Providing a New Model for Discovering Cloud Services Based on Ontology
Abstract—Due to its efficient, flexible, and dynamic substructure in information technology and service quality parameters estimation, cloud computing has become one of the most important issues in computer world. Discovering cloud services has been posed as a fundamental issue in reaching out high efficiency. In order to do onersquo;s own operations in cloud space, any user needs to request several various services either simultaneously or according to a working routine. These services can be presented by different cloud producers or different decision-making policies. Therefore, service management is one of the important and challenging issues in cloud computing. With the advent of semantic web and practical services accordingly in cloud computing space, access to different kinds of applications has become possible. Ontology is the core of semantic web and can be used to ease the process of discovering services. A new model based on ontology has been proposed in this paper. The results indicate that the proposed model has explored cloud services based on user search results in lesser time compared to other models.
Keywords-cloud; computing; service; semantic; web; ontology
- INTRODUCTION
Cloud computing includes a lot of remote servers which make a network and cause focused data storage and online access to services and computer sources [1]. To put it in another way, cloud computing is access to calculation sources through the internet and in effect instead of saving your data on the hard disc or updating your practical applications constantly, you can use an internet service to meet such needs [2]. Cloud computing is a calculating pattern in which numerous systems are linked in the form of private or public networks to make a dynamic and comparable substructure for practical applications for the purpose of saving data and files [3]. With the emergence of this technology, hosting practical applications, saving content and delivering services has reduced remarkably. The idea of cloud computing in fact is on the basis of “Reusing Technology Capabilities”. Ontology is a kind of structured knowledge about a specific area which is made by presenting concepts and relations among them [4]. Nowadays, because of designing ontology in different fields, offering criteria for the selection of the most appropriate ontology is essential. Ontology is a branch of philosophy which studies essence of existence and structure of reality, but, in semantic web space, ontology investigates the classification of topics or the elements in a specific field and offers a list of them. Few studies have been conducted on cloud service discovery [5, 6] all of which have aimed to upgrade the quality of exploration process and combine cloud services from various perspectives. With the improvement of communicational substructures and educational practices, the use of cloud computing has increased. Given the widening use of the internet, cloud services have become a major data tool on the internet. The first major problem in exploring cloud services is the necessity of identification, exploration, and optimal selection from among a wide range of services. Hence, the more accurate the process of cloud service discovery, the more efficient the system functioning. The second problem is the lack of access to the exploration of the usersrsquo; favorite services. In the majority of cases, cloud service is not able to explore the best service. As a result, ontology is a new method for exploring co-related services based on semantic relations. A lot of companies offer cloud computing services. Cloud space is a service for offering storage space to the users so that they can save their information on the internet in order to have access to them from anywhere or by different devices [7]. Cloud computing makes it possible for users and developers to use them without getting involved with technical information or control of the needed technological substructures. One of the major issues in cloud computing is service exploration. Sharing, source allocation, purification and service exploration are of great prominence while data and software are offered in the form of service in cloud computing. Under-exploration of appropriate services for the various user needs is the main problem in using cloud computing services. With the emergence of semantic web and semantic web services after that, exploring cloud web service has gained crucial importance. Ontology is the core of semantic web and can be used to ease the process of exploring web services [8]. The aim of exploring web services is to search and find the appropriate web services which meet the usersrsquo; needs.
II. RELATED WORKS
The aim of developing semantic web services is to use the technological capabilities of semantic web to auto-explore, combine, monitor, and run them. Few studies have been done in this regard, and different solutions have been proposed to explore cloud service. Authors in [9] proposed a multi-factor ontology-based system to explore cloud service. A multi-factor system is composed of several interactional intelligent factors. Multi-factor systems can be used to solve problems, the solution of which is difficult or impossible for a pure system. Multi-factor systems have better efficiency in searching, parallel, or algorithmic processing. In the hybrid model, the semantic relations between services are based on ontology being explored based on a multi-factor system. A model has been proposed on the basis of ontological clustering to explore cloud substructure services [10]. Substructure-based clusters have been created as a service and the ontology of the semantic relations among them has been established. Calculation sources have been considered as the provider of the service and storage space in ontological clustering. The results indi
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提供基于本体发现云服务的新模型
作者：B. Heydari.
