Математическое и программное обеспечение интеллектуальных сервис-ориентированных систем на основе использования языков дескриптивной логики тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Курдюков, Николай Станиславович

• Курдюков, Николай Станиславович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Курдюков, Николай Станиславович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОЕКТИРОВАНИЮ SOA-СИСТЕМ

1.1. Общие понятия SOA-систем

1.2. Web-сервисы как современные средства глобальных сетей

1.3. Технология Semantic Web

1.4. Базы знаний и дескриптивные логики для описания концептуальных моделей SOA-систем

1.5. OBDA-технологии, основанные на дескриптивных логиках

1.6. Постановка задачи

Основные результаты

ГЛАВА 2. ОНТОЛОГИИ И ДЕСКРИПТИВНАЯ ЛОГИКА ДЛЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕРФЕЙСОВ WEB-CEPBHCOB

2.1. Концептуальная модель SOA-системы и ее математическая формализация

2.2. Синтаксис и семантика дескриптивной логики

2.3. Формализация онтологий web-сервисов посредством дескриптивной логики

2.4. Запросы в рамках архитектуры OBDA

2.5. Особенности описания модели выбранными языками дескриптивной логики

2.6. Логический анализ онтологий SOA-систем

2.7. Целесообразность применения алгоритмов онтологического подхода к построению SOA-системы

Основные результаты

ГЛАВА 3. SIR-АЛГОРИТМЫ ДЛЯ ОНТОЛОГИЧЕСКИХ SOA-СИСТЕМ

3.1. Оптимизированный алгоритм трансформации запросов к базе знаний

3.2. Алгоритм DTRew для трансформации параметров с зависимыми переменными в объединение параметров без зависимых переменных

3.3. Алгоритм SIR1

3.4. Алгоритм SIRR

3.5. Алгоритм SIRCreate

3.6. Алгоритм SIRDelete

3.7. Алгоритм SIRRead

3.8. Область применения SIR-системы

Основные результаты

ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОСТРОЕНИЯ ИНТЕРФЕЙСОВ WEB-CEPBHCOB

4.1. Система SIRSystem

4.2. Задачи, решаемые системой SIRSystem

4.3. Архитектура системы SIRSystem v. 1.0

4.4. Использование объектно-ориентированного проектирования в решении прикладной задачи

4.5. Проведение экспериментов, показывающих эффективность SIR-алгоритмов для конкретного примера

Основные результаты

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Математическое и программное обеспечение интеллектуальных сервис-ориентированных систем на основе использования языков дескриптивной логики»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Рост популярности за последние годы в сети Internet таких технологий, как облачные вычисления (cloud computing), семантические сети и Semantic Web, демонстрирует актуальность задачи организации взаимодействия Internet-pecypcoB между собой. Обеспечить такое взаимодействие позволяет сервис-ориентированная архитектура (SOA) разработки программного обеспечения. SOA-системы легко масштабируются, а их сервисные структуры облегчают повторное использование компонентов. SOA-архитектура обеспечивает создание прикладных программных систем, построенных посредством распределенных взаимодействующих сервисов.

На данный момент существует множество систем для создания web-приложений с SOA архитектурой: IBM Lotus Notes, Microsoft .NET, Oracle SOA Suite. В то же время не существует эффективных систем, способных автоматически строить интерфейсы и превращать популярные сайты прежнего поколения в элементы композитных служб или сервисных кластеров. Необходимость таких систем обусловливается проблемами реализации EAI (Enterprise Application Integration - интеграции корпоративных приложений).

EAI является интеграционной архитектурой, состоящей из набора технологий и методов для интеграции систем и приложений в масштабах корпоративных архитектур. Приложения управления цепочками поставок, документооборота, управления взаимоотношениями с клиентами, бизнес-аналитики и другие, как правило, не могут взаимодействовать друг с другом в целях обмена данными или правилами бизнес-процессов без создания дополнительных программных решений. Следовательно, появляются проблемы с автоматизацией процессов и избыточными данными, хранящимися в нескольких местах. Интеграция корпоративных приложений — средство, обеспечивающее процесс связывания таких

приложений в пределах одной организации вместе для упрощения и автоматизации бизнес-процессов. Процесс связывания должен протекать, не внося радикальных изменений в существующие приложения или структуры данных. Вследствие этих факторов построение SOA-системы с композитной структурой обычно сводится к методам EAI.

В 2003 году стало известно, что 70 % всех EAI-проектов потерпело неудачу. Председатель европейского консорциума по интеграции Стив Краггс отметил проблемы реализации EAI-систем. Главная проблема заключается в том, что элементы EAI-системы постоянно изменяются. Требуются ресурсы на постоянное переделывание EAI-системы и ее расширение.

Помимо проблем реализации EAI-систем, поддержке SOA-систем, активно работающих с сетью Internet, мешает фактор постоянного развития всемирной паутины. При этом постоянное изменение архитектуры и разработка заново уже существующих интерфейсов требуют непрерывной работы специалистов.

Построение эффективной SOA-системы, лишенной или частично лишенной проблем реализации EAI-систем, целесообразно решить с помощью применения парадигмы основанного на онтологиях доступа к данным (OBDA - Ontology-Based Data Access), продвигаемых благодаря ученому из Италии Диего Кальванезе. OBDA — доступ к данным через высокоуровневый интерфейс онтологии. Центральным процессом основанного на онтологиях доступа к данным является представление базы данных на языке дескриптивной логики (ДЛ). Такой подход позволяет использовать преимущества онтологий и ДЛ. Развитие технологии языков дескриптивной логики связано с такими учеными, как Ф.Баадер, Д.Кальванезе, И.Ю.Каширин, Я.Хоррокс, К.Луц, Р.Контчаков. Вследствие применения OBDA-технологий упростилась работа по изменению структуры SOA-системы по сравнению с ведущими SOA-системами, указанными ранее.

