Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід
The semantic Web, based on metadata, ontology, and software agents, is investigated as a foundation for the semantic Grid, in which information and services have clear determination, which gives computers and people the possibility to cooperate rather with knowledge than with information (as that is...
Gespeichert in:
| Datum: | 2010 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2010
|
| Online Zugang: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106959 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
| Завантажити файл: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1867334295728685056 |
|---|---|
| author | Zgurovsky, M. Z. Petrenko, A. І. |
| author_facet | Zgurovsky, M. Z. Petrenko, A. І. |
| author_institution_txt_mv | [
{
"author": "M. Z. Zgurovsky",
"institution": null
},
{
"author": "A. І. Petrenko",
"institution": null
}
] |
| author_sort | Zgurovsky, M. Z. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2018-04-06T12:29:48Z |
| description | The semantic Web, based on metadata, ontology, and software agents, is investigated as a foundation for the semantic Grid, in which information and services have clear determination, which gives computers and people the possibility to cooperate rather with knowledge than with information (as that is done at present). Approaches to ontology and Web- and Grid-services with and without state, their cooperation, architecture, and the existent realizations of the semantic Grid are considered. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:21:54Z |
| format | Article |
| fulltext |
© М.З. Згуровський, А.І. Петренко, 2010
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 7
TIДC
ПРОГРЕСИВНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ,
ВИСОКОПРОДУКТИВНІ КОМП’ЮТЕРНІ
СИСТЕМИ
УДК 519.7.007.52
Е-НАУКА НА ШЛЯХУ ДО СЕМАНТИЧНОГО ГРІД.
ЧАСТИНА 2: СЕМАНТИЧНИЙ WEB- І СЕМАНТИЧНИЙ ГРІД
М.З. ЗГУРОВСЬКИЙ, А.І. ПЕТРЕНКО
Досліджено семантичний Web, заснований на метаданих, онтологіях і програ-
мних агентах як фундамент для семантичного Грід, в якому інформація і по-
слуги мають чітке визначення, що надає можливість комп’ютерам і людям
працювати в кооперації зі знанням, а не з інформацією, як це робиться зараз.
Розглянуто підходи до опису онтологій даних і Web- та Грід-сервісів (із ста-
ном і без стану), їхньої взаємодії, архітектури, а також й існуючі реалізації се-
мантичних Грід.
ВСТУП
У першій частині даної роботи [1] було розглянуто еволюцію Грід-систем на
шляху до семантичних Грід, в яких інформація та послуги дають можли-
вість комп’ютерам і людям працювати в кооперації. Семантичний Грід як
розширення сучасного Грід виявляється надзвичайно корисним для е-науки
[2–6], оскільки його технології дають змогу легко, швидко та зручно працю-
вати зі знанням, а не з інформацією, як то було дотепер. Додатки семантич-
них Грід можуть інтегрувати велику множину різнорідних джерел інформа-
ції і сервісів, яких залучено і об’єднано, а також людські й обчислювальні
ресурси і сервіси передачі інформації.
1. СЕМАНТИЧНИЙ WEB
У даній частині головну увагу приділено семантичному Web як фундаменту
семантичного Грід. Ідея семантичного Web — це концепція мережі, в якій
кожен ресурс людською мовою забезпечено описом, зрозумілим
комп’ютеру. Документи в мережі публікуються у форматі XML, який міс-
тить семантичні RDF-ствердження.
Згідно із планом, запропонованим Тімом Бернерсом-Лі, винахідником
семантичного Web [7], для впровадження семантичного Web необхідно по-
слідовно розробити:
• синтаксис для представлення знань, що використовує посилання на
онтології (зроблено: RDF);
• мову опису онтологій (зроблено: OWL);
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 8
• мову опису Web-серверів (зроблено: WSDL, OWL-S);
• інструментарій розробки/читання документів семантичного Web
(почато: Jena, Haystack, Protege);
• мову запитів до знань, записаних у RDF (зроблено: SPARQL);
• логічне виведення знань (повністю не зроблено);
• семантичну пошукову систему (почато: SHOE, Swoogle);
• агентів семантичного Web (поки що не зроблено).
У цьому переліку новим, у порівнянні з попереднім матеріалом [1], є
поняття онтології, тому зупинимося на ньому детальніше. Онтологія визна-
чає загальний словник для вчених, яким потрібно спільно використовувати
інформацію в предметній галузі [7–10]. Вона включає формулювання осно-
вних понять предметної галузі й відношення між ними, що інтерпретуються
комп’ютером.
Причини необхідності в розробці онтології:
• сумісне використання людьми або програмними агентами загального
розуміння структури інформації;
• можливість повторного використання знань у предметній галузі;
• створення явних допущень у предметній галузі;
• відокремлення знань предметної галузі від оперативних знань;
• аналіз знань у предметній галузі.
Сумісне використання людьми або програмними агентами загального
розуміння структури інформації є однією з найзагальніших цілей розробки
онтологій [9]. Наприклад, нехай, декілька різних Web-сайтів містять інфор-
мацію з медицини або надають інформацію про платні медичні послуги, що
сплачуються через Інтернет. Якщо ці Web-сайти спільно використовують і
публікують одну і ту ж базову онтологію термінів, якими вони всі користу-
ються, то комп’ютерні агенти можуть добувати інформацію з цих різних
сайтів та накопичувати її. Агенти можуть використовувати накопичену ін-
формацію для відповідей на запити користувачів або як вхідні дані для ін-
ших застосувань.
Забезпечення можливості використання знань у предметній галузі
сприяло бурхливому розвитку у вивченні онтологій. Наприклад, для моде-
лей багатьох різних предметних галузей необхідно сформулювати поняття
часу, яке включає поняття часових інтервалів, моментів часу, відносних мір
часу і т.ін. Якщо одна група вчених детально розробить таку онтологію, то
інші можуть повторно використовувати її у своїх предметних галузях. Крім
того, якщо нам необхідно створити велику онтологію, ми можемо інтегрува-
ти декілька існуючих онтологій, які описують частини великої предметної
галузі. Ми також можемо повторно використовувати основну онтологію,
таку, як UNSPSC [9], і розширювати її для опису предметної галузі, що нас
цікавить.
Створення явних допущень у предметній галузі, покладених в основу
реалізації, надає можливість легко змінювати ці допущення при зміні наших
знань про предметну галузь. Жорстке кодування припущень про світ мовою
програмування призводить до того, що ці припущення не тільки складно
знайти і зрозуміти, але й складно змінити, особливо непрограмістові. Крім
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 9
того, явні специфікації знань у предметній галузі корисні для нових корис-
тувачів, які мають засвоїти значення термінів з цієї галузі.
Відокремлення знань предметної галузі від оперативних знань — це ще
один варіант загального застосування онтологій. Ми можемо описати
завдання конфігурації об’єкту і його компонентів відповідно до необхідної
специфікації і запровадити програму, яка формує цю конфігурацію неза-
лежною від об’єкту і самих компонентів. Після цього ми можемо розробити
онтології компонентів і характеристик комп’ютерів, на яких базується
об’єкт, та застосувати цю програму для морфологічного синтезу нестан-
дартних конфігурації об’єктів.