出处：Engineering, Technology amp; Applied Science Research, 2017, PAGES:2268-2272
摘要 - 云计算由于其高效，灵活，动态的信息技术子结构和服务质量参数估计，已成为计算机世界中最重要的问题之一。发现云服务已成为实现高效率的根本问题。为了在云空间中进行自己的操作，任何用户都需要同时或根据工作例程请求多种不同的服务。这些服务可以由不同的云生产者或不同的决策制定政策来呈现。因此，服务管理是云计算中的重要且具有挑战性的问题之一。随着云计算空间中语义Web和实际服务的出现，对不同类型的应用程序的访问变得可能。本体是语义Web的核心，可用于简化发现服务的过程。本文提出了一种基于本体的新模型。结果表明，与其他模型相比，所提出的模型在更短的时间内基于用户搜索结果探索了云服务。
关键词：云计算;计算;服务;语义;网络;本体论
- 介绍
云计算包括许多远程服务器，这些服务器构成网络并导致集中数据存储和在线访问服务和计算机源[1]。换句话说，云计算是通过互联网访问计算源，实际上不是将数据保存在硬盘上或不断更新实际应用程序，您可以使用互联网服务来满足这些需求[2]。云计算是一种计算模式，其中许多系统以私有或公共网络的形式链接，以便为实际应用创建动态且可比较的子结构，以便保存数据和文件[3]。随着这项技术的出现，托管实际应用程序，节省内容和提供服务已显着减少。事实上，云计算的概念是基于“重用技术能力”。本体论是一种关于特定领域的结构化知识，它是通过呈现它们之间的概念和关系而产生的[4]。如今，由于在不同领域设计本体，提供选择最合适的本体的标准是必不可少的。本体论是哲学的一个分支，研究存在的本质和现实的结构，但是，在语义网络空间中，本体研究主题的分类或特定领域中的元素，并提供它们的列表。很少有关于云服务发现的研究[5,6]，所有这些研究都旨在提升勘探过程的质量，并从不同的角度结合云服务。随着通信子结构和教育实践的改进，云计算的使用也在增加。随着互联网的广泛使用，云服务已成为互联网上的主要数据工具。探索云服务的第一个主要问题是从广泛的服务中识别，探索和优化选择的必要性。因此，云服务发现过程越准确，系统运行效率就越高。第二个问题是缺乏对用户最喜欢的服务的探索。在大多数情况下，云服务无法探索最佳服务。因此，本体是一种基于语义关系探索共同相关服务的新方法。很多公司都提供云计算服务。云空间是一种为用户提供存储空间的服务，以便他们可以在互联网上保存信息，以便从任何地方或不同的设备访问它们[7]。云计算使用户和开发人员可以在不涉及技术信息或控制所需技术子结构的情况下使用它们。云计算的一个主要问题是服务探索。共享，源分配，纯化和服务探索非常突出，而数据和软件以云计算中的服务形式提供。针对各种用户需求的适当服务的探索不足是使用云计算服务的主要问题。随着语义Web和语义Web服务的出现，探索云Web服务变得至关重要。本体是语义Web的核心，可用于简化Web服务的探索过程[8]。探索Web服务的目的是搜索和查找满足用户需求的适当Web服务。
- 相关工作
开发语义Web服务的目的是使用语义Web的技术功能来自动探索，组合，监视和运行它们。在这方面已经做了很少的研究，并且已经提出了不同的解决方案来探索云服务。 [9]中的作者提出了一个基于多因素本体的系统来探索云服务。多因素系统由几个相互作用的智能因素组成。多因素系统可用于解决问题，纯系统难以解决或不可能解决问题。多因素系统在搜索，并行或算法处理方面具有更高的效率。在混合模型中，服务之间的语义关系基于基于多因素系统探索的本体。在本体聚类的基础上提出了一个模型来探索云子结构服务[10]。已经创建了基于子结构的集群作为服务，并且已经建立了它们之间的语义关系的本体。计算源被认为是本体聚类中服务和存储空间的提供者。结果表明，聚类模型比普通方法在更短的时间内探索了云子结构服务。 [11]中的作者提出了一种基于蚁群优化和学习自动机的混合模型来探索云语义关系。蚁群优化已被用于在混合模型中找到最短路径并达到预期服务。学习自动机已被用于改进蚁群优化算法并使其智能化。结果表明，混合模型在较短的时间内获得了更好的结果。已经提出了一种基于XML子结构的模型用于云服务发现[12]。它旨在提供基于XML文件的云服务。在此模型中，XML文件由3个部分组成，包括内存，处理器和云空间服务。 XML文件中的每个部分都有标签，用户可以选择自己喜欢的服务。 [13]中的作者提出了一种基于语义网的模型，用于云计算中的教育空间。由于搜索引擎用于互联网搜索并且它们显示与搜索无关的信息，因此搜索的数据仅由马达引擎识别并且它们不能由马达引擎解释。因此，用作新技术的语义Web模型对数据检索和提取中的云教育服务和本体调查具有重大影响。本体描述了云空间中学习过程的不同方面。具体而言，数据库管理员将云知识视为学习的核心，指导学习者在本体的帮助下在云中查找教育服务。云知识数据集中的数据生成和维护由本体技术管理。 [14]中的作者提出了一种基于本体论的云服务发现论证因素的新模型。已使用字频率来关联此模型中的数据。检索具有更高频率和更接近的服务探索语义关系的数据。 SAAS，PAAS和IAAS基于本体进行交互，并检索最佳服务。