Стало достаточно для изменения структуры SOA-системы отредактировать онтологию системы, что не составляет труда для человека без специального образования, с помощью редактора онтологий. При этом открывается возможность построения интерфейсов на базе семантической сервис-ориентированной архитектуры (SSOA) продвигаемой создателем всемирной паутины Тимоти Бернерс-Ли, чем обеспечивается дальнейшее эффективное развитие технологии Semantic Web.

Цель работы

Целью диссертационной работы является создание формализма описания взаимодействия сервисов и алгоритмов построения интерфейсов web-сервисов для реализации эффективной SOA-системы с применением парадигмы основанного на онтологиях доступа к данным.

Реализация OBDA-системы позволяет извлекать данные из баз данных на основе логического анализа решателя над базой знаний. При этом эффективность доступа к данным достигается за счет отображения запросов в среду реляционной СУБД, располагающей эффективными средствами обработки запросов и другими преимуществами. ТВох (набор аксиом) должен использоваться для обеспечения необходимой семантической информации на более высоком концептуальном уровне.

Для реализации SOA-системы необходимо создать формализм для описания процессов системы с помощью онтологии и эффективные алгоритмы или усовершенствовать существующие OBDA-алгоритмы под работу с SOA-системами.

Основные задачи

Для достижения цели диссертации необходимо решение следующих задач.

1. Провести анализ основных видов структур взаимодействия SOA-сервисов. Привести краткий обзор экспериментальных реализаций систем OBDA, работающих с семейством языков дескриптивной логики DL-Lite. Подтвердить практическое применение дескриптивной логики и языков web-онтологий в целях предоставления онтологического доступа к данным.

2. Создать формализм для описания и анализа концептуальной модели SOA-системы, ориентированный на онтологический подход и позволяющий адекватно описывать взаимодействие web-сервисов.

3. Спроектировать алгоритмы автоматизированного построения интерфейсов web-сервисов для SOA-архитектуры, дающие возможность автоматизированно строить интерфейсы web-сервисов на основе онтологии.

4. Разработать программную реализацию SOA-системы, использующую полученные алгоритмы автоматизированного построения интерфейсов взаимодействия web-сервисов. Для перехода системы на SSOA-архитектуру структура онтологии, необходимой для работы системы, должна иметь OWL-разметку стандарта Semantic Web.

5. Обосновать теоретически сложность и завершаемость принятых решений

Объект исследования

Объектом исследования настоящей диссертации являются SOA-системы, а также их оптимизация с помощью парадигмы основанного на онтологиях доступа к данным.

Методы исследования

Для решения поставленных задач использовались методы общей алгебры, теории алгоритмов, объектно-ориентированного проектирования, теории унификации.

Научная новизна

1. Получены оригинальные алгоритмы автоматизированного построения интерфейсов \уеЬ-сервисов для 80А-архитектуры, дающие возможность автоматизированно строить интерфейсы \¥еЬ-сервисов. Алгоритмы отличаются более общей моделью и скоростью работы выше аналогов на 24 — 41% в зависимости от входных параметров алгоритмов.

2. Получен метод оптимизации алгоритмов трансформации запросов под 81Я-систему, отличающийся от сторонних алгоритмов трансформации запросов более быстрой работой за счет игнорирования несущественных элементов входных данных. Разница в скорости работы между полученным алгоритмом трансформации запросов и аналогами зависит от количества несущественных элементов в онтологии.

3. Доказаны теоремы о завершаемости и вычислительной сложности БГО.-алгоритмов для онтологических 80А-систем.

4. Доказана корректность и сложностные оценки построенных алгоритмов

На защиту выносятся

1. Формализм для описания и анализа концептуальной модели БОА-системы, ориентированный на онтологический подход и позволяющий описывать взаимодействие шеЬ-сервисов.

2. Новые алгоритмы автоматизированного построения интерфейсов \veb-сервисов для 80А-архитектуры, дающие возможность автоматизированно строить интерфейсы шеЬ-сервисов.

3. Программная реализация БОА-системы, предназначенная для использования в основе систем автоматизированного построения интерфейсов взаимодействия %¥еЬ-сервисов.

4. Структура онтологии, необходимой для работы SOA-системы, имеющая OWL-разметку стандарта Semantic Web.

5. Сложностные оценки алгоритмов

Теоретическая значимость

1. Получена точная семантика SOA-системы, дающий возможность описывать SOA-системы в языках дескриптивной логики. Показана эффективность математического формализма для задач логического анализа прикладных онтологий и описания сервис-ориентированных систем.

2. Показана необходимость применения алгоритмов автоматического построения web-интерфейсов.

3. Доказаны теоремы о низкой вычислительной сложности, разрешимости и конечности SIR-алгоритмов.

Практическая значимость

Получена система SIRSystem, показывающая состоятельность систем автоматизированного построения интерфейсов взаимодействия web-сервисов. Структура онтологии, необходимой для работы системы, имеет OWL-разметку стандарта Semantic Web. Этот фактор открывает возможность перехода системы на базу семантической сервис-ориентированной архитектуры (SSOA), ориентированной на Semantic Web сервисы. Результаты тестирования подтверждают корректность полученной реализации SOA-системы. Использование дескриптивных логик гарантирует динамичность и простоту масштабирования системы, разработанной на базе представленных в диссертации алгоритмов. Небольшое количество времени, требуемое для работы SIR алгоритма, и приемлемое количество порожденных запросов доказывают эффективность алгоритма системы автоматизированного построения интерфейсов взаимодействия web-сервисов.

Реализация и внедрение результатов диссертационной работы

Научные и практические результаты диссертации Н.С. Курдюкова нашли отражение в следующем программном обеспечении, работающем в рамках образовательного портала для управления образования и молодежной политики г. Рязани:

-подсистема, реализующая SIR алгоритм автоматического построения интерфейсов веб-сервисов;

- автоматизированная программная система «Система SIRSystem v. 1.0»;

- онтология «SAMAO».

Перечисленные системы внедрены в промышленную эксплуатацию в числе подсистем образовательного портала администрации города Рязань. Эксплуатация этих систем показала их работоспособность, высокие характеристики надежности и эффективности.

