Un enfoque multidimensional para la clasificación de servicios semánticos Proyecto Camaleón Guzmán Llambías - Alvaro Rettich - Marco Scalone

Agenda Introducción –Camaleón –Contexto –Objetivos Modelo Genérico –Descripción –Dimensión IO –Dimensión QoS Ontología del Modelo ¿En qué estamos?

Introducción Proyecto Camaleón –Facilitar el mantenimiento de sistemas multifuentes –Plataforma que se reconfigure en forma automática Modelar el problema Detectar el cambio Implementar el algoritmo de adaptación Aplicarlo a un caso real

Contexto –Orquestación de servicios web –Adaptación ante fallas en los servicios Sustitución por servicios equivalentes. Adaptación consiste en: –Clasificación Resolver el mismo problema que el original –Selección Ranking de servicios –Sustitución Invocación de servicios con los datos existentes. Introducción (cont.)

Objetivo (inicial) –Resolver la Clasificación –Resolver la Selección –Sustitución Estado del Arte –Existen múltiples aspectos que describen un servicio IO, QoS, Pre/Pos, etc. –No encontramos abordaje que resuelva el matching semántico de forma integral Objetivo (actualizado) –Clasificación/Selección según una visión integral –Combinación enfoques

Agenda Introducción –Camaleón –Contexto –Objetivos Modelo Genérico –Descripción –Dimensión IO –Dimensión QoS Ontología del Modelo ¿En qué estamos?

Modelo Genérico Descripción –Mide el grado de similitud entre dos Servicios en base a los distintos aspectos que los describen. –Aspecto = Dimensión de similitud Cada dimensión tiene su propio modelo y forma de cálculo. IO, PE, QoS. –Visión Integral = Vector de similitud Cada componente es calculada en base a su modelo específico. –Similitud = Norma del vector de similitud

Modelo Genérico Descripción de servicios: R A Request Advertisement Modelo QoS IO PE v sim IO sim PE sim QoS Vector de similitud Sim(R,A) = ||v|| SimVect(R,A1) SimVect(R,A2) RANKING

Dimensión I/O Encontrar la mejor correspondencia (semántica) 1 a 1 entre los parámetros de entrada/salida de dos servicios Conjunto matching de cardinalidad máxima y peso máximo de un grafo bipartito Inputs de R Inputs de A Peso de la arista = Grado de matching semántico (Exacto, plug-in, subsume, falló)

Dimensión QoS Modelo Genérico de QoS Tres niveles – Dimensión Factor –Atributo Comparación atributo a atributo Se busca mejor calidad

Agenda Introducción –Camaleón –Contexto –Objetivos Modelo Genérico –Descripción –Dimensión IO –Dimensión QoS Ontología del Modelo ¿En qué estamos?

Ontología del Modelo Herramienta de soporte para la ejecución del algoritmo de matching Ventajas –Descripción formal del algoritmo de clasificación, en base a las dimensiones utilizadas. –Facilita la comparación de algoritmos que utilizan diferentes dimensiones

Ontología del Modelo Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service ServiceProfile Profile Output Input hasInput hasOutput presents

Dimensión: IO Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service ServiceProfile Profile Output Input hasInput hasOutput presents OutputValues IODimension InputValues IODimension ≡ SimilarityDimension ∩ ∀ usesValues (InputValues U OutputValues) ∩ ∃ usesValues (InputValues) ∩ ∃ usesValues (OutputValues)

Dimensión: QoS Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service ServiceProfile Profile Output Input hasInput hasOutput presents

Dimensión: QoS Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service ServiceProfile Profile presents Dimension Factor Attribute QoSDimension QoSValues ¿? QoSDimension ≡ SimilarityDimension ∩ ∀ usesValues (QoSValues) ∩ ∃ usesValues (QoSValues)

Dimensión: IO - Instanciación Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service ServiceProfile Profile Output Input hasInput hasOutput presents OutputValues IODimension InputValues

Dimensión: IO - Instanciación Similarity Dimension hasResult Similarity Result usesService Similarity Model hasSimDim request advertisement Similarity Values usesValues CService Dimension Service OutputValues IODimension InputValues req adv mod Pao IAdv PaoSvc IReq OAdv OReq R1 OWLS-MX MX-Svc R2 ≡

Agenda Introducción –Contexto –Objetivos Modelo Genérico –Descripción –Dimensión IO –Dimensión QoS Ontología del Modelo ¿En qué estamos?

En búsqueda de un buen caso de estudio… ¿Propuestas? Desarrollo de prototipo –Implementa el modelo basado en la ontología –Utilizaría OWL-S Api OWL-S MX Pellet

¿Respuestas?

FIN