一种基于本体的LFB自动组合方法技术

技术编号:15518423 阅读:63 留言:0更新日期:2017-06-04 08:38
本发明专利技术公开了一种基于本体的LFB自动组合方法,该方法将LFB自动组合形成LFB链。本发明专利技术方法应用于基于ForCES的SDN网络背景,着眼于基础网络设施节点内部,引入本体理论,基于LFB输入与输出语义之间的包含关系进行LFB的自动智能组合。首先用Web本体语言OWL‑S对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库;用类结构梳理LFB输入输出类型,并用本体将该类结构描述为本体知识库;然后确定LFB组合推理逻辑。最后本体推理机读取LFB本体文件,使用本体知识库,依据LFB组合推理逻辑自动推理,将LFB组合形成LFB链。本发明专利技术方法在基于ForCES的SDN网络节点内部实现了LFB自动组合,为基于ForCES的SDN网络实现软件定义底层网络资源提供了技术支持,同时也为基于ForCES的SDN网络向智能化发展奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于本体的LFB自动组合方法
本专利技术涉及基于ForCES(ForwardingandControlElementSeparation,转发与控制分离)的SDN(SoftwareDefinedNetwork,软件定义网络)网络技术,具体涉及一种基于本体的LFB(LogicalFunctionBlock,逻辑功能块)自动组合方法。
技术介绍
近年来,随着移动互联网的崛起,大数据云计算等技术的广泛应用,传统的网络已经难以满足如此高并发的数据流量需求,提供云计算能力的大型数据中心、分布式集群也不能沿用传统的网络管理配置方式。在此背景下,软件定义网络(SDN)被提出,SDN尝试用软件定义的方式去动态的管理网络资源,给用户提供动态构建数据转发网络的能力。SDN一经提出,就受到了业界广泛的关注,并被看作是未来网络研究的发展方向。但对于SDN体系架构的实现,目前却仍旧是一个具有争议的课题。很多技术被尝试用来实现SDN,具有代表性的是OpenFlow,但OpenFlow在性能、可靠性方面还有诸多问题,在此背景下,浙江工商大学的科研团队提出了新的软件定义网络的解决方案,即转发与控制分离技术,它的核心思想是将CE(ControlElement,控制件)与FE(ForwardElement,转发件)分离,从而实现CE对FE集中控制的目的。另外,ForCES通过将底层网络资源抽象成逻辑功能块,实现了网络虚拟化功能。ForCES的上述特性使得ForCES非常适合用来实现SDN,称为基于ForCES的SDN网络。随着云计算和大数据技术日趋成熟,学术界对人工智能的研究再度掀起一股热潮。人工智能应用领域极广,在机器人领域,语义网领域皆是人工智能首要应用场所。而软件定义网络,作为未来网络,必定也是一个智能化的网络。本专利技术立足基于ForCES的SDN网络,针对LFB服务组合这个关键的网络资源组合问题,提出一种基于本体的LFB自动组合方法,将推动ForCES向SDN的扩展,也将推动基于ForCES的SDN网络的智能化发展,具有重要的理论意义和应用意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是为基于ForCES的SDN网络提供转发资源智能组合的支持,提出了一种基于本体的LFB自动组合方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于本体的LFB自动组合方法,该方法具体包括以下步骤:步骤1:用OWL-S(OntologyWebLanguageforServices,网络服务本体语言)对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库。所述OWL-S,是一种网络服务本体语言。所述LFB,是ForCES体系架构中FE的资源抽象。ForCES将FE上功能相对独立的资源抽象为LFB,通过将多个LFB连接形成LFB拓扑来支持不同的服务,实现资源的灵活可编程。所述ForCES是一种开放可编程的转发与分离控制架构。ForCES网络件由一个或多个CE和多个FE组成。所述LFB本体库,是指采用OWL-S描述所有的LFB后形成的LFB本体描述文件集合。所述LFB本体描述文件,是指每个特定的LFB都对应的被描述为一个本体文件,该文件用OWL-S的ServiceProfile属性描述该LFB的输入和输出。所述LFB的输入和输出各自均包含packet和metadata。所述packet是指LFB的包类型,所述metadata是指LFB的元数据。步骤2:分析LFB输入输出类型,将输入输出类型之间的关系描述成类层次结构,用本体描述后形成本体知识库。所述LFB输入输出类型包含Arbitrary、EthernetAll、IPv4、IPv6、IPv4Unicast、IPv6Unicast、IPv4Multicast和IPv6Multicast。所述类层次结构是指用父类子类的关系梳理LFB的输入输出类型。所述本体知识库,是指用本体来描述LFB输入输出的类层次结构,以本体形式存在的知识提供给自动组合推理使用。步骤3:确定本体推理机使用的LFB组合推理逻辑。所述本体推理机查询、理解本体中包含的语义从而进行自动推理。所述LFB组合推理逻辑是指本体推理机用来推断两个LFB是否可以形成连接关系的推理逻辑,具体而言,前驱LFB的输出packet类型应当包含等价于后继LFB的输入packet类型。步骤4:根据用户请求,调用本体推理机,读取LFB本体文件,依据LFB组合推理逻辑,进行LFB的自动推理组合,形成LFB链。所述LFB链,是指多个LFB连接形成的链式LFB拓扑。ForCES正是通过动态可编程,将多个LFB连接形成LFB链,来支持各种各样不同的服务。具体包含如下步骤:4-1根据用户请求,读取所需LFB的本体文件。4-2将读取得到的LFB的输入输出参数分别放入输入线性表和输出线性表。4-3循环遍历输入线性表和输出线性表,按照LFB组合推理逻辑进行自动推理。若两个LFB满足可连接关系,则将这对LFB存入LFB匹配对线性表。4-5根据用户请求,遍历LFB匹配对线性表,选定LFB链的起始LFB对,然后继续遍历LFB匹配对线性表,选择LFB链可继续连接的LFB匹配对,追加到LFB链后面,如此循环,形成最终完整的LFB链。本专利技术有益效果如下:本专利技术提出一种基于本体的LFB自动组合方法,为基于ForCES的SDN网络提供了一种基础设施层细粒度的网络资源LFB软件可定义的方法,解决了LFB组合的关键问题,能积极推动ForCES向SDN的扩展,也将积极推动基于ForCES的SDN网络向智能化发展,具有重要的理论意义和应用意义。附图说明图1为基于ForCES的SDN网络;图2为LFB组合引擎模块图;图3为基于本体的LFB自动组合过程流程图;图4为IPv4Validator的本体化描述;图5为LFB本体知识库;图6为推理机推理流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。本专利技术提出一种基于本体的LFB自动组合方法,该方法在LFB组合引擎上实现,包括以下具体步骤:步骤1:用OWL-S对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库。所述OWL-S,是一种网络服务本体语言。所述LFB,是ForCES体系架构中FE的资源抽象。ForCES将FE上功能相对独立的资源抽象为LFB,通过将多个LFB连接形成LFB拓扑来支持不同的服务,实现资源的灵活可编程。所述ForCES是一种开放可编程的转发与分离控制架构。ForCES网络件由一个或多个CE和多个FE组成。所述LFB本体库,是指采用OWL-S描述所有的LFB后形成的LFB本体描述文件集合。所述LFB本体描述文件,是指每个特定的LFB都对应的被描述为一个本体文件,该文件用OWL-S的ServiceProfile属性描述该LFB的输入和输出。所述LFB的输入和输出各自均包含packet和metadata。所述packet是指LFB的包类型,所述metadata是指LFB的元数据。步骤2:分析LFB输入输出类型,将输入输出类型之间的关系描述成类层次结构,用本体描述后形成本体知识库。所述LFB输入输出类型包含Arbitrary、EthernetAll、IPv4、IPv6、IPv4Unicast、IPv6Unicast、IPv4Multicast和IPv本文档来自技高网
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一种基于本体的LFB自动组合方法