Результаты исследований, полученные в диссертации Курдюкова Н.С., внедрены в учебный процесс по направлениям 231000 - «Программная инженерия» и 230700 «Прикладная информатика». Разработанные в диссертационной работе алгоритмы автоматического построения интерфейсов web-сервисов посредством логического анализа онтологий, использованы в дисциплинах «Проектирование систем искусственного интеллекта», «Информационные технологии», «Мировые информационные технологии», что подтверждается соответствующими актами.

Кроме того, была проведена государственная регистрация программы SIRGen генерации и отправки SOAP-отчетов для системы SIRSystem v.1.0, что подтверждается свидетельством о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014660476.

Апробация работы

Основные положения диссертационной работы отражены в докладах:

- Международной научно-практической конференции «Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы» (Тамбов, 2012);

- 8-й Международной научно-практической конференции «Achievement of high school» (Болгария, София, 2012);

- VIII Международной научно-практической конференции «Wyksztalcenie I nauka bez granic» (Польша, Пшемысль, 2012);

- XVIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2013);

- X Международной научно-практической конференции «Strategiczne pytania swiatowej nauki - 2014» (Польша, Пшемысль, 2014).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 16 работах. В том числе: 3 статьи в изданиях, рекомендуемых ВАК, 4 статьи в сборниках научных трудов, 9 тезисов докладов на международных и всероссийских конференциях.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения (8 е.), 4-х глав (110 с. - 30 рисунков и 12 таблиц). Библиографический список включает 101 наименование (10 е.).

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОЕКТИРОВАНИЮ SOA-СИСТЕМ

1.1. Общие понятия SOA-систем

С ростом популярности в сети Internet таких технологий, как облачные вычисления (cloud computing), распределенные системы и Semantic Web демонстрирует актуальность задачи организации взаимодействия Internet-ресурсов между собой. Обеспечить такое взаимодействие позволяет сервис-ориентированная архитектура(80А) разработки программного обеспечения [1].

Преимущество SOA-технологий заключается в многократном использовании программного кода для создания сложносоставных распределённых программных систем. Сервис-ориентированная архитектура обеспечивает кроссплатформенность и независимость от средств разработки, позволяя легко управлять и интегрировать создаваемые программные системы. Например, программные реализации компонентов SOA-системы, написанные на языке программирования Java, могут быть вызваны компонентами, написанными на языке программирования С# в рамках одной или нескольких SOA-систем [2]. Основным преимуществом SOA-архитектуры является способность к масштабируемости - управлению ростом корпоративных систем, способность предоставления и использования услуг в масштабах сети Internet, способность к сокращению затрат на организацию взаимодействия систем. Ниже приведен пример проекта, для которого подходит SOA-архитектура. Крупной компании, которая приобретает небольшие компании, необходимо определить, как интегрировать приобретенные ИТ-инфраструктуры в свой проект. Благодаря способности к масштабированию и интеграции SOA-архитектура позволяет проектам адаптироваться к нуждам конкретной предметной области или процессам, проходящим в рамках этой предметной области. Инфраструктура SOA способствует также более гибкой и оперативной работе системы, чем

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ПРОЕКТИРОВАНИЮ SOA-СИСТЕМ

1.1. Общие понятия SOA-систем

С ростом популярности в сети Internet таких технологий, как облачные вычисления (cloud computing), распределенные системы и Semantic Web демонстрирует актуальность задачи организации взаимодействия Internet-ресурсов между собой. Обеспечить такое взаимодействие позволяет сервис-ориентированная архитектура(80А) разработки программного обеспечения [1].

Преимущество SOA-технологий заключается в многократном использовании программного кода для создания сложносоставных распределённых программных систем. Сервис-ориентированная архитектура обеспечивает кроссплатформенность и независимость от средств разработки, позволяя легко управлять и интегрировать создаваемые программные системы. Например, программные реализации компонентов SOA-системы, написанные на языке программирования Java, могут быть вызваны компонентами, написанными на языке программирования С# в рамках одной или нескольких SOA-систем [2]. Основным преимуществом SOA-архитектуры является способность к масштабируемости - управлению ростом корпоративных систем, способность предоставления и использования услуг в масштабах сети Internet, способность к сокращению затрат на организацию взаимодействия систем. Ниже приведен пример проекта, для которого подходит SOA-архитектура. Крупной компании, которая приобретает небольшие компании, необходимо определить, как интегрировать приобретенные ИТ-инфраструктуры в свой проект. Благодаря способности к масштабированию и интеграции SOA-архитектура позволяет проектам адаптироваться к нуждам конкретной предметной области или процессам, проходящим в рамках этой предметной области. Инфраструктура SOA способствует также более гибкой и оперативной работе системы, чем

цельная система, построенная на огромном числе парных интерфейсов. Таким образом, SOA-архитектура обеспечивает прочную основу для систем, отвечающих условиям бизнес-гибкости и адаптивности.

Центральным понятием SOA-архитектуры является сервис (service -

услуга) [3]. Существительное «услуга» определяется в словарях как

«выполнение работ (функций) друг для друга». Однако надо помнить, что

термин сочетает в себе следующие взаимосвязанные идеи:

- возможность выполнять работу для клиентов;

- четкую формализацию работ, предоставляемых клиентам;

- предложение выполнить работу для клиента.

Сервисы являются центральным понятием SOA-архитектуры, так как они реализуют концепцию масштабирования благодаря эффектам прозрачности и легкой интеграции. Прозрачность выражается через описание сервиса, содержащее информацию, необходимую для взаимодействия с сервисом, и описывает это в таких терминах, как входные данные служб, выходные данные служб и связанная с ними информация.

Описание сервисов также передает информацию о задачах службы и условия для использования сервиса. Ключевым компонентом сервисов являются строго определенные интерфейсы. Интерфейсы могут быть вызваны стандартными способами, даже если данные о вызывающем их приложении не известны сервису. В то же время объектам, взаимодействующим с сервисами, не известны данные о механизмах выполнения службами их целевой задачи. Эти эффекты достигаются за счет инкапсуляции деталей реализации от остальных частей системы [2].

