物联网生态系统中的语义复杂服务组合

# 物联网生态系统中的语义复杂服务组合 ## 1. 引言 电子、电信和信息学领域的技术进步使得日常物理对象能够配备短距离、节能的移动收发器，从而推动了物联网（IoT）的发展。物联网被认为是下一次工业革命，有望在工业、物流、建筑和家庭自动化、智慧城市和智能制造等众多领域得到广泛应用。 物联网生态系统通常采用面向服务的架构（SOA），每个设备或软件都作为一个独立的Web服务向外界提供功能。物联网服务可分为三类：传感服务（S型）、处理服务（P型）和执行服务（A型），统称为SPA服务。通过组合这些服务，可以构建出具有新功能的复杂应用，这一过程称为服务组合。 本文将介绍在SYNAISTHISI平台上开发复杂应用的过程，包括使用语义注释的SPA服务、智能会议室本体以及手动和半自动服务组合方法。同时，将通过一个人员计数服务的实例来展示这些方法的应用。 ## 2. 相关工作 为了提高物联网中服务发现和组合的效率，语义技术被用于增强服务描述。常见的语义模型包括OWL - S和WSMO等，但这些模型要求用户具备较高的理解能力和注释服务的技能，推理过程也较为复杂。近年来，轻量级语义模型如SAWSDL和WSMO - Lite等逐渐受到关注，它们更注重服务的核心语义，提高了可用性和降低了复杂性。 此外，特定领域的Web服务本体也被用于解决通用本体中缺乏特定领域概念的问题。例如，BOnSAI是一个智能建筑本体，用于促进智能环境的开发；而之前的工作也提出了一个智能会议室本体的初步版本。 服务组合方法主要分为手动、半自动和自动三类。手动组合需要用户负责整个过程，包括服务发现和互连，这需要用户具备较强的编程技能且耗时易出错。半自动组合中，系统会自动完成部分任务，如服务发现和判断服务是否可连接，用户只需在不同步骤中做出选择。自动组合则由系统根据用户设定的约束和偏好自动完成整个过程，但可能无法完全满足用户的原始意图。 ## 3. SYNAISTHISI平台 SYNAISTHISI平台旨在为终端用户提供节能、安全和有效的应用及服务。该平台支持服务互连、资源控制、自定义应用部署，并为系统管理员提供了一系列工具。 平台中的服务被注册到由RDF三元组存储和语义推理器实现的服务注册表中，并使用适当的本体进行注释。服务分为S型、P型和A型，它们通过消息中间件（MoM）进行通信，MoM支持MQTT协议，可实现服务间的消息发布和订阅。 SYNAISTHISI智能会议室是该平台的一个试点应用，它通过在普通会议室中集成多种SPA服务，实现了对会议室环境的自动化控制和管理。决策服务（DM）根据S型和P型服务的测量结果和处理结果，触发A型服务进行相应的执行操作，以减少能源损失并提高工作环境的舒适度。 ## 4. 智能会议室本体 为了提高服务发现和组合的效率，SYNAISTHISI平台的SPA服务使用了专门为智能会议室开发的本体进行语义增强。该本体引入了物联网架构（IoT - A）、语义传感器网络（SSN）、QU和QUDT等现有本体的知识，以描述物联网领域的关键概念。 ### 4.1 资源模型 资源模型的核心类是“Resource”，它代表隐藏在Web服务背后的实际设备或处理器。资源模型定义了各种类型的资源，如温度传感器、相机、麦克风、处理器和执行器等，并为每个资源配备了名称、ID、标签和暴露其功能的Web服务等属性。此外，还定义了资源的位置、网络接口、产品信息和所有者等信息。 ### 4.2 服务模型 服务模型的核心类是“Service”，它包含了发现和调用服务所需的信息。服务模型定义了与资源类型相对应的各种服务类型，并为每个服务配备了名称、ID、所有者、资源链接、端点和服务区域等属性。在服务组合任务中，准确建模服务的输入、输出、前置条件和效果（IOPEs）非常重要，这里通过“Parameter”类的子类和“hasParameterType”属性来实现。 ## 5. 服务组合 ### 5.1 语义输入/输出匹配 在服务组合中，当一个服务的输出数据与另一个服务的输入数据兼容时，认为它们匹配。为了克服语法障碍，语义技术被用于识别语义相关的概念。输出概念A与输入概念B语义相关的情况包括：精确匹配（exact）、插件匹配（plugin）和包含匹配（subsume）。精确匹配和插件匹配是更安全的选择，因为它们可以避免数据流动不兼容的问题。 ### 5.2 手动服务组合 手动服务组合需要开发者具备服务组合的先验知识，包括所需的SPA服务类型和它们的正确互连方式。开发者通过编写符合智能会议室本体的