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1/28 Effektive und effiziente Dienstsuche und -nutzung in Ad-hoc-Netzen Universität Karlsruhe (TH) Institut für Programmstrukturen.

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1 1/28 Effektive und effiziente Dienstsuche und -nutzung in Ad-hoc-Netzen Universität Karlsruhe (TH) Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation Universität Karlsruhe Birgitta König-Ries, Michael Klein, Philipp Obreiter

2 2/28 Unser Szenario Anna Mehr über SQL? Offizielle SQL Folien Zusammenfassung über 2PC Übungsblatt zu UML Übungsblatt zu SQL Lösung zum SQL-Übungs- blatt

3 3/28 Nur wenige Arbeiten auf den höheren Ebenen: Wie können Dienste effektiv gefunden werden? Wie können Dienste effizient genutzt werden? Vielzahl von Arbeiten auf der technischen Ebene: Wie wird auf das physikalische Medium zugegriffen? , CSMA, MACA, FSCS-CSMA, TDMA, etc. Wie werden Nachrichten von A nach B geroutet? AODV, LAR, DSR, ZRP, STAR, etc. Wie werden Adressen Geräten zugeordnet? IP, Mobile IP Wie kann zuverlässige Nachrichtenübertragung erreicht werden? TCP Tahoe, TCP Reno, TCP SACK, etc. Arbeiten zu Ad-hoc-Netzen Data Link MAC IP Network Transport Application

4 4/28 Fragestellungen bei DIANE Dienstbeschreibung semantisch maschinell auswertbar Übungsblatt zu SQL Dienstfindung dynamisch dezentral effizient Dienstintegration transparente Kombination von Diensten SQL SQL += Motivation Kompensation für Knoten

5 5/28 Stand der Forschung: Dienstbeschreibung und Dienstfindung Technologien & Architekturen SLP, Jini, Corba Trading Service, SSDP, UDDI, SDP, SDL, JXTA Search Architektur oft nicht geeignet für Ad-hoc-Netzwerke semantisches Matchen sehr beschränkt Semantische Beschreibung Semantic Web, Ontologien RDF(S), DAML-S nicht architekturgebunden noch keine Verfahren für das Matchen noch keine Plattformen, Werkzeuge, …

6 6/28 Stand der Forschung: Dienstfindung Ansätze auf der Netzwerkschicht Routingverfahren tabellengesteuert (DSDV,…) bedarfsgesteuert (AODV, DSR,…) lokationsgesteuert (Terminode,…) inhaltsgesteuert (SIENA,…) nicht direkt verwendbar

7 7/28 III. Domänenontologien "Mit welchem Vokabular können die Objekte beschrieben werden?" z.B. Schuhe, Autos, Datenbanken, etc. Datenbanken SQL SELECT Rel. Modell Rel. Algebra UPDATE Geschichtete Dienstontologie Schritt 1: Schichte Ontologien, um domänenspezifische, aber dennoch stets gleich strukturierte Dienstbeschreibungsschablonen zu erhalten. II. Ontologien für Dienstkategorien "Was sind typische Ein-/Ausgaben für einen Dienst dieser Kategorie?" z.B. Informationsdienst, Einkaufsdienst, Problemlösedienst etc. Dokument Informationsdienst AutorInhaltTitel I. Obere Dienstontologie "Wie ist eine Dienstbeschreibung allgemein aufgebaut?" Dienst EingabeAusgabe

8 8/28 Dienstbeschreibungsinstanz Dienstontologie xyzabc Dienst Dienstbeschreibungsinstanz in RDF oder DAML Folgt der Dienstontologie Aber flexibel: Lässt unbekannte Werte weg und fügt zusätzliche Attribute hinzu Verwendet standardisiertes Vokabular (LOM, DC) Schritt 2: Instanziiere eine konkrete Dienstbeschreibung aus der entstandenen Schablone.