Далее приведены три основные структуры, которые характеризуют SOA-системы по внутреннему составу и способам взаимодействия с вычислительной средой [2, 4].

1. Атомарная служба (atomic service) - неделимая и простая по составу служба.

2. Композитная служба (composite service) - сложносоставная родительская служба, которая охватывает одну или более простых по составу дочерних служб, скрытых от внешнего мира. Эта формация может быть представлена в виде иерархической структуры.

3. Сервисный кластер (service cluster) - группа распределенных по назначению и технологически связанных служб, взаимодействующих для решения поставленной задачи.

Следует обратить внимание на влияние вычислительных сред и на выбор структуры SOA-систем (рис. 1.1) [2, 4].

Рис. 1.1. Влияние вычислительной среды на структуры SOA-систем

Атомарные и композитные службы эффективно работают в условиях однородной вычислительной среды (Homogeneous Computing Environment). Однородная вычислительная среда подпадает под категорию прикладных архитектур (Application Architecture). В то же время композитные службы и сервисные кластеры часто встречаются в гетерогенных вычислительных средах (Heterogeneous Computing Environment) под влиянием задач корпоративных архитектур (Enterprise Architecture). Следовательно, композитные службы играют важную роль в обеих вычислительных средах.

SOA-системы легко масштабируются, а их сервисные структуры облегчают повторное использование компонентов. SOA-архитектура обеспечивает создание прикладных программных систем, построенных посредством распределенных взаимодействующих сервисов [2].

В настоящее время существуют SOA-системы для создания web-приложений с SOA архитектурой: ШМ Lotus Notes, Microsoft .NET, Oracle SOA Suite. В то же время не известны эффективные системы, способные автоматически строить интерфейсы и превращать обычные сайты старого поколения в элементы композитных служб или сервисных кластеров. Необходимость таких систем обусловливается проблемами реализации EAI (Enterprise Application Integration - интеграция корпоративных приложений) [1].

EAI - это интеграционная архитектура, состоящая из набора технологий и методов для интеграции систем и приложений в масштабах корпоративных архитектур. Приложения управления цепочками поставок, документооборота, управления взаимоотношениями с клиентами, бизнес-аналитики и другие, как правило, не могут взаимодействовать друг с другом в целях обмена данными или правилами бизнес-процессов. Следовательно, появляются проблемы с автоматизацией процессов и избыточные данные, хранящиеся в нескольких местах. Интеграция корпоративных приложений -это средство, обеспечивающее процесс связывания таких приложений в пределах одной организации вместе для упрощения и автоматизации бизнес-процессов. Процесс связывания должен протекать, не внося радикальных изменений в существующие приложения или структуры данных [5]. Вследствие этих факторов построение SOA-системы с композитной структурой сводится к методам EAI.

Известно, что к 2003 году 70% всех EAI-проектов потерпело неудачу [6]. Председатель европейского консорциума по интеграции Стив Краггс отметил семь основных проблем реализации ЕА1-систем.

1. Постоянные изменения. Элементы EAI-системы постоянно изменяются. Требуются ресурсы на постоянное переделывание EAI-системы и ее расширение.

2. Нехватка EAI-специалистов. Процесс реализации EAI-систем требует знания многих проектных нюансов и технических аспектов.

3. Конкурирующие стандарты. В области EAI существует парадокс, заключающийся в том, что EAI-стандарты не являются универсальными.

4. EAI является парадигмой. EAI не является инструментом, не существует универсальной архитектуры EAI.

5. Построение интерфейсов это искусство. Инженерные решения должны быть обсуждены со всеми основными пользователями системы для достижения общего консенсуса в отношении окончательного результата. Отсутствие консенсуса по конструкции интерфейсов приводит к затратам на проверку соблюдения требований между различными системами.

6. Потеря деталей. Информация, кажущаяся неважной на более ранней стадии, может стать важной позже.

7. Подотчетность. Из-за наличия большого количества ведомств, отличающихся бизнес процессами, работающих с одной ЕА1-системой, возникают противоречивые требования. Сложно создать четкую отчетность для окончательной структуры системы.

В тоже время, поддержке SOA-систем, активно работающих с сетью Internet, мешает фактор постоянного развития всемирной паутины. При этом постоянное изменение архитектуры и разработка заново уже существующих интерфейсов требуют непрерывной работы специалистов [1].

1.2. Web-сервисы как современные средства глобальных сетей

При разработке системы для сети Internet основным объектом концепции SOA выступает web-сервис — идентифицируемая web-адресом программная

система, оснащённая стандартизированными интерфейсами для

взаимодействия по стандартизированным протоколам [1].

Существует множество реализаций SOA-архитектуры: REST, RPC, DCOM, CORBA, SOAP. Сейчас большинство программных решений, разработанных в соответствии с сервис-ориентированной архитектурой, чаще всего используют комплекс web-служб, взаимодействующих по протоколу SOAP [7].

SOAP (Simple Object Access Protocol - простой протокол доступа к объектам) — протокол обмена структурированной информацией в распределённой вычислительной среде для реализаций web-служб в компьютерных сетях. Протокол SOAP используется для обмена сообщениями формата XML и для удалённого вызова процедур (RPC -Remote Procedure Call). Вследствие чего является расширением протокола XML-RPC. SOAP взаимодействует со всеми протоколами прикладного уровня и чаще всего используется поверх протокола HTTP [8]. Структура протокола SOAP [9] представлена на рис. 1.2.

SOAPeiwetofie

SOAP header

Header block

Header blwk

SOAP body

Message body

Рис. 1.2. Структура протокола SOAP

WSDL (Web Services Description Language - язык описания web-сервисов) — данная спецификация языка XML служит для создания

документов, подробно описывающих web-сервисы и способы доступа к ним [10].