Аналіз знань у предметній галузі можливий, якщо є декларативна спе-
цифікація термінів. Формальний аналіз термінів надзвичайно цінний як під
час спроби повторного використання існуючих онтологій, так і при їх роз-
ширенні. Часто онтологія предметної галузі сама по собі не є метою. Роз-
робка онтології схожа на визначення набору даних і їх структури для вико-
ристання іншими програмами. Методи розв’язання завдань, доменно-
незалежні застосування і програмні агенти використовують як дані онтології
і бази знань, побудовані на основі цих онтологій [10].
Для кожної предметної галузі існує безліч онтологій залежно від степе-
ня деталізації її структури. Прийнято говорити про спектр онтологій, який
містить:
• онтології малої структуризації — тахономії (наприклад, ієрархія
Yahoo, біологічна тахономія), схеми баз даних і схеми метаданих (ebXML,
WSDL);
• онтології середньої структуризації — тезауруси (WordNet, CALL,
DTIC) і концептуальні моделі (Моделі OO, UML);
• онтології високої структуризації — логічні концептуальні моделі
(TOVE, CYC, семантичний Web).
Приклад фрагменту структури онтології з Грід-галузі наведено на рис. 1.
Рис. 1. Фрагмент онтології з Грід-галузі
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 10
Онтологія — це формальний явний опис понять у предметній галузі:
класів (або концептів), особливостей кожного концепту (слотів або власти-
востей) і обмежень на слоти (фасетів, або аспектів чи ролей). Онтологія ра-
зом із набором індивідуальних зразків класів складає базу знань. Проте, слід
пам’ятати — для будь-якої предметної галузі не існує єдино правильної
онтології. Проектування онтології — це творчий процес і дві онтології,
розроблені різними людьми, ніколи не будуть однаковими. Потенційні до-
датки онтології, а також розуміння розробником предметної галузі і його
точка зору на неї будуть, поза сумнівом, впливати на ухвалення рішень.
МОВИ ОПИСУ ОНТОЛОГІЙ
Для опису онтологій існують різні мови і системи, проте, найперспективні-
шою є мова OWL (попередня назва DALM-OIL) [11]. OWL розширює мож-
ливості з опису нових типів RDF-даних, що вже існують (наприклад, можна
визначати тип класу, що є перетинанням або об’єднанням двох існуючих).
OWL використовує синтаксис XML і містить команди для завдання дерева
класів, команди для завдання приналежності індивідів класам, команди опи-
су властивостей: області визначення, області значень та ін., команди опису
характеристик властивостей: симетричність, транзитивність, функціональ-
ність; команди для склеювання (еквівалентності) класів.
Однією з переваг OWL-онтологій є доступність інструментів, які мо-
жуть робити логічні висновки. Побудова чіткої і працездатної системи логіч-
них висновків — непроста справа, доступніше побудувати онтології. На
сьогодні існують приклади онтологій (Protege-2000 [12], Ontolingua [13] і
Chimaera [14]), побудовані у сферах традиційно науковомістких галузей,
починаючи від хімічної обробки, і закінчуючи конструюванням машинобу-
дівних підприємств. Крім того, для специфічних наукових галузей існує
низка ініціатив щодо побудови великомасштабної онтології. Однією з таких
галузей є генетика, де багато зусиль було спрямовано на створення спільної
термінології та визначень, щоб дозволити вченим керувати їхніми знання-
ми [8]. Ці зусилля дають уявлення про те, як онтології можуть відігравати
значну роль у підтримці науковців.
Технологія SPARQL дозволяє отримувати дані з розподілених джерел і
може бути як засіб інтеграції різнорідної інформації. У специфікації
SPARQL відсутні недоліки, властиві традиційним мовам запитів, зокрема,
не накладаються обмеження на формат даних. Завдяки цьому стає можлива
взаємодія між ресурсами різного типу. Намагатися використовувати семан-
тичну мережу без SPARQL — це все одно, що працювати з реляційною ба-
зою даних без мови структурованих запитів SQL. Тобто, SPARQL перетво-
рює доступ до даних у деяку подібність Web-сервісу.
Кінцева амбітна мета семантичного Web полягає у створенні такого се-
редовища, де програмні агенти можуть динамічно виявляти і опитувати ре-
сурси, а потім взаємодіяти з ними [15]. Агенти мають справлятися з віртуа-
льними проблемами, які виникають в інтелектуальному середовищі,
виявляти нові факти і виконувати найрізноманітніші завдання, що отриму-
ються від людини. Семантичний Web можна представити як трирівневу
структуру:
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 11
Перший рівень: фундамент, що складається з унікальної глобальної
ідентифікації ресурсу; метадані для підтвердження відомостей про ресурси і
обслуговування запитів на такі відомості, і простої мови опису метаданих і
знань.
Метадані і знання містяться в онтологіях, що забезпечують взаєморо-
зуміння і загальноприйнятий словник для метаданих і правил виведення но-
вих метаданих і знань.
Другий рівень: базові сервіси для виконання стандартних висновків і ці-
леспрямованого перегляду метаданих і онтологій, пояснення зроблених
висновків.
До цього рівня відноситься також управління довірою, агенти, пошуко-
ві машини, сервери онтологій.
Третій рівень: прикладні сервіси; наприклад, сервіс певного агента
(агент науковця, агент лікаря).
Це є ідеєю, яку поки що не реалізовано, але щоб здійснити щось глоба-
льне, необхідно почати з малого. Семантичний Web — це Web для
комп’ютерів. Повноцінна реалізація ідеї якого дозволила б не лише здійс-
нювати найефективніший комплексний пошук за допомогою інтелектуаль-
них програмних агентів, а й знаходити приховані закономірності у масш-
табних розподілених наборах даних, допомагати відслідковувати активність
організованої злочинності та терористів, сприяти аналізу розподілених гео-
логічних та метеорологічних даних, допомагати у розподілі та повторному
використанні важливих освітніх ресурсів тощо.
Традиційні Web-сервіси описуються, використовуючи мову WSDL на
синтаксичному рівні, як колекції імен і схем XML-даних. Ці описи збагачу-
ються згодом семантичною інформацією. Виділяють чотири галузі, де мо-
жуть використовуватися онтології для семантичного опису Web-сервісів:
• семантика даних для визначення значення даних, тобто вхідних і
вихідних даних;
• функціональна семантика для визначення значення операцій і про-
цесів, за допомогою яких вхідні дані перетворюються на вихідні;
• семантика QоS забезпечує рівень якості сервісів: наявність, рівень
довіри, ціну і т.ін. Ці параметри впливають на пошук (вибір) сервісу;
• семантика виконання забезпечує наступні параметри: початкові ста-
ни, ефекти, шаблони взаємодії з сервісами.
