多个语义推理引擎对数据的并行处理制造技术

本公开涉及多个语义推理引擎对数据的并行处理。方法包括：从多个规则中标识一对或多对链接规则，并且从一对或多对链接规则中将链接在一起的规则分配给P个规则集中的相应规则集。方法还包括：从多个规则所参照的多个个体中将P个规则集中的每个规则集所参照的个体分配给与每个规则集相关联的个体集，并且将来自每个规则集的规则和来自与每个规则集相关联的个体集的个体映射到与每个规则集相关联的相应知识库实例。这样的方法在允许给定流窗口内的并行语义推理时确保知识完备性和良好的推断。

【技术实现步骤摘要】

本公开一般地涉及通信领域，并且更具体地涉及使用语义推理机的数据控制和管理。
技术介绍
数据中心越来越多地被企业用于进行有效的合作和交互以及用于存储数据和资源。典型的数据中心网络包含大量网络元件，包括主机、负载平衡器、路由器、交换机等。连接网络元件的网络按照需要提供对数据中心服务和针对部署、互连、以及共享资源聚合的基础设施(包括应用、主机、装置、以及存储装置)的安全用户访问。提高操作效率并且优化对这类数据中心中的资源的利用是数据中心管理器面临的一些挑战。数据中心管理器希望有弹性的基础设施，该有弹性的基础设施始终支持各种应用和服务并且保护应用和服务免受中断。适当计划并操作的数据中心网络提供应用和数据完整性并且优化应用可用性和性能。附图说明为了提供对本公开及其特征和优势的更完整理解，结合附图对以下说明进行参考，图中相似的标号代表相似的部分，其中：图1是示出了根据本公开的实施例的、用于在网络环境中使用语义推理机来协助网络控制和管理的通信系统的简化框图；图2A和图2B是示出了根据本公开的各个实施例的、可以与通信系统的实施例相关联的示例操作的简化流程图；图3是示出了根据本公开的一个实施例的一组相关规则的不同规则集的简化框图；图4是示出了根据本公开的一个实施例的、与图3中所示出的一组相关规则相对应的窗口的不同个体集的简化框图；图5是示出了根据本公开的一个实施例的、图3中所示出的不同规则集和图4中所示出的个体集到相应KB实例的映射的简化框图。具体实施方式概览本文公开了由语义推理机(例如，网络中的语义推理机)执行的计算机实现的方法。方法包括：从多个规则中标识一对或多对链接规则，并且从一对或多对链接规则中将链接在一起的规则分配给P个规则集中的相应规则集。方法还包括：标识多个规则所参照的多个个体，并且从多个规则所参照的多个个体中将P个规则集中的每个相应规则集所参照的所有个体分配给与每个相应规则集相关联的个体集(在本文中被称为“窗口窗格(window pane)”)(即，规则集和个体集之间存在一对一的对应关系，其中每个规则集与一个个体集且仅与一个个体集相关联，反之亦然)。方法还包括：将来自每个相应规则集的规则和来自与每个相应规则集相关联的个体集的个体映射到与每个相应规则集相关联的相应知识库(KB)实例(即，规则集和KB实例之间存在一对一的对应关系，其中每个规则集与一个KB实例且仅与一个KB实例相关联，反之亦然；类似地，个体集和KB实例之间存在一对一的对应关系)。由于本文所描述的方法的实施例涉及对一个或多个窗口窗格的操纵，因此执行本文所述方法的实施例的网络元件内的功能实体在下文中将被称为“窗口窗格预处理器”。本领域技术人员将理解的是，本公开的各方面(尤其是本文所述的窗口窗格预处理器的功能)可以被体现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开的各方面可以采取以下的形式：完全硬件实施例、完全软件实施例(包括固件、驻留软件、微代码等)、或将软件和硬件方面结合的在本文中通常可以全部称为“电路”、“模块”或“系统”的实施例。本公开中所述的功能可以被实现为由处理器(例如，计算机的微处理器)执行的算法。此外，本公开的各方面可以采取计算机程序产品的形式，计算机程序产品被包括优选非暂态的在一个或多个计算机可读介质中、其上具有(例如存储有)计算机可读程序代码。在各种实施例中，这样的计算机程序可以例如被下载(被更新)到现有设备和系统(例如，到现有网络元件，如路由器、交换机、各种控制节点等)或在制造这些设备和系统时被存储。