9 9/28 Dienstsuche Grundproblem ähnlich wie beim Routen, aber auf logischer Ebene Lösungsansatz: Logische Gruppierung von ähnlichen Diensten Dienstringe Dienstcluster

10 10/28 Dienstringe Ein ausgezeichneter Knoten dient als Zugangspunkt zum Ring (SAP) Übungsblatt zu SQL Offizielle Folien zu SQL Beispiele zu GROUP_BY SQL Gruppiere Geräte, die ähnliche Dienste anbieten, zu einem Ring Ähnlichkeit kann anhand der Dienstbeschreibung ermittelt werden Übungsblatt zu SQL Beispiele zu GROUP_BY Offizielle Folien zu SQL

11 11/28 Hierarchie von Dienstringen SQL Normalisierung Rel. Modell relationale Algebra Papier zur Projektion Übungsblatt zu SQL? Übungsblatt zu SQL

12 12/28 Multi-Layer Clusters Grundidee: Clustere Geräte, die logisch und physikalisch benachbart sind Gruppiere Cluster zu Clustern höherer Ordnung

13 13/28 Semantische Nähe database object oriented modelrelational model isSubTopicOf rel. algebraSQLOQL isSubTopicOf isDescribedBy Zwei Dienste/Cluster sind semantisch ähnlich, gdw. sie zum selben Term in der Ontologie gehören

14 14/28 Physikalische Nähe Gerät a Nachbar_von Gerät b gdw. b in a's Funkreichweite ist a b Cluster A ist Nachbar_von Cluster B gdw. es ein Gerät m1 in A und ein Gerät m2 in B gibt, so dass m1 Nachbar_von m2 ( Gatewayknoten) AB m1 m2

15 15/28 Clustering (1) Schritt 1: Bilde ein Cluster auf Ebene 1 aus Geräten, die a)semantisch ähnlich (=durch den selben ontologischen Term beschrieben) b)und benachbart sind (=verbundener Erreichbarkeitsgraph) select.doc sql1.ppt sql3.ppt projection.pdf selection.pdf division.doc relAlgebra1.ppt sql2.ppt insert.doc update.doc

16 16/28 Clustering (2) Schritt i Bilde ein Cluster auf Ebene i aus Clustern der Ebene (i-1), die a)semantisch ähnlich sind (= zum gleichen Oberbegriff in der Ontologie gehören) b)benachbart sind SQL Rel. Algebra Relational Model

17 17/28 Dienstfindung Wir hätten gerne: Funktion Device findService(Service s) die nach Geräten sucht, die Dienst s anbieten von jedem Gerät aufgerufen werden kann jeden beliebigen Dienst s finden kann lokal implementierbar ist Wir haben: sehr einfache Funktionen auf den Geräten: 1.überprüfe, ob Dienstanfrage s erfüllt werden kann 2.sende Nachricht an erreichbares Gerät Clusterung von Geräten Grundidee: Schichtenarchitektur Benutzersicht Systemsicht Lücke

18 18/28 Beispiel Ontologie ? findService( )

19 19/28 Beispiel Ontologie findService( )

20 20/28 Beispiel Ontologie Mögliche Verbreitungsver- fahren: Fluten zyklisch direkt findService( )

21 21/28 Beispiel Ontologie sendMessage( ) findService( )

22 22/28 Beispiel Ontologie sendMessage( ) findService( )

23 23/28 Beispiel Ontologie findService( ) sendMessage( ) findService( )

24 24/28 Beispiel Ontologie sendMessage( ) findService( )

25 25/28 Beispiel Ontologie sendMessage( ) findService( )

26 26/28 Beispiel Ontologie

27 27/28 Zusammenfassung Fokus: Dienstnutzung in Ad-hoc-Netzen Bisher beschäftigt mit: Dienstbeschreibung Geschichtete Ontologie Dienstsuche Ringe, Cluster In nächster Zeit: Weiterentwicklung der Verfahren Evaluierung der Verfahren durch Simulation Auch noch auf dem Programm: Motivation zur Diensterbringung Kombination von Diensten

28 28/28 Vielen Dank! Nähere Informationen gibt es auf unserer Projektseite: Gibt es noch Fragen? Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

29 29/28 Schichtenarchitektur Device Layer 0 Cluster Layer 1 Cluster Layer 2 Root Layer n Cluster Layer (n-1) View Search function Small Clusters of terms of Level 1 Single devices (only on the current device) (only in the current cluster) Device findService (Service s) (everywhere) Clusters of terms of Level 2 Big Clusters of terms of Level n-1 One cluster of the root term Send function (only to reachable clusters) sendTo(Node n, Message m) -- (only to reachable clusters) (only to reachable devices)


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