Integrationsansätze: Überblick und Potentiale semantischer Technologien

Integrationsansätze: Überblick und Potentiale semantischer Technologien Abteilungsleiter im Forschungsbereich Information Process Engineering FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe [email_address] http://www.fzi.de/ipe Andreas Schmidt

Agenda
Strukturierung der Integrationsproblematik
Informationsebene
Anwendungsebene
Prozessebene
Präsentationsebene
Potentiale semantischer Technologien
Informationsebene
Anwendungsebene
Prozessebene
Präsentationsebene
Fazit

Integrationsebenen Technische Ebene Informationsebene Anwendungslogikebene Prozeßebene Präsentationsebene Informationsquellen Datenmodell, Schema, semantische Heterogenität Präsentationsfragmente client-seitige Integration Netzwerkprotokolle, RPC Darstellungssyntax Dienste Dienstschnittstelle, -semantik Dienstfindung, -orchestrierung

Informationsperspektive
Einzubindende „Quellen“ sind Informationsquellen
Interaktion mit den externen Quellen läuft über das Anfrage-Ergebnis-Paradigma
Es existiert eine zentrale Stelle, an der alle Informationen zusammenlaufen
Hauptproblem:
Überwindung der semantischen Heterogenität (Datenmodell, Schema, Instanzdaten)
Architekturen zur konsistenten Datenhaltung (Aktualisierung!)

Arten von Integrationskonflikten Datenmodell Logische Ebene: Schema Daten Instanzen Unterschiedliche Ausdrucksmächtigkeit von Datenmodellen Relational, Objektorientiert, XML, Semistrukturiert Freiheitsgrade in der Modellierung der realen Welt klassische »Schemaintegration« Zusammenführen von Instanzen (Objektidentität/Duplikaterkennung) Widersprüchlichkeit, Inkonsistenzen, Subjektivität

Arten von Integrationskonflikten Datenmodell Schema Daten Instanzen Unterschiedliche Ausdrucksmächtigkeit von Datenmodellen Relational, Objektorientiert, XML, Semistrukturiert Freiheitsgrade in der Modellierung der realen Welt klassische »Schemaintegration« Zusammenführen von Instanzen (Objektidentität/Duplikaterkennung) Widersprüchlichkeit, Inkonsistenzen, Subjektivität

Ebenen der semantischen Integration
Schemaintegration (bzw. Integration auf Schemaebene)
Zusammenführen und semantische Vereinheitlichung allein auf der Basis von Schemainformationen
Typen, Klassen, Attribute, Vererbungsrelation etc.
Abbildung wird auf alle Instanzen angewendet
Mapping-Tools
Instanzintegration (bzw. Integration auf Instanzebene)
Zusammenführen von Informationen über einzelne Instanzen (oder Objekte)
auf der Basis von Werten
typisch: Ähnlichkeitsmaße, paarweise Vergleich, Objektidentität, wertabhängige Abbildungsregeln
Schemainformation reicht als Information nicht aus!

Konflikte auf Instanzebene
Probleme
Duplikate
Veraltete Daten
falsche Daten
System 1 System 2 Neuestr. 8, Heidelberg, 69115, Deutschland

Aufbau einer zentralen Datenbasis, in die die Inhalte der angeschlossenen Quellen in einem Vorverarbeitungsschritt importiert werden. Diese Datenbasis stellt die integrierte Sicht dar
materialisierter Ansatz a priori Integration (eager)
Nutzung der Systeme der Quellen für die Anfrageauswertung (Durchreichen von Anfragen). Die integrierte Sicht ist physisch nicht vorhanden; sie wird von Mediatoren dynamisch bereitgestellt:
virtueller Ansatz
Integration bei Bedarf (lazy)
Architektur : Virtuell vs. materialisiert

Materialisierter Ansatz Zentrale Datenbasis (periodischer) Import in die zentrale Datenbasis Quellen Anwendung für Anfragen wird nur die zentrale Datenbasis genutzt

Virtuelle Integration Wrapper Wrapper Wrapper Mediator Facilitator Mediator Quellenauswahl Schema- und Instanzintegration Datenmodell- integration

Materialisierter Ansatz – Vorteile
Einfach zu realisieren
Anwendungsentwicklung unterscheidet sich durch zentrale Datenbasis kaum vom Ein-Quellen-Fall
Mehr Informationen über vorhandene Daten
Performant
Direkte Datenbankzugriffe für Anfrageauswertung
Entkopplung von (evtl. langsamen, nur teilweise verfügbaren) externen Systemen
gezielte Optimierungen möglich
Nachbearbeitungsoperationen möglich
Von den Fremdanbietern gelieferte Daten können (auch aufwendig) geprüft und bereinigt werden
Aggregation von Daten ebenfalls leicht möglich