Каждый документ WSDL содержит следующую основную информацию о web-сервисе (рис. 1.3) [10]:

1) types — вид отправляемых и получаемых сервисом XML сообщений;

2) message — сообщения, посылаемые web-сервисом;

3) binding — способ, которым сообщение будет доставлено.

import

namespace location?

include

location

types

operation

name

pattern

style?

fault

name element?

» - interface

description name extends? slyleDefault?

targetNarnespace Û

binding

name

Interface?

type

operation

ref

15 • input

messageLabel? element?

, g •

output infault

messageLabel? element? 3 ' ref messageLabel'

о- outfault

ref messageLabel?

(1 input

Ü me ssa geLabel''

output infault

messageLabel? ref

0

_0_

outfault

fault

ref

ref

messageLabel?

Legend;

service l • endpoint

name name

Interface binding

address''

Element Information Item (Ell)

Required attribute information item (All) Optons! attribute information item (AW)?

Note:

- All Ells may have «documentation» as first child

Рис. 1.3. Структура WSDL-документа в формате спецификации XML

Information Set

Как недостатки стоит отметить, что применение SOAP увеличивает объём сообщений и время обработки данных, необходимо время на построение web-сервиса на базе SOAP или других инструментов [11].

1.3. Технология Semantic Web

С ростом объема информации в сети Internet требуется упростить доступ к данным web-сервисов для последующей автоматизации процессов структурирования и представления информации. Такой интерфейс можно

обеспечить за счет представления знаний о предметной области в форме онтологии, доступной как инструмент технологий Semantic Web.

Semantic Web (семантическая паутина) — это перспективная ветвь в области развития Internet [12]. Основная задача Semantic Web — представление информации в виде, пригодном для машинной обработки. Программный агент может непосредственно извлекать из паутины факты и выводить из них логические заключения. Основными инструментами семантической паутины являются семантические сети, универсальные идентификаторы ресурсов (URI - Uniform Resource Identifiers) и онтологии

Далее приведена подробная информация об основных инструментах Semantic Web [14]. Структуру Semantic Web составляет множество языков описания, одобренных консорциумом W3C. Это множество, помимо прочего, включает в себя URI, XML, RDF, RDF-S, OWL [15, 16] (рис. 1.4). Ниже приведено описание основных стандартов, составляющих стек понятий Semantic Web.

[13].

User Interface & Applications

I

Proof

Unifying Logic

Ontology: OWL

SPARQL

о

RDF-S

CL

Rule: RIF

и

RDF

XML

URI/IRI

Рис. 1.4. Стек понятий Semantic Web

URI - универсальный идентификатор ресурсов, обычно используется для ссылки на объект посредством протокола HTTP в сети Internet. В то же время в Semantic Web универсальный идентификатор ресурсов используется для обозначения объектов. В том числе и объектов материального мира, таких как страны, компании, люди и прочие, или абстрактных объектов: наименование компании, имя, возраст. Вследствие того, что URI глобально уникальны, они позволяют идентифицировать одни и те же объекты в разных местах среды Semantic Web [14].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Курдюков, Николай Станиславович, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Каширин И.Ю., Курдюков Н.С. SIR - алгоритм автоматического построения интерфейсов взаимодействия веб-сервисов // Вестник РГРТУ № 3 (выпуск 45). Рязань, 2013. С. 75 - 79.

2. Michael Bell. SOA Modeling Patterns for Service-Oriented Discovery and Analysis I I Wiley & Sons, 2010. 390 p.

3. Reference Model for Service Oriented Architecture 1.0. [Электронный ресурс]: Committee Specification 1. Official OASIS Standard, 2006. - Режим доступа: https://www.oasis-open.org/committees/download.php/19679/soa-rm-cs.pdf

4. Курдюков Н.С. SOA-системы в технологиях Internet и Semantic Web // Новые информационные технологии в научных исследованиях: материалы XVIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Рязанский государственный радиотехнический университет, 2013. 344 с.

5. Gable, Julie. Enterprise application integration: EAI is the soluble glue needed for modular relationships that allow organizations to be flexible and responsive to market demands // Information Management Journal. Vol. 36. № 2. 2002. 4 p.

6. Dancing Around EAI 'Bear Traps. [Электронный ресурс]: Enterprise Application Integration Using Extensible Web Services. Trotta, Gian (2003-12-15). - Retrieved 2006-06-27 - Режим доступа: http://www.ebizq.net/topics/int_sbp/features/3463.html

7. Thomas Erl. SOA Principles of Service Design // Prentice Hall, 2008. 608

P-

8. Reference Model for Service Oriented Architecture 1.0. [Электронный ресурс]: SOAP-нотация W3C, 2006. - Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/2007/REC-soap 12-part0-20070427/#intro

9. James Snell. Programming Web Services with SOAP // O'Reilly Media, 2001.264 p.

10. Web Services Description Language (WSDL). Version 2.0 Part 0. Primer [Электронный ресурс]: Официальный сайт международного консорциума W3C, 26 июня 2007. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/wsdl20-primer/

11. Каширин И.Ю., Курдюков Н.С. Доказательство эффективности SIR алгоритма авто-построения интерфейсов взаимодействия web-сервисов // Фундаментальные исследования № 6. Часть 2. Научный журнал. Издательский дом «Академия Естествознания». 2013. С. 267 - 273.

12. Курдюков Н.С. Средства технологии Semantic Web //Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. Тр. / под ред. А.Н. Пылькина. Рязань: РГРТУ, декабрь 2013. С. 32 - 35.

13. Курдюков Н.С. Интеллектуальный анализ неструктурированных текстов как средство автоматизации процесса расширения ресурсов Semantic Web // Математическое и программное обеспечение вычислительных систем: Межвуз. сб. науч. тр. / под ред. А.Н. Пылькина - Рязань: РГРТУ, 2012. С. 64 -67.