示例实施例转向图1，图1是示出了根据一个示例实施例的、用于在网络环境中使用语义推理机来协助网络数据控制和管理的通信系统10的简化框图。虽然参照网络数据、基础网络本体(ontology)、网络知识库等解释了本文所述的实施例，但本文所述的功能(具体地为窗口窗格预处理器的功能)可以被实现来处理任意类型的数据(不一定是网络数据)，并且适用于任意环境(不一定是网络环境)。例如，本文所述的实施例可以针对传感器数据(例如，语义传感器网络(SSN)的传感器云)上或网络数据(例如，社交网络馈送)上的机器推理来实现。图1示出了包括语义推理机12的通信系统10，语义推理机12包括语义映射器14、知识库(KB)16(例如网络KB)、以及推理引擎18。来自系统21(例如网络21)的数据20(例如网络数据)可以以任意适当的格式(例如(但不限于)，管理信息结构(SMI)22、YANG 24、或可扩展标记语言(XML)26)被馈送入语义推理机12。根据各个实施例，语义映射器14中的解析器子模块28和生成器子模块30可以与窗口窗格预处理器13合作来例如使用根据基础本体34(例如基础网络本体34)的清单(manifest)32动态地和自动地用从网络数据20中提取的数据填充KB16。存储器元件36和处理器38可以协助由语义推理机12的任意元件执行的各种操作(具体地为由窗口窗格预处理器13执行的操作)。推理引擎18可以例如使用来自策略数据库39的策略和规则来对KB 16中的内容执行机器推理，并且生成适用于控制和管理网络21的(一个或多个)动作或(一个或多个)报告40。注意，动作/报告40可以包括任意适当的动作或报告，包括补救动作和报告、通知动作和信息报告。通常，本体在形式上将知识表示为使用共享词汇来表示概念的类型、特性和相互关系的域(例如网络)内的概念的层级。具体地，网络(例如网络21)的“基础网络本体”(例如，基础网络本体34)包括提供形式结构框架的网络的共享概念化的显式表示，形式结构框架用于将与网络有关的知识组织为互相关联的概念的层级。共享概念化包括：用于对域知识(例如，与网络有关的知识、用于网络内的设备和应用间的通信的内容特定协议等)进行建模的概念框架；以及与特定域理论的表示有关的协议。通常，基础网络本体34可以用任意适当的知识表示语言(例如，网络本体语言(OWL))来编码。如本文所使用的，术语“清单”指数据定义格式(例如，SMI版本2(SMIv2)、YANG、XML等)和本体组件之间的绑定(例如，映射)的列表。在某些实施例中，清单32本质上可以是相对静态的，并且可以基于被映射的网络数据20的相关联的基础网络本体34和SMI/YANG/XML等来被开发。随着基础网络本体34演进(例如，被更新)，清单32可以相应地被更新(例如，由人工操作者更新)。实现诸如图1中所示推理机12之类的语义推理机的技术启示的重要性可能未受到重视。随着各种系统中部署的数据生成设备的数量不断增加，用最小的人为干涉(如果有人为干涉的话)处理所生成的数据对专利技术和部署这类设备的有用性来说变得至关重要。毕竟，例如传感器的系统无法产生任何技术效果，除非由这些传感器测量的数据可以被有意义地处理以使得它可以起作用。因此，实现这类设备的技术效果在于实现能够对由设备生成的数据执行机器推理的语义推理机。为了说明通信系统10的技术，重要的是理解可以穿过图1中所示的系统的通信。下面的基本信息可以被视为适当解释本公开的基础。这类信息被真诚地提供并且仅为了解释的目的，因此不应以任何限制本公开和其潜在应用的广义范围的方式来理解。在当今的复杂信息技术(IT)环境中，操作包括对跨越至少以下广义类别的大本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种由语义推理机执行的方法，包括：从多个规则中标识一对或多对链接规则；从所述一对或多对链接规则中将链接在一起的规则分配给P个规则集中的相应规则集；从所述多个规则所参照的多个个体中将所述P个规则集中的每个规则集所参照的个体分配给与所述每个规则集相关联的个体集；以及将来自所述每个规则集的规则和来自与所述每个规则集相关联的个体集的个体映射到与所述每个规则集相关联的相应知识库KB实例。