Materialisierter Ansatz: Nachteile
(redundante) Speicherung evtl. großer Datenmengen
leistungsfähige Infrastruktur erforderlich
Aktualität der Daten ist nicht gewährleistet
klassisches Caching-Problem
Aktualisierung
auf Initiative der Datenquellen
organisatorische Maßnahmen erforderlich
Insbesondere: wir brauchen ein Austauschformat!
Aktualisierung auf Initiative des Portals
bei großen Datenmengen häufig unpraktikabel
keine Information, was geändert wurde
Keine Kontrolle des Urhebers mehr über die Daten!

Dienstperspektive
Einzubindende Systeme sind Dienste
klar definierte Schnittstelle und zu erbringende Funktionalität
deutlich spezifischer als Anfrageschnittstellen
Autonomen Dienste soll durch eine Infrastruktur die gegenseitige Nutzung ermöglicht werden => Dienstorientierte Architekturen
Hauptprobleme
Wie mache ich Dienste interoperabel?
Wie finde ich benötigte Dienste?
Wie beschreibe ich Dienste?

Kernprobleme für dienstorientierte Architekturen
Kommunikationsprotokoll (technische Ebene)
Kodierung von Methodenaufruf und Parameterübergabe
Authentifizierung, Sicherheit etc.
Dienstbeschreibung
Konkrete Adresse (wie erreiche ich den Dienst)
Dienstschnittstelle (wie rufe ich ihn auf)
Semantik des Dienstes (was tut der Dienst)
Organisatorisches (was kostet der Dienst o.ä.)
Verzeichnisdienste
Möglichkeiten zur Aggregierung von Diensten

Dienstorientierte Architekturen – Lose Kopplung Dienst- nehmer (service requestor) nutzen Dienst- nehmer (service requestor) nutzen Dienst- nehmer (service requestor) nutzen Implementie-rungen werden austauschbar Mehrere Dienste hinter derselben Fassade mehrschrittige Verarbeitung

Prozessperspektive
Auf der Abstraktionsebene von Diensten spielt nicht nur die isolierte Dienstfunktionalität eine Rolle, sondern auch deren Abfolge.
hier ist auch die wichtige Brücke zwischen der IT-Sicht und der Geschäfts-Sicht
Dementsprechend spielt auch die Prozessintegration eine große Rolle.
viele Versuche, Prozess- und Dienstebene voneinander zu trennen
allerdings: klare und eindeutige Trennung ist nicht so einfach möglich

Die Web-Service-Welt Nachrichten Metadaten Ressourcen Transaktionen Zuverlässigkeit Sicherheit Geschäftsprozesse Management WSDL WS-Discovery UDDI WS-Policy WS-Metadata-Exchange SOAP WS-Notification WS-Adressing Web Services Resources Framework WS-Business Activity WS-Atomic Transact. WS-Coordination WS-Reliability WS-Reliable Messag. WS-Security WS-Trust WS-Security Policy WS-Federation WS-Secure Conversat. BPEL WS-Choreography WS-Choreography Description Language BPML WSMF WS-Management MUWS WS-Events MOWS WSMF-WSM

Präsentationsebene
Grundidee ist hier: einheitliche Darstellung von unterschiedlichen Inhalten
Ansätze
Einbindung gerenderter Inhalte, also HTML-Fragmente (=> Portlets)
reine Overlay-Techniken
Einbindung von GUI-Steuerelementen

Google Maps Mashups

Potentiale semantischer Technologien

Motivation
Hauptherausforderung bei der Informationsintegration ist die Überwindung der semantischen Heterogenität
Dabei steht die prinzipielle Machbarkeit außer Frage.
Aber wie bekommt semantische Integration auch effizient (i.S.d. menschlichen Aufwandes), wartbar und skalierbar in den Griff?
kann nur durch einen höheren Grad der Automatisierung erreicht werden
und durch Spezifikationen auf höherer Abstraktionsebene

Semantische Technologien...
... sind ein Sammelbegriff für aktuelle technische Ansätze, um dies zu realisieren.
Überwiegend bedienen sie sich Ontologien als Instrument zur expliziten und maschinenverarbeitbaren Repräsentation von Semantik.
Prominenteste Vision dieser Technologieansätze ist das Semantic Web.

Arten von Semantik [Uschold (2002), “Where are the Semantics in the Semantic Web?”]