14. Dean Allemang, James Hendler. Semantic Web for the Working Ontologist // Morgan Kaufmann, 2008. 349 p.

15. Web, and Other Technologies to Watch. Slide 24. [Электронный ресурс]: W3C. Retrieved, 2008-05-13. - Режим доступа: http://www.w3 .org/2007/Talks/0130-sb-W3CTechSemWeb/#(24)

16. Каширин И.Ю., Пылькин А.Н. Структуризация и унификация онтологических описаний на языке OWL в задачах информационного поиска // Известия высших учебных заведений. Научно-технический журнал. Проблемы полиграфии и издательского дела №4. Москва, 2008. С. 45 - 57.

17. Tim Bray, Jean Paoli, С. M. Sperberg-McQueen, Eve Maler. Extensible Markup Language (XML) 1.0 (Second Edition). [Электронный ресурс]: W3C Recommendation, 6 October 2000. - Режим доступа: http://www.w3 .org/TR/2000/REC-xml-20001006

18. RDF Primer. [Электронный ресурс]: W3C Recommendation, 10 February 2004. - Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2004/REC-rdf-primer-20040210/

19. Heflin, J., Hendler, J. A portrait of the Semantic Web in action // Intelligent Systems, IEEE (Volume: 16 , Issue: 2 ), 2005. P. 54 - 59.

20. Аверкин A.H., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. М.:Радио и связь, 1992. 256 с.

21. Курдюков Н.С. Основанный на онтологиях доступ к данным формата Semantic Web // Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы: сб. науч. тр. по материалам Международной научно-практической конференции. Часть 5. Тамбов. Бизнес - Наука - Общество, 2012. С. 67-68.

22. Лапшин В. А. Онтологии в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. 224 с.

23. Доброе Б. В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения.-М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. 173 с.

24. Baader Е, Calvanese D., McGuinness D., Nardi D., Patel-Schneider P.F. The Description Logic Handbook: Theory, implementation, and applications // Cambridge University Press. 2nd edition, 2010. 593 p.

25. Baader F., Horrocks I., Sattler U. Description Logics as Ontology Languages for the Semantic Web // Lecture Notes in Artificial Intelligence. Volume 2605. Springer-Verlag, 2005. 21 p.

26. What is RacerPro? [Электронный ресурс]: Racer Systems GmbH & Co. KG, 2009. - Режим доступа: http://www.racer-systems.com/products/racerpro/

27. Rob Shearer, Boris Motik, and Ian Horrocks. HermiT: A Highly-Efficient OWL Reasoner // Proc. of the 5th Int. Workshop on OWL: Experiences and Directions (OWLED 2008 EU), Karlsruhe, Germany, 2008. 10 p.

28. Dmitry Tsarkov , Ian Horrocks. FaCT++ description logic reasoner: System description // In Proc. of the Int. Joint Conf. on Automated Reasoning (IJCAR 2006), 2006. 5 p.

29. Evren Sirin, Bijan Parsia, Bernardo Cuenca Grau, Aditya Kalyanpur, Yarden Katz. Pellet: A Practical OWL-DL Reasoner // Journal Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web archive, Vol. 5, Issue 2, June, 2007. P. 51-53.

30. Курдюков H.C. Вычислительная сложность как критерий выбора дескриптивной логики для описания онтологий в среде Semantic Web // Achievement of high school: материали за 8-a международна научна практична конференция. - Том 10. Икономики. Съвременни технологии на информации. - София. «Бял ГРАД-БГ» ООД, 2012. С. 57-59.

31. Курдюков Н.С. Анализ вычислительной сложности логического вывода для языков веб-онтологий // Wyksztalcenie I nauka bez granic. Materialy VIII miedzynarodovej naukowi-praktycznej konferencji. Vol. 34. Przemysl. Nauka i studia, 2012. P. 18 -20.

32. Armin Haller, Juan Miguel Gomez, Christoph Bussler. Exposing Semantic Web Service principles in SOA to solve EAI scenarios // Workshop at 14th International World Wide Web Conference Chiba, Japan, 2005. P. 1 - 13.

33. Курдюков H.C. Реализации основанного на онтологиях доступа к данным формата Semantic Web // Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы: сб. науч. тр. по материалам Международной научно-практической конференции. Часть 5. Тамбов. Бизнес - Наука - Общество, 2012. С. 68 - 70.

34. S. Kikot, R. Kontchakov, М. Zakharyaschev. On (In)Tractability of OBDA with OWL 2 QL // Proceedings of DL 2011, Barcelona, Spain, 2011. 11 p.

35. OWL Web Ontology Language. Overview. [ Электронный ресурс]: Официальный сайт международного консорциума W3C, 10 февраля 2004. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2004/REC-owl-features-20040210/

36. Каширин И.Ю., Минашкин С.А. Онтологии для представления знаний в интерактивных сервисах информационных сетей // Вестник РГРТУ. № 1 (выпуск 39). Часть 2. Рязань, 2012. С. 72 - 76.

37. OWL 2 Web Ontology Language Document Overview. [Электронный ресурс]: Официальный сайт международного консорциума W3C, 11 декабря 2012. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/owl2-overview/

38. Marcelo Arenas, Elena Botoeva, Diego Calvanese, Vladislav Ryzhikov. Exchanging OWL 2 QL Knowledge Bases // IJCAI 2013. P. 703 - 710.

39. P. P. Chen. The Entity-Relationship Model - Toward a Unified View of Data // ACM TODS: J. New York. Т. 1. 1976. P. 9 - 36.

40. Курдюков H.C. Описание ER-модели доступа к услугам веб-сервисов средствами дескриптивных логик // Отраслевые аспекты технических наук. М.: ООО «ИНГН», 2012. - № 12 (24). С. 71-72.

41. Кузнецов О.П., Аделъсон-Велъский Г. М. Дискретная математика для инженера. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Энергоатомиздат, 1988. - 480 с.

42. Дескрипционная логика. [Электронный ресурс]: с.н.с. Евгений Золин - Режим доступа: http://lpcs.math.msu.su/~zolin/dl/

43. Schmidt-Schaufi. Attributive concept descriptions with complements» // Artificial Intelligence 48. M.; Smolka, Q 1991. P. 1-26.