Співвідношення між параметрами Web-сервісів і концептів у деякій
OWL-онтології можуть бути виражені у формальний засіб через анотацію
WSDL-опису з посиланнями на URL в онтології або зовнішнім описом. Іс-
нують інструменти, що стандартизують такі семантичні анотації Web-
сервісів, а саме OWL-S (OWL for Services), запропонований коаліцією
OWL-S [16, 17], і WSDL-S , запропонований в проекті METEOR-S [18].
Структура OWL-S онтології складається з профілю сервісу (Profile) для
залучення і пізнання сервісів, процесуального процесу (Process), який під-
тримує побудову сервісів, і розташування сервісу (Grounding), що зв’язує
концепторів профілю і процесу з розташованим нижче інтерфейсом сервісу
(рис. 2). Крім того, у структуру OWL-S входять складання (Compose process)
і складові (Atomic Process), які відповідають за реалізацію складеного серві-
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 12
су. Профіль сервісу (OWL-S профіль) має функціональні і нефункціональні
властивості. Функціональні властивості описують входи, виходи, початкові
стани й ефекти сервісу. Нефункціональні — напівструктуровану інформа-
цію, призначену для людини-користувача (наприклад: ім’я сервісу, опис
сервісу та параметри сервісу). Параметри сервісу включають наступні вимо-
ги: безпеку, якість сервісу, географічні межі і т.ін. Реалізація сервісу забез-
печує виконання конкретного Web-сервісу шляхом перекладу абстрактних
концепцій профілю OWL-S і процесу в конкретні повідомлення.
Завдання, які вирішуються за допомогою OWL-S, включають:
• автоматичний пошук семантичного Web-сервісу;
• автоматичний виклик семантичного Web-сервісу і завантаження
його параметрів;
• автоматичну композицію складу семантичного Web-сервісу і його
взаємодії з іншими сервісами;
• автоматичний контроль виконання семантичного Web-сервісу.
У свою чергу, семантичні Web-сервіси можуть використовуватись
з метою:
• класифікації обчислювальних ресурсів і ресурсів даних, метрик ви-
конання, управління роботами;
• інтеграції схем описів даних і завдань та їх завантаження;
• роздрукування даних і сервісних повідомлень введення/виведення;
• вибору методів розв’язання задач і використання інтелектуальних
порталів;
• інфраструктури для аутентифікації, реєстрації й управління досту-
пом.
Базові сервіси семантичного Web можуть стати базовими Грід-
сервісами. Остов семантичного Web є тим засобом, за допомогою якого в
Грід можуть бути представлені метадані як відносно його інфраструктури,
Рис. 2. Структура сервісної онтології згідно концепції OWL-S
Ресурс
(Resource)
Сервіс
(Resource)
Профіль
(Resource)
Розміщення
(Resource)
Складений
(Resource)
Склад
(Resource)
Процесс
(Resource)
забезпечує
презентує підтримує
описаний
hasProfile
hasProcess
реалізований
реалізуєрозширений
розширює
hasGrounding
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 13
так і відносно Грід-додатків. Симбіоз Грід і семантичного Web достатньо
очевидний, перспективи їхнього розвитку зв’язані. Від семантичного Web
Грід запозичує остов і сервіси для роботи зі своєю семантикою. Сам семан-
тичний Web стимулюється могутнім розвитком Грід-додатків й імітує ін-
фраструктуру Грід.
Необхідно зазначити, що й досі концепція розвитку семантичного Web
не має повноцінної реалізації. Серед причин цього можна виокремити на-
ступні:
• Відсутність мотивації розробників.
Необхідною умовою впровадження семантичного Web є наявність кри-
тичної кількості Web-ресурсів із коректними метаданими у відповідних фор-
матах. Створення таких метаданих покладено на розробників Web-сайтів і є
відносно складним завданням, яке не буде виправдано (зокрема фінансово)
доти, доки семантичний Web не почне працювати на повну потужність.
• Неможливість гарантувати достовірність метаданих.
Семантичний Web надає широкі можливості для опису даних та
зв’язків між ними.
• Засоби семантичного Web є відносно складними.
Із двох приблизно однаково ефективних підходів перевагу завжди
отримує простіший. Прикладом цього є те, що формат RSS 1.0, заснований
на RDF, є значно менш популярним, ніж простіший за нього RSS 2.0.
Очікується, що протягом найближчих 3–5 років ситуація докорінно змі-
ниться. Вже функціонує програма Linking Open Data on the Semantic Web,
яка збирається взагалі всю відкриту інформацію в Інтернеті перевести в
RDF-формат.
СЕМАНТИЧНИЙ ГРІД
Семантичний Грід, який базується на семантичному Web, можна розглядати
як спрямовану на сервіси архітектуру, в межах якої об’єкти в певному сере-
довищі обмінюються послугами (сервісами) один із одним на певних умо-
вах. У межах цього середовища можливе встановлення правил взаємодії
об’єктів, наприклад, отримання та надання сервісів. Природно представляти
власників сервісів та споживачів сервісів як автономних агентів [19].
При цьому агенти мають відповідати наступним вимогам:
• чітко ідентифікувати об’єкти, що вирішують певні задачі та мають
чіткі межі й інтерфейси;
• одержувати повідомлення, пов’язані з обладнанням через датчики, і
впливати на обладнання, в яке вони вбудовані, через виконавчі елементи;
• виконувати певну процедуру — у них є специфічні цілі (мета);
• бути автономними і здійснювати контроль за своїм внутрішнім ста-
ном та поведінкою;
• бути здатними гнучко розв’язувати завдання, для яких були спроек-
товані, тобто — реагувати своєчасно на зміни, які відбуваються в середови-
щі, і прораховувати свої дії з випередженням.
Обчислення, засноване на агентах, задовольняє умови динамічно змін-
ного середовища, де автономія агентів дозволяє адаптувати обчислення до
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 14
змінних обставин [20]. Це є важливою властивістю для Грід-систем третього
покоління. Однією з методик для досягнення зазначеної властивості є опе-
ративний обмін інформацією між агентами.
Для реалізації агентної платформи проведено відповідні дослідження
при допущенні, що у кожного власника сервісу будуть один або більше
агентів, які діють від його особи. Ці агенти будуть керувати доступом до
сервісів, за які вони відповідають, і гарантуватимуть виконання всіх по-
годжених правил (договорів). Ця діяльність залучає планування місце-
вих дій відповідно до доступних ресурсів та передбачає, що відповідні по-
слуги буде надано вчасно й відповідно до контракту. Агенти будуть також
діяти від імені користувачів сервісів. Залежно від бажаного ступеня автома-
тизації, це може бути прийняття договорів для отримання сервісу і одер-
жання та представлення будь-яких отриманих результатів.
Відносини між власником і споживачем сервісу засновано на договорі
надання сервісів. Цей договір визначає умови користування, за якими влас-
ник погоджується надати сервіс споживачу. Точна структура контракту буде
залежати від природи обслуговування й відносин між власником і спожива-
чем. Але, відповідні договори включають ціну за виклик обслуговування,
інформацію, що споживач повинен надати власнику, очікуваний результат
обслуговування, індикацію, коли цей результат може очікуватися, і штраф
за невиконання контракту. Такі договори можуть укладатися як off-line, так і
on-line, залежно від контексту.