- 建议模型
本体论是对特定领域的结构化研究，它是通过提出概念及其之间的关系而形成的。在所提出的模型中，基于本体来探索云服务之间的关系，并且针对特定功能选择最佳服务。基于云的服务在SAAS，PAAS和IAAS级别完成。在第一级中，用户插入他/她的请求。根据用户的请求，该过程在XML文件中完成。在提出的体系结构中，XML数据集的任务是存储大量服务，尽快返回用户想要的结果，并在某些情况下处理一些保存的服务。由于XML中的数据是异构的和复杂的，因此需要进行查询以提高检索质量。 RDF可用于开发查询。在所提出的模型中，用户请求的服务基于本体被发送到云提供商，并且云提供商必须基于所需服务提供所需的源。所提出的模型的流程图如图1所示。用户最重要的服务是IAAS级别。此级别包括存储空间，内存和中央处理模块等服务。根据用户操作，他/她需要内存和处理系统。因此，必须以选择最佳和最合适的服务的方式进行服务选择。通过代表用户选择服务，云提供商可以提供所需的证书，以便用户可以访问云空间。
- 评估和结果
使用SPARQL，在Proteacute;geacute;5.0.0软件上对建议的体系结构进行建模。 Proteacute;geacute;是一种用于语义网的软件。该软件的主要任务是生成适合语义Web和本体的内容。此外，有可能检索本体，开发它，进行查询，类的图形表示，它们的身份以及它们之间的关系。在所提出的架构中使用了15个云提供商和150种不同的服务。仿真场景如图2所示。建议的云服务发现架构的本体论如图3所示，基于OntoGraf图表。图4显示了基于OntoGraf图表的云服务本体。每个云服务都有实用的子类，用于探索服务和构建本体关系。基于OWLViz图表，图5显示了云服务的本体模型。基于OWLViz图，图6显示了云服务的本体模型。查询（1），（2），（3），（4），（5）和（6）是SPRALQL指令的示例，这些指令是在Proteacute;geacute;空间中编写的，用于基于所提出的模型探索云服务（表I）。在指令（1）中，基于SAAS完成云服务发现。在（2）中，基于PAAS完成云服务发现。在（3）中，基于IAAS完成云服务发现。在（4）中，服务探索基于SAAS，PAAS和IAAS完成。在（5）中，探索的服务基于IAAS进行分类。服务根据分类中的数字显示。在指令（6）中，对已探索的服务进行过滤操作。在指令（6）中，服务被保存在存储器中以便检索。根据提供者和服务的数量，对表II中的服务的探索进行了搜索时间的比较。搜索时间段根据提供者和服务的数量而不同。如果提供商的数量很高，搜索的时间段将更长。这是因为在更多的提供商中搜索探索服务。所提出的模型的主要优点是减少了服务发现的搜索时间。在所提出的模型中，基于本体，在更快的时间发现服务。服务发现的搜索时间对用户来说非常重要，因此服务发现应该在尽可能短的时间内完成，并且响应时间最短。图7显示了所提出模型的服务发现时间与其他模型的比较。比较显示在20个供应商和194个服务的基础上。在无群集群集模型中发现服务的搜索时间分别为10152和5021毫秒。在聚类模型中，服务基于相似性进行聚类，每个聚类包括一组服务。聚类模型比没有聚类的模型快50％。建议模型中服务发现的搜索时间基于20个供应商，194个服务等于3800毫秒。所提出的模型比用于发现服务的整洁模型运行速度快75％。与聚类模型相比，它可以更快地搜索服务发现的查询服务35％。在图8中，基于15个供应商和150个服务显示了所提出的模型与其他模型的比较。在所提出的模型中发现服务的搜索时间等于1,000毫秒。与没有集群模型相比，提供的模型包含15个供应商和150个服务，运行速度提高了90％。如果供应商和服务的数量较少，则要发现的服务的搜索时间将会减少，因为比较的次数会更少。另一方面，如果供应商和服务的数量更高，则用户更有可能发现他们的服务。
- 结果和未来工作
