are third-party to them, and these reasonable assumptions might not be intuitive or clear.
In addition to missing data or incomplete mappings, the mashup designer might discover that the data they wish to integrate is not suitable for machine automation; that it needs cleansing. For example, law enforcement arrest records might be entered inconsistently, using common abbreviations for names (such as "mkt sqr" in one record and "Market Square" in another), making automated reasoning about equality difficult, even with good heuristics. Semantic modeling technologies, such as RDF, can help ease the problem of automatic reasoning between different data sets, provided that it is built-in to the data-store. Legacy data sources are likely to require much human effort in terms of analysis and data cleansing before they can be availed to semantic modeling technologies.
Mashup developers might also have to contend with several issues that IT integration managers might not, one of which is data pollution. As part of their application design, many mashups solicit public user input. As evidenced in the wiki application domain, this is a double-edged blade: it can be quite powerful because it enables open contribution and best-of-breed data evolution, yet it can be subject to inconsistent, incorrect, or intentionally misleading data entry. The latter can cast doubts on data trustworthiness, which can ultimately compromise the value provided by the mashup.
Another host of integration issues facing mashup developers arise when screen scraping techniques must be used for data acquisition. As discussed in the previous section, deriving parsing and acquisition tools and data models requires significant reverse-engineering effort. Even in the best case where these tools and models can be created, all it takes is a re-factoring of how the source site presents its content (or mothballing and abandonment) to break the integration process, and cause mashup application failure.
The Ajax model of Web development can provide a much richer and more seamless user experience than the traditional full-page-refresh, but it poses some difficulties as well. At its fundamentals, Ajax entails using the browser's client-side scripting capabilities in conjunction with its DOM to achieve a method of content delivery that was not entirely envisioned by the browser's designers. (Perhaps this hack-like nature of Ajax lends to its appeal.) However, this subjects Ajax-based applications to the same browser compatibility issues that have plagued Web designers ever since Microsoft created Internet Explorer. For example, Ajax engines make use of an XMLHttpRequst object to exchange data asynchronously with remote servers. In Internet Explorer 6, this object is implemented with ActiveX rather than native JavaScript, which requires that ActiveX be enabled.
A more fundamental requirement is that Ajax requires that JavaScript be enabled within the user's browser. This might be a reasonable assumption for the majority of the population, but there are certainly users who use browsers or automated tools that either do not support JavaScript or do not have it enabled. One such set of tools are the robots, spiders, and Web crawlers that aggregate information for Internet and intranet search engines. Without graceful degradation, Ajax-based mashup applications might find themselves missing out on both a minority user base as well as search engine visibility.
The use of JavaScript to asynchronously update content within the page can also create user interface issues. Because content is no longer necessarily linked to the URL in the browser's address bar, users might not experience the functionality that they normally expect when they use the browser's BACK button, or the BOOKMARK feature. And, although Ajax can reduce latency by requesting incremental content updates, poor designs can actually hinder the user experience, such as when the granularity of update is small enough that the quantity and overhead of updates saturate the available resources. Also, take care to support the user (for example, with visual feedback such as progress bars) while the interface loads or content is updated.
As with any distributed, cross-domain application, mashup developers and content providers alike will also need to address security concerns. The notion of identity can prove to be a sticky subject, as the traditional Web is primarily built for anonymous access. Single-signon is a desirable feature, but there are a multitude of competing technologies (ranging from Microsoft Passport to the Liberty Alliance), thus creating disjointed identity namespaces that you must integrate as well. Content providers are likely to employ authentication and authorization schemes (which require the notion of secure identity or securely identifiable attributes) in their APIs to enforce business models that involve paid subscriptions or sensitive data. Sensitive data is also likely to require confidentiality (that is, encryption), and you must take care when you mash it with other sources to not put it at risk. Identity will also be crucial for auditing and regulatory compliance. Additionally, with data integration happening both on the server and client-side, identity and credential delegation from the user to the mashup service might become a requirement.
In addition to the technical challenges described in the previous section, social issues have (or will) surface as mashups become more popular.
One of the biggest social issues facing mashup developers is the tradeoff between the protection of intellectual property and consumer privacy versus fair-use and the free flow of information. Unwitting content providers (targets of screen scraping), and even content providers who expose APIs to facilitate data retrieval might determine that their content is being used in a manner that they do not approve of. For a good review of Web aggregation and regulations, see Resources.