Власники й виробники сервісів взаємодіють один із одним у специфіч-
ному контекстному середовищі. Воно може бути поширене на всі об’єкти
Грід (мається на увазі, що всі об’єкти пропонують своє обслуговування на
повністю відкритому ринку). В інших випадках це може бути закрите сере-
довище, входом до якого можна керувати (об’єкти формують приватний
клуб). Надалі це специфічне середовище буде називатись ринком, а об’єкт,
що встановлює ринок — власником ринку.
На рис. 3 наведено
сервісну архітектуру семан-
тичного Грід, де власники
пропонують сервіси спо-
живачам відповідно до до-
говорів. Кожна взаємодія
власника та споживача, що
має місце на цьому ринку,
встановлюється власником
ринку відповідно до правил.
Власником ринку може бу-
ти один із об’єктів на ринку
(виробник або споживач),
або це може бути і нейтра-
льна третя особа.
Сукупність ринків, ко-
жен із яких відповідає за
різні аспекти е-наукових
досліджень, складає спіль-
ний науково-дослідницький
Рис. 3. Основні компоненти сервісної архітектури:
округлені прямокутники — власники сервісу; за-
повнені кола — сервіси; заповнені трикутники —
споживачі; лінії між виробниками й споживачами
— договори; овали — ринок; заповнений хрест —
власник ринку
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 15
простір країни чи континенту. Дані про ринки зареєстровано у відповідній
міжнародній базі даних. У цієї бази даних є власний сервіс повідомлень, ко-
ристуючись яким, окремі вчені можуть реєструвати свою зацікавленість
щодо певних специфічних сервісів. Коли нові сервіси створюються та
з’являються на ринках, учені інформуються про це через своїх агентів.
Приклад можливої архітектури «розумної» Грід-системи, в якій поєд-
нано програмні агенти і традиційній OGSA-підхід, приведено на рис. 4 [21].
У такій архітектурі агенти забезпечують інтелектуальні розподілені сервіси,
які включають комунікацію і прийняття рішень.
Грід-сервіс агентів відіграє головну роль при взаємодії агента і Грід-
сервісу, і тому він — посередник між платформою агентів та іншими Грід-
сервісами. Цей сервіс перетворює повідомлення агентів у точні дії й пере-
творює результати цих дій зворотньо в повідомлення агентів. Цей сервіс
тісно співпрацює із сервісом бази знань, яка містить дані і їх семантику, а
також інформацію про всі сервіси і ресурси, що можуть бути використані
для пошуку знання.
Сервіси вилучення знань здатні виконувати пошук знань у базах даних,
об’єднаних у Грід-інфраструктурі, використовуючи існуючий арсенал ефек-
тивних методів Data Mining [6].
Зовнішні сервіси розширюють систему «розумного» Грід даними,
отриманими за допомогою сервісів за межами Грід-інфраструктури, на-
приклад, Web-сервісами.
Агент знань (АЗ) представляє «розумний» Грід для зовнішнього світу
під час комунікації з іншими агентами. З точки зору програмного забезпе-
чення і зовнішнього світу — це інтелектуальний агент програмного забезпе-
чення, але з точки зору «розумного» Грід — це специфічний Грід-додаток.
Фактично, цей агент працює вхідним і вихідним інтерфейсом «розумного»
Грід і, тому, він — посередник (медіатор) між запитами щодо знань й ін-
формаційними ресурсами, з іншого боку. Цей агент створено і керується
Грід-сервісом агентів і може взаємодіяти з іншими агентами за допомо-
гою повідомлень у форматі ACL [22].
Агент знаходження знання (AЗЗ) використовується «розумним» Грід,
для того, щоб знайти відповідні сайти, у випадку, коли інформація, яку за-
Рис. 4. Архітектура «розумного» Грід із програмними агентами
Платформа агентів
Зовнішні бази знань
Зовнішні сервіси
«Розумний» Грід
Грід-сервіс агентів
Сервіс бази знань
Сервіси вилучення знань
Персональний агент
Агент знань Агент знаходження знань
Грід
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 16
питують, не знаходиться в базі знань, але її розташування відоме. Цей агент
зареєстровано в Платформі агентів і керується Грід-сервісом агентів, який
надає агентові інструкції, як запросити бажані дані, й інформацію про роз-
ташування даних. Агент може спілкуватися з іншими агентами, а також із
семантичним Web, який є іншим джерелом інформації і джерелом знання
всієї системи.
Персональний агент (ПА). Користувач, який запитує про знання, гене-
рує ПА. Цей агент може адресувати питання до «розумного» Грід і переда-
вати відповіді користувачам. Успіх цієї діяльності залежить від порозуміння
агентів ПА і AЗ, а також від конструкції запиту. ПА не є частиною системи,
тому що він створюється користувачем і не реєструється в Платформі аген-
тів. Цей агент може запросити у АЗ список доменів, про які він має знання,
або ПА може інформувати AЗ про онтологію, яка описує його домен, і
об’єднати її разом із онтологіями АЗ, щоб обрати один загальний домен.
Розглянуті задачі можна вирішити за допомогою мови ACLs (Agent
Communication Languages — мови комунікації агентів). Зокрема, консорціум
FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) створює програмні стандар-
ти для різнорідних і взаємодіючих агентів і систем, заснованих на агентах. В
абстрактній архітектурі FIPA [22]:
• агенти спілкуються, обмінюючись повідомленнями, які відобража-
ють динаміку змін і закодовані мовою комунікації агента;
• сервіси надають підтримку агентам, включаючи також сервіси ката-
логів і сервіси транспортування повідомлень;
• сервіси можуть бути здійснені у вигляді агентів або у вигляді про-
грамного забезпечення, до якого можна звернутися через мови програму-
вання інтерфейсів (наприклад, Java, C++ або мови опису інтерфейсів).
База знань (БЗ) містить специфічні дані про реальні об’єкти і відносини
між цими об’єктами і їх властивостями. Вона складається з двох частин:
перша пов’язана з добре розробленою онтологію, а друга — зі зразками цієї
онтології.
Оскільки багатоагентну інтелектуальну платформу ще не створено,
семантичний Грід сьогодні можна базувати на вживаному проміжному
програмному забезпечення (middleware), додавши до базових сервісів,
характерних для Grid-систем, наступні семантичні сервіси:
• метаданих: збирання інформації з різних джерел та розміщення її в
одному місці;
• анотацій: відслідкування, фільтрування, аналіз та пошук сервісів,
публікація інформації про них;
• онтологій об’єктів та ресурсів, де онтологія — це засіб опису семан-
тики проблемної області за допомогою словника і підібраної специфікації
існуючих у ній відношень та обмежень, які забезпечують інтеграцію слов-
ника;
• композиції: автоматична композиція сервісу як процесу відкриття,
інтегрування та виконання набору пов’язаних сервісів у належній послідов-
ності для формування змістовного та комплексного сервісу відповідно до підхо-
дів оркестровки та хореографії. При цьому оркестровка веде до централізо-
ваної архітектури, у якій механізм оркестровки контролює виконання
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 17
завдання, а хореографія ґрунтується на співробітницькому підході, в якому
кожна група процедур відіграє свою роль, виконуючи дії, задані лише для неї.
