Un enfoque multidimensional para la clasificación de servicios semánticos

1. Un enfoquemultidimensionalpara la clasificación de serviciossemánticos Proyecto Camaleón Guzmán Llambías - Alvaro Rettich - Marco Scalone

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

3. 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

4. Introducción (cont.) • 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.

5. 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

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

7. 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

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

9. Inputs de R Inputs de A 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 Peso de la arista = Grado de matching semántico (Exacto, plug-in, subsume, falló)

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

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

12. 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

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

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

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

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

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

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

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

20. ¿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

21. ¿Respuestas?

22. FIN