【技术特征摘要】
2015.03.13 US 14/657,9301.一种由语义推理机执行的方法，包括：从多个规则中标识一对或多对链接规则；从所述一对或多对链接规则中将链接在一起的规则分配给P个规则集中的相应规则集；从所述多个规则所参照的多个个体中将所述P个规则集中的每个规则集所参照的个体分配给与所述每个规则集相关联的个体集；以及将来自所述每个规则集的规则和来自与所述每个规则集相关联的个体集的个体映射到与所述每个规则集相关联的相应知识库KB实例。2.如权利要求1所述的方法，其中，当以下情况发生时，来自所述多个规则的一对规则被标识为链接的：当所述一对规则中的一个规则的执行影响所述一对规则中的另一规则的执行或受所述一对规则中的另一规则的执行的影响时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个类原子被包括在所述一对规则中的另一规则的主体中时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个属性原子是所述一对规则中的另一规则的主体中的属性原子、并且一个规则的所述头部中所包括的属性原子的对象参照另一规则的所述主体中的所述属性原子的对象所参照的至少一个个体时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个类原子的对象参照所述一对规则中的另一规则的主体中所包括的至少一个属性原子的对象所参照的至少一个个体时。3.如权利要求1所述的方法，还包括：标识与每个规则集相对应的数据；自动将与所述每个规则集相对应的数据映射到与所述每个规则集相关联的KB实例；向与每个KB实例相关联的相应推理引擎实例馈送所述每个KB实例的内容；以及使用与所述每个KB实例相关联的推理引擎实例对所述每个KB实例中的数据执行机器推理。4.如权利要求3所述的方法，其中，执行机器推理包括：至少两个推理引擎实例并行执行机器推理。5.如权利要求3所述的方法，其中，所述机器推理由每个推理引擎实例根据与所述推理引擎实例相关联的规则集来执行。6.如权利要求3所述的方法，还包括：针对每个推理引擎实例，通过相关联的推理引擎实例向共享推断数据库提供处理每个KB实例的内容的结果。7.如权利要求3所述的方法，还包括：根据本体从所述数据中生成网络的完全填充的语义模型；其中，自动将与所述每个规则集相对应的数据映射到与所述每个规则集相关联的KB实例包括：自动映射包括与所述每个规则集相对应的数据的完全填充的语义模型的一部分。8.编码有软件的一个或多个计算机可读存储介质，所述软件包括计算机可执行指令，并且当所述计算机可执行指令被执行时，能够操作来执行以下操作：从多个规则中标识一对或多对链接规则；从所述一对或多对链接规则中将链接在一起的规则分配给P个规则集中的相应规则集；从所述多个规则所参照的多个个体中将所述P个规则集中的每个规则集所参照的个体分配给与所述每个规则集相关联的个体集；以及将来自所述每个规则集的规则和来自与所述每个规则集相关联的个体集的个体映射到与所述每个规则集相关联的相应知识库KB实例。9.如权利要求8所述的一个或多个计算机可读存储介质，其中，当以下情况发生时，来自所述多个规则的一对规则被标识为链接的：当所述一对规则中的一个规则的执行影响所述一对规则中的另一规则的执行或受所述一对规则中的另一规则的执行的影响时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个类原子被包括在所述一对规则中的另一规则的主体中时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个属性原子是所述一对规则中的另一规则的主体中的属性原子、并且一个规则的所述头部中所包括的属性原子的对象参照另一规则的所述主体中的所述属性原子的对象所参照的至少一个个体时，或当所述一对规则中的一个规则的头部中所包括的至少一个类原子的对象参照所述一对规则中的另一规则的主体...

【专利技术属性】
技术研发人员：萨姆尔·萨拉姆，埃里克·A·沃伊特，
申请(专利权)人：思科技术公司，
类型：发明
国别省市：美国;US