При цьому, документи в мережі публікуються в форматі XML, який
містить семантичні RDF-твердження. Відношення, аксіоми та твердження
про об’єкти зберігаються в онтологіях, що реалізуються мовою OWL. За-
просити дані з RDF можливо за допомогою SPARQL.
У результаті архітектура OGSA перетворюється в архітектуру S-OGSA
(рис. 5) [23, 24].
Підхід S-OGSA намагається розширити архітектуру OGSA і забезпечи-
ти повне використання семантики разом із використанням сервісу, визначе-
ного як сервіс знань. Вказаний підхід намагається реалізувати семантичний
Грід методом «з верху до низу», створюючи архітектури, які мають задо-
вольнити велику кількість додатків і вимог. Кожен Грід-сервіс переважно
використовує метадані. Гнучка композиція Грід-сервісів вимагає наявність
інформації про функціональність, доступність та інтерфейси самих різних
сервісів. Виявлення сервісів і брокерське обслуговування використовують
описи на рівні метаданих. Композиція сервісів керується і підтримується
описами метаданих. Тобто, повне пов’язання Грід-сервісів із метаданими є
ключовим аспектом архітектури S-OGSA.
На мові OWL-S можливості сервісу описуються відповідним IOPE
(вхід, вихід, попередні стани й ефекти) [1]. Такі описи можуть бути взяті з
WSDL-описів сервісу і є достатніми для сервісів, що не мають стану, сервіси
зі станом, тобто WS-ресурси, складаються з сервісу і ресурсу зі станом. Вла-
стивості ресурсу (ВР), як визначено в WSRF-специфікації, можуть бути ди-
намічними. Вони можуть бути створені або знищені у часі по ходу процесу.
У процесі виконання сервісів, що мають стан, можливе використання
спадкоємства властивостей ресурсу. Хоча точна ієрархія властивостей ре-
сурсу може допомогти в генеруванні семантики, не існує стандарту, який
описував би детально, як ВР спадкоємство має бути реалізовано. Це може
Рис. 5. Від OGSA до S-OGSA
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 18
викликати серйозні складнощі в синтаксичному аналізі сервісу і необхідно
буде представити спеціальну документацію, щоб розібрати ВP-ієрархію. До
того ж, властивості ресурсу можуть бути часто пристосовані тільки для мо-
делювання відповідних входів і виходів сервісу, тобто сервіс приймає лише
спеціальні завдання і може презентувати входи і виходи, як властивості за-
вдання, ховаючи, таким чином, введення/виведення у властивостях ресурсів
сервісу. Це необхідно враховувати при складанні сервісу.
Окрім складнощів у процесі пошуку сервісу, існує невелика різниця в
процесі активізації сервісу. WS-ресурс складається з сервісу і ресурсу зі
станом, тобто його визначено як EPR (end point reference), який описує не
тільки адресу сервісу, але й ідентифікацію ресурсу. Ідентифікація сервісу в
реалізації OWL-S має бути розширена в складнішу структуру. Для Грід-
сервісів таке розширення надає можливість отримати декілька варіантів од-
ного сервісу, розміщених на різних серверах. Проте, це можна зробити про-
стіше шляхом генерації кількох OWL-S для сервісу.
У роботі [25] розроблено інструментарій для автоматичної генерації
описів OWL-S Грід-сервісів, що мають стани, і для тих, що їх не мають, з
відповідних описів Web-сервісів (WSDL).
Переклад починається з аналізу конфігурації і URL WSDL-документа.
Перекладач аналізує WSDL-документ, відмічаючи операції типу портів,
входів, виходів і властивості ресурсу. Потім перекладач генерує для кожної
WSDL-операції скелет OWL-S документа, а також створює входи, виходи,
початкові стани й ефекти та розв’язує елементи в онтологічні концептори,
визначені в конфігурації. Якщо необхідно, він може створити онтологію, яка
моделює властивості ресурсу даного сервісу.
Приклад перекладу WSDL-опису метеорологічного сервісу показано на
рис. 5. Оскільки кожен сервіс має декілька операцій, семантичний опис ге-
нерується для кожної операції з метою дати можливість створювати робочі
потоки сервісних операцій. Окрім WSDL-опису процес перекладу також ви-
магає знання конфігурації, яка описує відповідність введення/виведення
WSDL онтологічним концепторам домену. Ці концептори можуть описува-
ти інформацію про сервіс (наприклад, ім’я сервісу, провайдера), а також
складні входи і виходи сервісів, такі, як географічне розташування, геогра-
фічну інформацію, басейни річок і т.ін.). Далі вони зможуть ідентифікувати
форми HTML, які представляються користувачеві, якщо необхідні додаткові
вхідні дані.
Подібне перетворення описів WSDL в OWL-S здійснюється також у
семантичному Грід, описаному в роботі [26].
Розглянуто підхід перетворення описів сервісів притаманний методоло-
гії реалізації семантичного Грід «з низу до верху», яка намагається витягну-
ти якомога більше користі з існуючих семантичних Web-сервісів. Існує та-
кож альтернативна можливість побудови семантичного Грід «з низу до
верху», базуючись на підтримці OGSA-DAI (Open Grid Service
Architecture — Data Access Interfaces) і створенні нового програмного забез-
печення проміжного шару InteliGrid [27].
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 19
WSDL опис
<wsdl:portType name=«MM5ServicePortType»
wsrp: ResourceProperties=«tns:MM5Properties»>
<wsdl:operation name=«configureFroProperties»>
<wsdl:input message=«tns:ConfigureInputMessage»/>
<wsdl:output message0»types:VokiOutputMessage»/>
</wsdl:operation>
◦ ◦ ◦
<wsdl:service name0:MM5Service».