【技术保护点】
一种基于本体的LFB自动组合方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤1:用OWL‑S对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库。所述LFB,是ForCES体系架构中FE的资源抽象。ForCES将FE上功能相对独立的资源抽象为LFB,通过将多个LFB连接形成LFB拓扑来支持不同的服务,实现资源的灵活可编程。所述ForCES是一种开放可编程的转发与控制分离架构。ForCES网络件由一个或多个CE和多个FE组成。所述LFB本体库,是指采用OWL‑S描述所有的LFB后形成的LFB本体描述文件集合。所述LFB本体描述文件,是指每个特定的LFB都对应的被描述为一个本体文件,该文件用OWL‑S的ServiceProfile属性描述该LFB的输入和输出。所述LFB的输入和输出各自均包含packet和metadata。所述packet是指LFB的包类型,所述metadata是指LFB的元数据。步骤2:分析LFB输入输出类型,将输入输出类型之间的关系描述成类层次结构,用本体描述后形成本体知识库。所述LFB输入输出类型包含Arbitrary、EthernetAll、IPv4、IPv6、IPv4Unicast、IPv6Unicast、IPv4Multicast和IPv6Multicast。所述类层次结构是指用父类子类的关系梳理LFB的输入输出类型。所述本体知识库,是指用本体来描述LFB输入输出的类层次结构,以本体形式存在的知识提供给自动组合推理使用。步骤3:确定本体推理机使用的LFB组合推理逻辑。所述本体推理机查询、理解本体中包含的语义从而进行自动推理。所述LFB组合推理逻辑是指本体推理机用来推断两个LFB是否可以形成连接关系的推理逻辑,具体而言,前驱LFB的输出packet类型应当包含等价于后继LFB的输入packet类型。步骤4:根据用户请求,调用本体推理机,读取LFB本体文件,依据LFB组合推理逻辑,进行LFB的自动推理组合,形成LFB链。所述LFB链,是指多个LFB连接形成的链式LFB拓扑。ForCES通过动态可编程,将多个LFB连接形成LFB链,来支持各种各样不同的服务。具体包含如下步骤:4‑1根据用户请求,读取所需LFB的本体文件。4‑2将读取得到的LFB的输入输出参数分别放入输入线性表和输出线性表。4‑3循环遍历输入线性表和输出线性表,按照LFB组合推理逻辑进行自动推理。若两个LFB满足可连接关系,则将这对LFB存入LFB匹配对线性表。4‑5根据用户请求,遍历LFB匹配对线性表,选定LFB链的起始LFB对,然后继续遍历LFB匹配对线性表,选择LFB链可继续连接的LFB匹配对,追加到LFB链后面,如此循环,形成最终完整的LFB链。...