44. K. Schild. A correspondence theory for terminological logics: Preliminary report // In Proc. of the 12th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence, 1991. P. 466 -471.

45. Frederick Maier, Raghava Mutharaju, Pascal Hitzler. Distributed Reasoning with EL++ Using MapReduce // Technical Report, Kno.e.sis Center, Wright State University, Dayton, Ohio, 2010. 7 p.

46. A. Artale, D. Calvanese, R. Kontchakov, M. Zakharyaschev. The DL-Lite Family and Relations // Journal of Artificial Intelligence Research. Volume 36, 2009, P. 1 - 69.

47. Francesco M. Donini, Fabio Massacci. EXPTIME tableaux for ALC II Artificial Intelligence 124(1), 2000. P. 87 - 138.

48. Alex Borgida, Ronald J. Brachman. Conceptual Modeling with Description Logics II DLHB, 2010. P. 359 - 381.

49. H. Pérez-Urbina, I. Horrocks, B. Motik. Practical Considerations for Query Answering in OWL 2 // In Proc. of the OWL: Experiences and Directions Workshop. Chantilly, 2009. P. 1 - 16.

50. Moshe Y Vardi. The complexity of relational query languages // Proceeding STOC '82 Proceedings of the fourteenth annual ACM symposium on Theory of computing, 1982. P. 137 - 146.

51. Курдюков H. С. Запросы при описании SOA-архитектуры в рамках OBDA-технологии // Materialy X Miçdzynarodowej naukowi-praktycznej konferencji «Strategiczne pytania swiatowej nauki - 2014» Vol. 33. Przemysl, 2014. P. 9-11.

52. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu. Foundations of Databases // Addison-Wesley Publ. Co., 1995. - 685 p.

53. I. Horrocks, U. Sattler, S. Tobies. Practical reasoning for expressive Description Logics // In Proc. of the 6th Int. Conference on Logic for Programming and Automated Reasoning , 1999. P.161 - 180.

54. Diego Calvanese, Giuseppe De Giacomo, Domenico Lembo, Maurizio Lenzerini, Riccardo Rosati. Tractable Reasoning and Efficient Query Answering in Description Logics: The DL-Lite Family // Journal of Automated Reasoning, 2007. Vol.-39(3). P. 385-429.

55. Jeff Z. Pan. Decription Logics: Reasoning Support for Semantic Web // University of Manchester, 2004. 215 p.

56. Giuseppe De Giacomo, Maurizio Lenzerini, Antonella Poggi, Riccardo Rosati. On the Update of Description Logic Ontologies at the Instance Level // Proc. of AAAI-06, 2006. P. 1271 - 1276.

57. Diego Calvanese , Domenico Lembo , Maurizio Lenzerini , Riccardo Rosati. Data Complexity of Query Answering in Description Logics // In Proc. of KR, 2006. P. 260 - 270.

58. Natalya F. Noy, Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology // Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880, March 2001. 25 p.

59. Курдюков H.C. Логический анализ онтологий SOA-систем // Материали за X международна научна практична конференция «НАЙНОВИТЕ НАУЧНИ ПОСТИЖЕНИЯ - 2014». - Том 30. Съвременни технологии на информации. - София. «Бял ГРАД-БГ» ООД, 2014. С. 19-20.

60. Джон Хопкрофт, Раджив Мотвани, Джеффри Ульман. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений // Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation. - M.: Вильяме, 2002. 528 с.

61. ГОСТ 19.701-90. Единая система программной документации. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения. - Взамен ГОСТ 19.002-80, ГОСТ 19.003-80: Введ. 01.01.1992. 24 с.

62. Курдюков Н.С. Алгоритм проверки непротиворечивости баз знаний SOA-систем // Materialy X Mi^dzynarodowej naukowi-praktycznej konferencji «Dynamika naukowych badan - 2014» Vol. 8. Przemysl, Nauka i studia, 2014. P. 90-92.

63. Brachman R.J., McGuiness D.L., Patel-Schneider P.F., Resnick L.A. Living with CLASSIC: When and How to Use a KL-ONE-like Language // in: Principles of Semantic Networks - Explorations in the Representation of Knowledge, Sowa, J. (Ed.), Morgan Kaufmann Publ., 1991. P. 401 - 456.

64. Woods W.A., Schmolze J.G. The KL-ONE Family // in: Semantic Networks in Artificial Intelligence, Lehmann, F. (Ed.), Pergamon Press, 1992. P. 133 - 177.

65. James Martin. Managing the Data-base Environment // Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall, 1983. 381p.

66. Курдюков H.C. Доказательство эффективности алгоритма SIRCreate// Электронный научный журнал «Современные проблемы науки и образования» № 2, 2014. http://www.science-education.ru/

67. Diego Calvanese, Giuseppe De Giacomo, Domenico Lembo, Maurizio Lenzerini, Riccardo Rosati. DL-Lite: tractable description logics for ontologies // Proceeding AAAI'05 Proceedings of the 20th national conference on Artificial intelligence - Vol. 2, 2005. P. 602 - 607.

68. Каширин И.Ю., Каширин Д.И., Пылькин A.H. Полиморфическое представление знаний в Semantic Web монография. М.: Горячая линия -Телеком, 2009. 138 с.

69. Каширин И.Ю. Оптимизация сетевых протоколов с использованием унификации. Статья // Электросвязь. № 4. Москва, 1997. 4 с.

70. Макконнелл Дж. Основы современных алгоритмов. 2-е дополненное изд. М.: Техносфера, 2004. 368 с.

71. Курдюков Н.С. Доказательство эффективности алгоритма SIRDelete // Международный научно-исследовательский журнал. №2 (21). Часть 1. 2014. С. 99-101.

72. Брюс Эккель. Философия Java. 3-е изд. - СПб.: Питер, 2003. 976 с.

73. Кей С. Хорстманн, Гари Корнелл. Java. Библиотека профессионала. Том 1. Основы: 9-е изд. -М.: Вильяме, 2013. 864 с.