<wsdl:port name=«MM5ServicePortTypePort»>
binding=«binding: MM5ServicePortTypeSOAPBinding»>
<soap:address
location=«http»//localhost:8080/wsrt/setvices/»/>
Конфігурація
MM5Service:configureFromProperties.properties=http://gom.kw
fgrid.net/gom/ontology/DomainApplicationOntology/
FFSC#MM5Properties
MM5Service.configureFRromProperties.voidResponce=
Effect=
http://gom/kwfgrid.net/gom/ontology/DomainServiceOntology/
FFSC#MM5isConfigured
OWL-S опис
<service:Service
rdf:ID=«configureFromProperties_MM5Service»>
<service:presents>
<profile:Profile
rdf:ID=«configureFromProperties_MM5Profile»/>
</service:presents>
</servive:describedBy>
<process:AtomicProcess edf:ID=
«configureFromProperties_MM5AtomicProcess»/>
</service:describedBy>
<service:supports>
<grounding:WsdlGrounding
<grounding:WsdlGrounding rdf:ID=
«configureFromProperties_MM5Grounding»/>
</service:suppots>
</service:Service>
◦ ◦ ◦
<profile:Profile
rdf:about=«configureFromProperties_MM5Profile»>
<profile:hasInput
<process:Input rdf:ID=«properties»>
<process:parameterType>= http://gom.kwfgrid.net/gom/
ontology/DomainApplicationOntology/FFSC#MM5Properties
</process:parameterType>
</process:Input>
Рис. 6. Приклад перекладу WSDL-опису метеорологічного сервісу в OWL-S опис
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 20
Якщо на сьогодні існують сотні успішних Грід-проектів із різних
галузей науки і техніки для традиційного Грід-середовища [6], то проектів
семантичного Грід поки що дуже мало. Інформація про існуючі пілотні роз-
роблення семантичних Грід наведено у таблиці. Слід зазначити, що їх при-
свячено вирішенню насущних викликів людству, і значну частину з них
пов’язано з проектами 6-ї Рамочної програми (FP-5). На сьогодні 7-й Рамоч-
ній Програмі подібних проектів значно більше. У найближчому майбутньо-
му семантичні Грід використовуватимуться в складних медичних аналізах,
при наркотичному контролі, фінансовому аналізі ризиків, кризовому управ-
лінні, цифрових ринках та розробці виробів.
Т а б л и ц я . Пілотні проекти з семантичного Грід
Назва Опис Призначення
1. K-Wf
Grid [25]
Розроблюється методологія компонування
сервісів і додатків, підтримки паралельних
обчислень, програмування Грід через визна-
чення міжкомпонентних залежностей.
Кожен компонент має декілька можливих
моделей обчислень представлених у Web або
Грід-сервісах, наприклад: метеорологічні мето-
ди (Aladin, MM5); гідрологічні методи (HSPF,
NLC і т.ін.). Система містить автоматичний
перекладач WSDL-опису сервісу в OWL-S
K-Wf Grid використо-
вують для передба-
чення повеней
2. InteliGrid
[27]
Проект InteliGrid присвячено об’єднанню в
Грід-системі семантичної сумісності віртуа-
льних організацій і Грід-технологій для по-
треб промислових організацій у співпраці при
використанні виробничої інфраструктури і
комунікацій, обробці інформації.
Було розроблено спеціальну платформу з
різними сервісами як послугами управління
документообігом. Платформа забезпечує доступ
до серверів із промисловими зразками, а та-
кож забезпечує використання високопродук-
тивної обчислювальної інфраструктури
Архітектура InteliGrid
має задовольняти ве-
лику кількість додат-
ків і вимог
3. myGrid
[28, 8]
Адаптивна інфраструктура, яку заснувано на
поняттях Грід-систем, семантичного Web і
онтологій, призначена для потреб біоінформа-
ційних і біомедичних застосувань. Вона міс-
тить сервіси та реєстратори даних, засновані
на RDF; використовує RDF-метадані для екс-
периментальних компонентів і засновані на
RDF-графи походження даних; експлуатує
для бази даних керовані словники на OWL і
засновану на OWL-процедуру інтеграції даних
Призначено для галузі
біоінформатики, зок-
рема, дослідження
генів
4.
Insurance
Grid [23]
Один із перших проектів у галузі використан-
ня технологій знань з метою збільшення та
розширення архітектури можливостей Грід-
систем. Демонструє вагомий приклад застосу-
вання Грід у бізнесі й забезпечує ефективні
сервіси знань
Insurance Grid викори-
стовується в страхо-
вих компаніях для
спрощення процесу
страхових виплат й
інтеграції послуг лан-
цюжка партнерів, за-
лучених у процес
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 21
5.
Earth Sys-
tem Grid
(ESG)
[29]
Грід ESG є віртуальним середовищем для до-
сліджень у галузі науки про Землю і аналізу
глобальних змін клімату. Мета ESG — забез-
печити пошук і безпечний доступ до величез-
них обсягів даних, накопичених наукою про
Землю. Пошук даних за допомогою метаданих
став головним аспектом ESG. Було розвинено
схеми метаданих, прототипи онтологій, серві-
си пошуку і відкриття даних, засновані на се-
мантиці
Користувачі — це вче-
ні, які досліджують
клімат у національних
лабораторіях, універ-
ситетах та інших уря-
дових організаціях,
забезпечуючи експер-
тизу для Міжурядової
Групи зі змін клімату
6.
Molecular
GRID
[30]
Властивості молекул мають дуже добре ви-
значену семантику і дозволяють створення
семантичних Грід. Було створено мову CML
(Chemical Markup Language) і онтології, за-
сновані на словниках, для підтримки широко-
го кола додатків, зокрема публікації даних
про безпечні хімічні суміші. Велика кількість
властивостей молекул може бути розрахована
програмами з квантової механіки (зокрема,
геометрія молекул, їх енергія, диполь, заряд,
частота і т.ін.).
Час моделювання для кожної молекули рі-
зниться в мільйон разів (від 0,3 сек до 4 днів)
250,000 молекул були
описані, перетворені
на XML, і розщеплені
на 500 партій. Кожну
партію оброблено од-
ним завданням для
програми Condor
7. MONET
[31]
Забезпечує формування і вирішення матема-
тичних задач у термінах домену MKMnet
(Мathematical Кnowledge Мanagement
NEТ-work — менеджмент математичних
знань у мережі) за допомогою спеціальної
мови OpenMath (Мarkup Language For
Mathematics — мова розмітки для математи-
ків); аналізує сутність математичної задачі
через технологію автоматичного доказу
Calculemus (Mathematical Reasoning Network
— мережа математичних доказів), ідентифікує
і складає замовлені сервіси з сервісного WSIL.
Директорія UDDI завантажує програмні
компоненти до апаратних ресурсів OGSA/
Semantic Grid
Створено відповідну
математичну онтоло-
гію і реалізовано ме-
режеве використання
програми Maple
8. caBIG
[32]
caBIG інтегрує дані, що збираються різнома-
нітними постачальниками (наприклад, лабо-
раторіями, клініками) у різнорідних форматах
і з багатодисциплінарних концептуальних то-
чок зору. Для caBIG розроблений домен мо-
делей онтологій і метаданих, який формує
основу для інтеграції даних. Послуги caBIG
вирішують узгодження ресурсів (наприклад,
баз даних, файлів) і даних з інтерфейсами,
побудованими на Web-послугах, і дозволяють
створювати черги, використовуючи стандарт-
ні мови для черг даних
Система caBIG вільно
об’єднує дослідників,
лікарів і пацієнтів для
розповсюдження ін-
формації про засоби
запобігання і лікуван-
ня раку
Інтерфейс користувача, як і в традиційних Грід, може бути забезпечено
через спеціальні семантичні Web-портали знань, за допомогою яких:
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 22
• користувач створює проксі-сертифікат, щоб отримати дозвіл на ро-
боту в Грід-системі;
• користувачу забезпечується можливість редагування при підготовці
текстів, і «покажчиків» Грід-сервісів і даних. При клацанні клавіші миші
контекстне меню сервісів показується користувачу, за допомогою якого він
контактує із директорією сервісів і поновлює сервіси, які йому доступні;
• користувач переглядає сервіси за категорією або шукає їх за ключо-
вими словами. Після того, як користувач знайшов сервіс, надалі він здійс-
нює пошук даних, які необхідні сервісу. Дані, що запрошуються, розміщені
у файлах і відповідають вибраній RDF-онтології;
• сервіс із відповідними даними запускається на віддаленому сервері.