【技术特征摘要】
1.一种基于本体的LFB自动组合方法,其特征在于,包含以下步骤:步骤1:用OWL-S对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库。所述LFB,是ForCES体系架构中FE的资源抽象。ForCES将FE上功能相对独立的资源抽象为LFB,通过将多个LFB连接形成LFB拓扑来支持不同的服务,实现资源的灵活可编程。所述ForCES是一种开放可编程的转发与控制分离架构。ForCES网络件由一个或多个CE和多个FE组成。所述LFB本体库,是指采用OWL-S描述所有的LFB后形成的LFB本体描述文件集合。所述LFB本体描述文件,是指每个特定的LFB都对应的被描述为一个本体文件,该文件用OWL-S的ServiceProfile属性描述该LFB的输入和输出。所述LFB的输入和输出各自均包含packet和metadata。所述packet是指LFB的包类型,所述metadata是指LFB的元数据。步骤2:分析LFB输入输出类型,将输入输出类型之间的关系描述成类层次结构,用本体描述后形成本体知识库。所述LFB输入输出类型包含Arbitrary、EthernetAll、IPv4、IPv6、IPv4Unicast、IPv6Unicast、IPv4Multicast和IPv6Multicast。所述类层次结构是指用父类子类的关系梳理LFB的输入输出类型。所述本体知识库,是指用本体来描述LFB输入输出的类层次结构,以本体形式存在的知识提供给自动组合推理使用。步骤3:确定本体推理机使用的LFB组合推理逻辑。所述本体推理机查询、理解本体中包含的语义从而进行自动推理。所述LFB组合推理逻辑是指本体推理机用来推断两个LFB是否可以形成连接关系的推...

【专利技术属性】
技术研发人员:金蓉庹鑫李姣姣李传煌王伟明
申请(专利权)人:浙江工商大学
类型:发明
国别省市:浙江,33

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