74. A. Call, D. Lembo, R. Rosati. Query Rewriting and Answering under Constraints in Data Integration Systems // In: Proc. of the 18th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence. 2003. P. 16 - 21.

75. Rich Bowen, Ken Coar. Apache Cookbook: Solutions and Examples for Apache Administrators // O'Reilly Media, 2008. 310 p.

76. Clement Nedelcu. Nginx HTTP Server // Packt Publishing. - 2010. 348 p.

77. Головатый А., Каплан-Мосс Дж. Django. Подробное руководство. СПб.: Символ-Плюс, 2010. 560 с.

78. Najme Mansouri, Gholam Hosein Dastghaibyfard, Ehsan Mansouri. Combination of data replication and scheduling algorithm for improving data availability in Data Grids // Journal of Network and Computer Applications. 2013. P. 711 -722.

79. Образовательный портал города Рязани. [Электронный ресурс] -Режим доступа: http:// www.edu.admrzn.ru /

80. Хассан Тома. UML-проектирование систем реального времени параллельных и распределенных приложений // ДМК Пресс, 2011. 704 с.

81. Software Ideas Modeler. [Электронный ресурс]: Software Ideas -Режим доступа: http://www.softwareideas.net/

82. Шилдт Г. Swing. Руководство для начинающих. М.: Вильяме, 2007. 704 с.

83. Хантер Д., Рафтер Д., Фосетт Д. XML. Базовый курс, 4-ое издание. М.: Диалектика, 2009. 1344 с.

84. Lee W. Lacy. Owl: Representing Information Using the Web Ontology Language // Trafford Publishing, 2005. 302 p.

85. Кузнецов С. Д. Основы баз данных. 2-е изд.-М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. 484 с.

86. Дейт К Дж. Введение в системы баз данных. 8-е изд. - М.: Вильяме, 2005. 1328 с.

87. Васвани В. MySQL: использование и администрирование. М.: Питер, 2011.368 с.

88. Кузнецов М., Симдянов И. MySQL на примерах // СПб.: БХВ-Петербург, 2008. 952 с.

89. Eleven SPARQL 1.1 Specifications are W3C Recommendations. [Электронный ресурс]: w3.org. 2013-03-21. Retrieved 2013-04-25. - Режим доступа: http://www.w3 .org/blog/SW/2013/03/21 /eleven-sparql-1 -1 -specifications-are-w3c-recommendations/

90. Bob DuCharme. Learning SPARQL // O'REILLY, 2011. 235 p.

91. Тимоти Бадд. Объектно-ориентированное программирование в действии. СПб.: Питер, 1997. 464 с.

92. Kent Beck. Test Driven Development: By Example // The Addision-Wesley Signature Series, 2002. 220 p.

79. Образовательный портал города Рязани. [Электронный ресурс] -Режим доступа: http:// www.edu.admrzn.ru /

80. Хассан Гома. UML-проектирование систем реального времени параллельных и распределенных приложений // ДМК Пресс, 2011. 704 с.

81. Software Ideas Modeler. [Электронный ресурс]: Software Ideas -Режим доступа: http://www.softwareideas.net/

82. Шилдт Г. Swing. Руководство для начинающих. М.: Вильяме, 2007. 704 с.

83. Хантер Д., Рафтер Д., Фосетт Д. XML. Базовый курс, 4-ое издание. М.: Диалектика, 2009. 1344 с.

84. Lee W. Lacy. Owl: Representing Information Using the Web Ontology Language // Trafford Publishing, 2005. 302 p.

85. Кузнецов С. Д. Основы баз данных. 2-е изд.-М.: Интернет-университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2007. 484 с.

86. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных. 8-е изд. - М.: Вильяме, 2005. 1328 с.

87. Васвани В. MySQL: использование и администрирование. М.: Питер, 2011.368 с.

88. Кузнецов М., Симдянов И. MySQL на примерах // СПб.: БХВ-Петербург, 2008. 952 с.

89. Eleven SPARQL 1.1 Specifications are W3C Recommendations. [Электронный ресурс]: w3.org. 2013-03-21. Retrieved 2013-04-25. - Режим доступа: http://www.w3.org/blog/SW/2013/03/21/eleven-sparql-1 -1 -specifications-are-w3c-recommendations/

90. Bob DuCharme. Learning SPARQL // O'REILLY, 2011.235 р.

91. Тимоти Бадд. Объектно-ориентированное программирование в действии. СПб.: Питер, 1997. 464 с.

92. Kent Beck. Test Driven Development: By Example // The Addision-Wesley Signature Series, 2002. 220 p.

93. Стив Макконнелл. Совершенный код. Издательство: Русская редакция, СПб.: Питер, 2005. 896 с.

94. Иан Грэхем. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика // 3-е изд. - М.:«Вильямс», 2004. 880 с.

95. Joshua Block Effective Java // Prentice Hall, 2008. 384 p.

96. Terence Parr. The Definitive ANTLR Reference: Building Domain-Specific Languages // Pragmatic Bookshelf, 2007. 384 p.

97. Альфред В. Ахо, Моника С. Лам, Рави Сети, Джеффри Д. Ульман. Компиляторы: принципы, технологии и инструментарий. - 2-е изд. -М.: Вильяме, 2008. 1185 с.

98. Котеров Д., Костарев А. РНР5 в подлиннике // СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 1121 с.

99. L. Lubyte, D. Calvanese. Realizing Ontology Based Data Access: A Plugin for Protégé I I Mariano KRDB Research Centre for Knowledge and Data, Free University of Bozen-Bolzano, Italy. 2008. P.286 - 289.

100. H. Perez-Urbina, B. Motik, I. Horrocks. A comparison of query rewriting techniques for DL-Lite // In Proc. of DL 2009. 12 p.

101.7?. Kontchakov, C. Lutz, D. Toman, F. Wolter, M. Zakharyaschev. The Combined Approach to Ontology-Based Data Access // Proceeding IJCAI'l 1. Vol. 3.2011. P. 2656-2661.