При цьому брокер ресурсу, базуючись на розташуванні або вимогах сервісу
(визначених як фрагмент із онтології сервісу), інформації про ресурс (визна-
чену, як фрагмент онтології ресурсу) і розташування даних, знаходить оп-
тимальне місце, щоб виконати сервіс. На екрані порталу створюється об-
ласть для друку результатів або їх візуалізації;
• сервіс виконується і результати запам’ятовуються для подальшої
обробки або повертаються до користувача. Користувач може дочекатися
обробки обчислення, або зберегти поточний результат. Щойно обробку за-
вершено, результати відображаються у визначеному місці екрану порталу.
Необхідно зазначити, що при розробці і використанні семантичного
Грід і Web-порталу знань, програмування самих семантичних сервісів і за-
собів їх використання для нього, ведеться на кількох рівнях із залученням
сучасного інструментарію програмування (рис. 6). На думку Білла Гейтса, у
міру повсюдного проникнення Інтернету все більшу популярність набуває
концепція «програмне забезпечення як сервіс». Тобто, користувачі будуть
працювати з необхідним ПЗ через Web і Грід, отримуючи на свої
комп’ютери готові результати. Таким чином, такі програми як PHP, ASP,
JSP-скрипти, JavaBeans, COM-об’єкти та всі інші засоби програмування вже
зараз можуть звертатися до будь-якої програми, яка працює на іншому сер-
Web сервис 1
Рівень 1. Програмування у середені сервісів.
Додатки на мовах Java Fortran C++ MPI etc.
Інфраструктура сервісів.
Рівень 2. Програмування з використанням засобів
віртуалізації прикладної семантики SG
(метадані, онтології).
Рівень 3. Грід-програмування композицій складених сервісів
(складних завдань).
WC 2 Web сервис N WC N–1
Рис. 6. Три рівні програмування в семантичному Грід
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 23
вері (тобто до Web-сервісу), і використовувати відповідь, отриману від неї
на своєму Web-сайті або додатку.
Відповідно, необхідність у великих локальних обчислювальних потуж-
ностях частково відпаде, що сприятиме зростанню попиту на недорогі
комп’ютери з низьким енергоспоживанням.
Прототип такого Web-порталу знань зараз розроблюється в Інституті
прикладного системного аналізу НАНУ і МРНУ (ІПСА) згідно із проек-
том № ІТ / 558–2009 від 20 липня 2009 р. Державної програми ІКТ на
2006–2010 роки.
ВИСНОВКИ
Семантичний Грід як розширення сучасного Грід надзвичайно корисний для
е-науки, оскільки його технології дають змогу легко, швидко та зручно пра-
цювати зі знанням, а не з інформацією, як це робиться зараз. Це дає можли-
вість ученим, інженерам і бізнесменам працювати за фантастичними на сьо-
годні сценаріями.
На сьогодні відбувається активна розробка семантичного Web, але до-
статнього впровадження його сервісів поки що немає. Семантичний Web
часто представляють як глобальну базу знань, особливо у світлі нещодавно
розпочатих у Web-мережі проектів побудови семантичних енциклопедій,
баз знань, лексичних баз розмовних мов та інших. Ідея семантичного
Web — це концепція мережі, в якій кожен ресурс на людській мові забезпе-
чений описом, зрозумілим комп’ютеру. Синтаксична взаємодія людей і
комп’ютерів, та комп’ютерів між собою, полягає в коректному синтаксич-
ному аналізі даних і вимагає побудови відповідностей між термінами, яка, в
свою чергу, вимагає аналізу контексту за допомогою формальних явно зада-
них специфікацій моделей доменів (онтологій), які визначають використані
терміни та зв’язки між ними.
Семантичний (або «розумний») Грід знаходиться на початковому етапі
і для своєї реалізації потребує випереджаючого розроблення багатоагент-
ної інтелектуальної платформи, хоча вже зараз можна розробляти і до-
сліджувати його архітектуру і можливі властивості. Оскільки таку агентну
платформу ще не створено, перші експериментальні зразки семантичного
Грід будуються на базі існуючого Грід-середовища, яке базується на вжива-
ному проміжному програмному забезпечення (middleware). Однак у
middleware типу NorduGrid і gLite3, що використовуються в Україні та всій
Європі, не реалізований стандарт WSRF сумісності Грід- і Web-сервісів, то-
му необхідно буде в національній Грід-інфраструктурі перейти на викорис-
тання американського middleware типу Globus Tools 4 (CT-4) або дочекатися
поки вийде наступна версія gLite-5, яка зараз розробляється в Європі із вра-
хуванням стандарту WSRT.
Дослідження з можливої архітектури і властивостей семантичного Грід
передбачено новою Державною програмою впровадження Грід-технологій
на 2009–2013 роки, зокрема, в її розділі, присвяченому «розробленню і
впровадженню методів ефективного використання існуючих Грід-ресурсів
за допомогою інтелектуальної обробки даних (DataMining)» [6]. Семантич-
М.З. Згуровський, А.І. Петренко
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2010, № 2 24
ний Web-порталу знань, що розробляється зараз в ІПСА, призначено для
дослідження заходів, необхідних для побудови національних реєстраторів
схем метаданих і онтологій, заснованих на міжнародних стандартах,
алгоритмів вилучення знань з даних та їх подальшого ефективного викори-
стання в національній Грід-інфраструктурі й мережі Світових Центрів Да-
них (СЦД), в якій успішно функціонує український СЦД з геоінформатики
та сталого розвитку.
ЛІТЕРАТУРА
1. Згуровський М.З., Петренко А.І. Е-наука на шляху до семантичного Грід. Час-
тина 1: Об’єднання Web- і Грід-технологій // Системні дослідження та ін-
формаційні технології. — 2010. — № 1. — С. 26–38.
2. Згуровський М.З., Петренко А.І. Grid-технології для е-науки і освіти // Наукові
вісті НТУУ «КПІ». — 2009. — № 2. — С. 10–17.
3. De Roure D., Jennings N.R., Shadbolt N.R. The Semantic Grid: Past, Present, and
Future // Proceedings of the IEEE. — 2006. — 93, № 3. — Р. 669–681.