The mashup Web application genre is still in its infancy, with hobbyist developers who produce many mashups in their spare time. These developers might not be cognizant of (or concerned with) issues such as security. Additionally, content providers are only beginning to see the value in providing APIs for machine-based content access, and many do not consider them a core business focus. This combination can yield poor software quality, as priorities such as testing and quality assurance take the backseat to proof-of-concept and innovation. The community as a whole will have to work together to assemble open standards and reusable toolkits in order to facilitate mature software development processes.
Before mashups can make the transition from cool toys to sophisticated applications, much work will have to go into distilling robust standards, protocols, models, and toolkits. For this to happen, major software development industry leaders, content providers, and entrepreneurs will have to find value in mashups, which means viable business models. API providers will need to determine whether or not to charge for their content, and if so, how (for example, by subscription or by per-use). Perhaps they will provide varying levels of quality-of-service. Some marketplace providers, such as eBay or Amazon, might find that the free use of their APIs increases product movement. Mashup developers might look for an ad-based revenue model, or perhaps build interesting mashup applications with the goal of being acquired.
Tutorials in the "The ultimate mashup -- Web services and the semantic Web" series
- Part 1: Use and combine Web services
- Part 2: Manage a mashup data cache
- Part 3: Understand RDF and RDFs
- Part 4: Create an ontology
- Part 5: Change out Web services
- Part 6: Give the user control
Mashups are certainly an exciting new genre of Web applications. The combination of data modeling technologies stemming from the Semantic Web domain and the maturation of loosely-coupled, service-oriented, platform-agnostic communication protocols is finally providing the infrastructure needed to start developing applications that can leverage and integrate the massive amount of information that is available on the Web. As mashup applications gain higher visibility, it will be interesting to see how the genre impacts social issues such as fair-use and intellectual property as well as other application domains that integrate data across organizational boundaries, such as grid computing and business-to-business workflow management.
For a deeper-dive into mashup development, stay tuned for the launching of a new series of tutorials on developerWorks that will teach you how to construct your own mashups. In fact, the series will even teach you how to use Semantic Web technology and ontologies to enable others to create their own mashups.
Learn
- Programmable Web: Stay up to date with the latest on mashups and the new Web 2.0 APIs.
- Considering Ajax, Part 1: Cut through the hype (Chris Laffra, developerWorks, May 2006): Consider this set of discussion points for every developer before you use Ajax techniques for a Web site.
- Ajax page: Visit this page sponsored by the Mozilla Development Center.
- The Interplay of Web Aggregation and Regulations (LawTech): Be sure to read this good review of Web aggregation and regulations (PDF file).
- DB2 and open source: Put yourself on the map with Google Maps API, DB2/Informix, and PHP on Linux (Marty Lurie and Aron Y. Lurie, developerWorks, March 2006): Create an easy-to-use map with your data on it.
- Building Web service applications with the Google API (Nicholas Chase, developerWorks, May 2002): Learn to embed Google search results and other information in your Java applications in this tutorial.
- The ultimate mashup -- Web services and the semantic Web tutorial series: Take the all the tutorials in this series and create a custom mashup.
- Second Generation Web Services: Read this XML.com article for coverage of the REST architecture.
- REST and the Real World: Read more on REST from XML.com.
- The W3C Semantic Web Activity site: Read about the Semantic Web.
- W3C RDF Activity: Visit this site for the latest on Resource Description Framework.
- Introduction to Jena: Use RDF models in your Java applications with the Jena Semantic Web Framework (Philip McCarthy, developerWorks, June 2004): Find out how to use the Jena Semantic Web Toolkit to exploit RDF data models in your Java applications.
- What is RSS?: From XML.com, learn about this syndication format for news, content, and personal weblogs.
- Atom Overview: Read about the XML-based Web content and metadata syndication format and application-level protocol from AtomEnabled.org.
- IBM XML 1.1 certification: Find out how you can become an IBM Certified Developer in XML 1.1 and related technologies.
- XML: See developerWorks XML Zone for a wide range of technical articles and tips, tutorials, standards, and IBM Redbooks.
- developerWorks technical events and webcasts: Stay current with technology in these sessions.
Get products and technologies
- W3C SOAP Specification: Get the latest version.
- Scraping with style: scrAPI toolkit for Ruby: Try this technology for your mashups.
Discuss
- XML zone discussion forums: Participate in any of several XML-centered forums.
Duane Merrill has developed grid computing and distributed data integration platforms for over five years. He has been a contributor to the Legion Project at the University of Virginia and a core developer for the Avaki Corporation's distributed enterprise information integration product Avaki. He is currently obtaining his Ph.D in Computer Science at the University of Virginia.
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