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一种基于本体的LFB自动组合方法 

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申请/专利权人:浙江工商大学

摘要:本发明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。

主权项: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控制件CE和多个转发件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。

全文数据:一种基于本体的LFB自动组合方法技术领域本发明涉及基于ForCESForwardingandControlElementSeparation,转发与控制分离的SDNSoftwareDefinedNetwork,软件定义网络网络技术,具体涉及一种基于本体的LFBLogicalFunctionBlock,逻辑功能块自动组合方法。背景技术近年来,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CEControlElement,控制件与FEForwardElement,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。本发明立足基于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。发明内容本发明的目的是为基于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。本发明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-SOntologyWebLanguageforServices,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。本发明有益效果如下:本发明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发明作进一步的说明。本发明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。所述本体推理机是能查询、理解本体中包含的语义从而能进行自动推理的计算机程序。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。实施例本发明所述的基于FoCES的SDN网络架构如图1所示,整个网络分为四层,即应用层、配置层、控制层和基础设施层。LFB组合发生在配置层的LFB组合引擎,其模块图如图2所示,输入是独立的LFB,通过LFB自动组合模块调用推理机,读取本体文件,最终输出具有连接关系的LFB链。LFB是基础设施层的资源,LFB组合的目的就是支持动态重组基础设施层中的资源LFB,向应用层灵活的提供服务,达到转发资源软件可定义的目的。基于本体的LFB自动组合过程如图3所示,包括以下步骤,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;然后,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。本发明采用Pellet本体推理机,所述Pellet本体推理机是由美国马里兰大学CollegePark分校的MindSwap实验室开发的一款具有逻辑推理功能的软件。为了便于本领域的技术人员理解和重现本发明,现以一个具体实例进一步说明本发明的技术方案。表一为支持某IPv4转发数据面服务,需要重新组合三个LFB,分别是IPv4Validator、IPv4UcastLPM和IPv4NextHop。这三个LFB的输入输出特征如表一所示。具体的基于本体的LFB自动组合步骤如下:1用OWL-S对LFB进行描述,将LFB本体化,形成LFB本体库,本实施例需要对IPv4Validator、IPv4UcastLPM、IPv4NextHop这三个LFB进行本体化描述。以IPv4Validator为例,IPv4Validator的本体化描述如图4所示,该描述遵循OWL-S,描述完成后以本体文件的形式存在于LFB本体库中。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,分析现有的LFB输入输出特性,形成如图5所示的本体知识库,该知识库以类结构的形式表达了LFB的输入输出类型之间的包含关系。例如,EtherAll包含IPv4。3确定本体推理机使用的LFB组合推理逻辑。若前驱LFB的输出packet类型包含等价于后继LFB的输入packet类型,则这两个LFB成为可连接LFB对。确定推理机用EXACT、SUBSUME这两个匹配标准进行自动推理。4如图6所示,开始按照算法调用推理机进行LFB自动组合。读取IPv4Validator、IPv4UcastLPM和IPv4NextHop这三个LFB的本体文件,解析查询每个本体文件的输入参数和输出参数。如IPv4Validator的输入数据包为Arbitrary,输出数据包则有IPv4Unicast、IPv4Multicast、IPv4等。将所有的输入放入一个线性表1中,将查询到的所有的输出放入另一个线性表2中。5遍历线性表1和线性表2,推理机根据确定的推理逻辑自动匹配,将可连接的LFB对存入线性表3中。在该实施例中,线性表3中得到两对可连接LFB对,即:IPv4ValidatorΘIPv4UcastLPM及IPv4UcastLPMΘIPv4NextHop。6根据服务请求,遍历线性表3,确定起始LFB对,然后再次遍历线性表3中的其他LFB对,将LFB对连接成LFB链。在本实施例中,起始LFB对是IPv4ValidatorΘIPv4UcastLPM,而且IPv4ValidatorΘIPv4UcastLPM的后继LFB就是IPv4UcastLPMΘIPv4NextHop的前驱LFB,则将这两个LFB对合并连接,形成LFB链,即IPv4ValidatorΘIPv4UcastLPMΘIPv4NextHop。这样就将没有连接关系的三个独立的LFBIPv4Validator、IPv4UcastLPM和IPv4NextHop自动组合形成了LFB链。

权利要求: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控制件CE和多个转发件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。2.如权利要求1所述的一种基于本体的LFB自动组合方法,其特征在于:所述的LFB本体库,将本体引入了ForCES领域,将ForCES中原本用XML描述的LFB,用本体语言OWL-S描述成了本体LFB,形成了LFB本体库,使LFB包含了一定的智能;所述的本体知识库,将LFB输入输出之间的关系进行了梳理,抽象为类层次结构,并将该类层次结构描述成了本体,作为本体知识库使用;所述的LFB组合推理逻辑,将LFB之间的可连接关系,表达为推理机的推理逻辑,具体为:前驱LFB的packet类型包含等价于后继LFB的packet类型;所述的基于本体的LFB自动组合方法,采用推理机自动推理,实现LFB的组合,形成LFB链。

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