4. Петренко А.І. Семантичний Грід для гнучкого оброблення даних. — Ма-
теріали конф. «Системний аналіз та інформаційні технології», 26–30 травня
2009 року. — С. 16–17.
5. Петренко А.І. Застосування Грід-технологій в науці і освіті. — Київ: По-
літехніка, 2009. — 145 с.
6. Петренко А.І. Grid і інтелектуальна обробка даних // Системні дослідження та
інформаційні технології. — 2008. — № 4. — С. 97–110.
7. Berners-Lee T., Hendler J., Lassila O. The Semantic Web // Scientific American.
2001. — May. —Р. 598–602.
8. The Gene Ontology. — http://www.geneontology.org/.
9. Natalya F. Noy & Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to
Creating Your First Ontology // Stanford Knowledge Systems Laboratory Tech-
nical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report
SMI-2001-0880, March 2001. — 25 р.
10. Онтологія UNSPSC. — http://www.unspsc.org/.
11. OWL Web Ontology Language Overview. — http://www.w3.org/TR/owl-features/.
12. The Protégé Ontology Editor and Knowledge Acquisition System. —
http://protege.stanford.edu/.
13. Ontolingua (1997). Ontolingua System Reference Manual. — http://www-ksl-
svc.stanford.edu:5915/doc/frame-editor/index.html.
14. Chimaera Ontology Environment. Chimaera (2000). — http://www.ksl.stanford.edu/
software/chimaera.
15. The Foundation for Physical Agents. — http://www.fipa.org/.
16. OWL-based Web Service Ontology. — http://www.daml.org/services/owl-s/.
17. Mindswap OWL-S API. — http://www.mindswap.org/2004/owl-s/api/.
18. METEOR-S / WSDL-S. — http://lsdis.cs.uga.edu/Projects/.
19. Semantic Grid Community Portal. — http://www.semanticgrid.org/.
20. Jennings N.R. On agent-based software engineering // Artificial Intelligence 117
(2000). — P. 277–296.
21. A. Min Tjoa, Brezany P. and Janciak I. Towards Grid Based Intelligent Information
Systems. Vienna University of Technology, Vienna, Austria, 2006. — 12 р.
22. Foundation for Intelligent Physical Agents. Fipa agent management specification. —
http://www.fipa.org/specs/fipa00023/, 2000.
Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web- і семантичний Грід
Системні дослідження та інформаційні технології, 2010, № 2 25
23. Alper P., Corcho O., Kotsiopoulos I., Missier P., Bechhofer S., Goble C. S-OGSA as
a Reference Architecture for OntoGrid and for the Semantic Grid // GGF16 Se-
mantic Grid Workshop. Athens, Greece, February 2006. — Р. 87–94.
24. M. Antonioletti et al. The Design and Implementation of Grid Database Services in
OGSA-DAI. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 17(2–4),
2005. — Р. 357–376.
25. Knowledge-based Workow System for Grid Applications FP6 IST project. —
http://www.kwfgrid.net.
26. Mirko Niinimaki. Grid Resources, Services and Data — Towards a Semantic Grid
System. (PhD Thises). Department of Computer Science, University of Tampere,
Finland, January 2006. — 106 р.
27. Dolenc M., Klinc R., Turk Ž., Katranuschkov P., Kurowski K. Semantic Grid Plat-
form in Support of Engineering Virtual Organisations // Informatica. — 2008. —
№ 32. — Р. 39–49.
28. Сайт проекту myGrid. — http://www.mygrid.org.uk.
29. The Gene Ontology. — http://www.geneontology.org/.
30. Murray-Rust P. and Rzepa H.S. Journal of Chemical Information and Computer
Science. — 2003. — № 43. — Р. 234–238.
31. MONET: Mathematical service discovery and composition. — http://monet.nag.co.uk/.
32. Cancer Biomedical Informatics Grid. — http://cabig.cancer.gov/index.asp.
Надійшла 10.09.2009
|
| id | journaliasakpiua-article-106959 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:21:54Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/e1/d7cc8d0ea47cfc58fdd83fdc732094e1.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1069592018-04-06T12:29:48Z Е-Science on the way to semantic Grid. Part 2: Semantic Web- and semantic Grid Е-наука на пути к семантическому Грид. Часть 2: Семантический Web- и семантический Грид Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід Zgurovsky, M. Z. Petrenko, A. І. The semantic Web, based on metadata, ontology, and software agents, is investigated as a foundation for the semantic Grid, in which information and services have clear determination, which gives computers and people the possibility to cooperate rather with knowledge than with information (as that is done at present). Approaches to ontology and Web- and Grid-services with and without state, their cooperation, architecture, and the existent realizations of the semantic Grid are considered. Исследован семантический Web, основанный на метаданных, онтологиях и программных агентах как фундамент для семантического Грид, в котором информация и услуги имеют четкое определение, предоставляющее возможность компьютерам и людям работать в кооперации со знанием, а не с информацией, как это делается в настоящее время. Рассмотрены подходы к описанию онтологии данных и Web- и Грид-сервисов (с состоянием и без состояния), их взаимодействия, архитектуры, а также существующие реализации семантических Грид. Досліджено семантичний Web, заснований на метаданих, онтологіях і програмних агентах як фундамент для семантичного Грід, в якому інформація і послуги мають чітке визначення, що надає можливість комп’ютерам і людям працювати в кооперації зі знанням, а не з інформацією, як це робиться зараз. Розглянуто підходи до опису онтологій даних і Web- та Грід-сервісів (із станом і без стану), їхньої взаємодії, архітектури, а також й існуючі реалізації семантичних Грід. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2010-06-21 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106959 System research and information technologies; No. 2 (2010); 7-25 Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2010); 7-25 Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2010); 7-25 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106959/101961 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | Zgurovsky, M. Z. Petrenko, A. І. Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title | Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title_alt | Е-Science on the way to semantic Grid. Part 2: Semantic Web- and semantic Grid Е-наука на пути к семантическому Грид. Часть 2: Семантический Web- и семантический Грид |
| title_full | Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title_fullStr | Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title_full_unstemmed | Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title_short | Е-наука на шляху до семантичного Грід. Частина 2: Семантичний Web-І семантичний Грід |
| title_sort | е-наука на шляху до семантичного грід. частина 2: семантичний web-і семантичний грід |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/106959 |
| work_keys_str_mv | AT zgurovskymz escienceonthewaytosemanticgridpart2semanticwebandsemanticgrid AT petrenkoaí escienceonthewaytosemanticgridpart2semanticwebandsemanticgrid AT zgurovskymz enaukanaputiksemantičeskomugridčastʹ2semantičeskijwebisemantičeskijgrid AT petrenkoaí enaukanaputiksemantičeskomugridčastʹ2semantičeskijwebisemantičeskijgrid AT zgurovskymz enaukanašlâhudosemantičnogogrídčastina2semantičnijwebísemantičnijgríd AT petrenkoaí enaukanašlâhudosemantičnogogrídčastina2semantičnijwebísemantičnijgríd |