提供基于本体的发现云服务的新模型，作为无需准确的基础架构技术知识即可访问的服务可用的管理工作。在云计算中，云服务发现可以满足用户需求。考虑到基于本体的云服务之间的关系，可以发现最佳的云服务。除了语义关系之外，诸如XML之类的标准在发现云服务时也会导致增强的服务发现。在本文中，我们提出了一种基于本体的云服务发现模型。我们希望将来我们将提供一个基于本体演化发现云服务的系统，并应用服务解释，提取和分类技术。
云计算数据保护 - 文献综述与分析
作者：Pfarr; Florian;Buckel; Thomas;Winkelmann
出处：IEEE会议论文, 2014
摘要：云计算技术在学术界和实践中越来越受到关注。 尽管其具有更高的IT灵活性及其对成本的有益影响的相关性和潜力，但在客户和提供商方面仍然存在关于数据处理（尤其是大型经济体之间）的法律不确定性。 在此背景下，此贡献旨在提供最近科学文献中讨论的云环境中数据保护的隐私问题和法律框架的概述。 由于国际法的整体复杂性，我们决定主要关注美利坚合众国与欧盟之间的数据流量。 我们的研究结果表明，这两个经济体的数据保护管辖权和意识存在显着差异。 作为进一步云计算研究的结果，我们确定了需要解决的大量问题。
- 简介
自IT支持的业务管理开始以来，为客户和员工提供软件解决方案的常用方法是基于客户端 - 服务器架构。鉴于这一事实，申请公司本身在内部托管服务器和网络。在这种技术模型中，安全数据保护是一个重要但相对可以实现的问题。如今，越来越多的软件解决方案基于云计算技术。这意味着系统的支持硬件由提供商托管，用户可以通过Internet访问解决方案[2]。云计算提供的各种规范（例如，平台或基础设施）可以是各种各样的。软件即服务（SaaS）描述了基于此技术模型的即用型应用程序的分发。由于云计算允许快速可用，动态和稳定的IT服务，这种IT采购方式进一步加深了对该解决方案的兴趣[29]。尽管云计算用户的数量正在稳步增长，但是一些因素仍然阻碍了该方法的更快速传播，例如，技术标准作为可扩展性，或者尤其是诸如数据保护和隐私的法律问题[1]。云计算的基本思想之一是在外部服务器上分布式存储数据。除了对数据潜在丢失或被盗的担忧之外，许多客户还不确定在这种环境下应用的数据保护和隐私法律规定[9]。许多州已经制定了数据安全法规，以防止滥用并保护客户免受潜在风险。但是，这些法规在许多情况下不适用于新的云技术[29]。此外，现有法律措施的语言表达通常含糊不清，并有不同的解释[28]。结果，许多数据保护法规，例如，美国安全港协议在科学文献中定期受到批评。为了解决上述问题，我们在本文中的目标是结合云技术审查有关数据保护和隐私的文献，以便更好地了解此环境中现有法律的现状并提供概述关于最近学术出版物中讨论的主题的问题。本文的其余部分安排如下：在下一章中，我们将描述我们的分析框架和所选方法。在第3章中，我们介绍了我们的审查结果。本文最后总结了学术研究的现状和未来研究的挑战。
2.方法
2.1．文献选择过程许多属性都是精确文献综述的特征。然而，缺乏严谨性通常被认为是最关键或甚至是关键因素之一。根据vom Brocke等人的说法。 （2009），在记录文献检索过程中缺乏严谨性经常会导致文献综述的可靠性出现问题[36]。为了避免这一根本性错误，我们系统地遵循图1所示工作流程的五个步骤，以确保可以重复选择用于编写本评价的文献。以下段落将给出每个步骤的简短描述。由于对立法机关进行文献综述总是意味着要处理大量不同的国家要求和指令，我们必须在第一步中确定搜索的范围。对于这次审查，我们决定关注影响美国和欧盟（EU）之间数据流量的数据保护法，因为这两个经济大国是强有力的贸易伙伴，同时遵循有关数据处理法的相当不同的方法[29]。第二步，即概念化，分两个阶段执行。首先，我们收集了欧盟成员国和美国的重要数据保护指令以及描述该主题的一般术语。随后，我们根据Webster和Watson（2002）的提议将搜索结果转移到概念矩阵中。通过这种分类，我们希望更好地了解各个文献来源所涉及的主题。表1显示了上述基质结构的实例。由于文章通常侧重于该主题的特定问题，因此这种表示形式也有助于找到差距，并且很少考虑当前文献中的问题。在我们的工作流框架的第三步中，我们搜索了相关文献。这一步包括为研究选择合适的数据库，搜索过程本身，对文献的持续评估以及上一步[36]中创建的矩阵的更新。至于期刊，我们依赖于信息系统协会（AIS）的排名。至于包括会议文章在内的其他出版物，我们使用了在线数据库EBSCO-host / Business Source Premier，ACM Digital
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资料编号：[3050]
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