Ontologien in der Informatik
Eine Ontologie [in der Informatik] ist eine
explizite Spezifikation einer Konzeptualisierung [explicit specification of a conceptualization] (Gruber 1993)
ein gemeinsames Verständnis einer bestimmten Domäne [shared understanding of a domain of interest] (Uschold & Grüninger 1996)
Formalitätsgrad kann variieren:
von kontrollierten Vokabularen bis hin zu schwergewichtigen Ontologien mit logischer Axiomatisierung

Integrationsebenen Technische Ebene Informationsebene Anwendungslogikebene Prozeßebene Präsentationsebene gemeinsame Semantik Abbildungen auf konzeptueller Ebene spezifizieren Präsentationsfragmente Microformats Dienste Dienstsemantik Dienstfindung, -orchestrierung

Grundidee
Modellierung von Konzepten und Relationen der Anwendungswelt als Ontologie (= konzeptuelle Modellierung)
Deklarative Spezifikation von Abbildungsregeln zwischen der Ontologie und den beteiligten Quellen
Zur Laufzeit: Ausführung dieser Abbildungsregeln
Fortgeschritten:
semiautomatische Entdeckung diese Abbildungsregeln

Anwendungen: Datenaustausch RDBMS 1 RDBMS 2 XML XML Ontologie XSL-T Export-Werkzeuge des RDBMS Import-Werkzeuge des RDBMS Bezug XML-Struktur  Ontologie Bezug XML-Struktur  Ontologie XSL-T Werkzeug automatisierter Vorgang manueller Vorgang

Bewertung
Ontologien sind wohl dosiert eingesetzt elegante (da auf deskriptiven Spezifikationen aufbauend) Bausteine für typische Integrationsprobleme, vor allem wenn
viel Domänenwissen benötigt wird
mit unvollständigen Informationen umgegangen wird
Schritt auf dem Weg zu mehr modellgetriebenen Integrationsansätzen

Integrationsebenen Technische Ebene Informationsebene Anwendungslogikebene Prozeßebene Präsentationsebene gemeinsame Semantik Abbildungen auf konzeptueller Ebene spezifizieren Präsentationsfragmente Microformats Dienste Dienstsemantik Dienstfindung, -orchestrierung

Motivation
Bislang hat sich die Beschreibung von Web Services auf syntaktische Aspekte beschränkt
Überprüfung, ob syntaktisch korrekter Aufruf
Generierung von sprachspezifischen Bindings
Aber:
keine Suche nach Diensten, die etwas Bestimmtes tun
keine automatisierte Kopplung
keine Prüfung von Qualitätsbeschreibungen
Idee: Erweiterung der Beschreibungskonzepte für Web Services durch ontologiebasierte Verfahren, so dass eine maschinenverarbeitbare semantische Beschreibung entsteht.

Dienste: Was wollen wir semantisch beschreiben?
Semantik der übertragenen Parameter
Mittel: semantische Annotation der Nachrichtenschemata
Zweck: Interoperabilität/Mediation
Semantik der Dienstfunktionalität
Mittel: Annotation, ggf. mit Vor-/Nachbedingungen
Zweck: Dienstfindung und -komposition
Semantik der Dienstgüte
Mittel: formale Beschreibung der Dienstgüte / SLAs
Zweck: Dienstfindung und Überprüfbarkeit
Ausführungssemantik
Mittel: formale Modellierung der Abläufe
Zweck: Validierung, Verifikation

Beispiel: SemanticUDDI
Grundidee:
UDDI-Dienstverzeichnisse sind derzeit für Fachexperten nur schwer zu benutzen
deshalb: Annotation um Fachsemantik
dies kann allerdings nur durch die Fachexperten selbst erfolgen
Lösung
Kopplung eines UDDI-Verzeichnisses an ein SemanticWiki-System
Projekt im Auftrag der LUBW – Landesanstalt für Umweltschutz Baden-Württemberg

Ontologiezentrierter Architekturstil

Ontologie für die Lernunterstützung http://professional-learning.eu

Integrationsebenen Technische Ebene Informationsebene Anwendungslogikebene Prozeßebene Präsentationsebene gemeinsame Semantik Abbildungen auf konzeptueller Ebene spezifizieren Präsentationsfragmente Microformats Prozesse Traceability, Compliance

Semantik für die Geschäftsprozessmodellierung
Traceability
Explizite semantische Zusammenhänge zwischen Prozessmodellen und technischen Diensten
dadurch leichteres Change Management
erste Anwendungen im eGovernment
Überprüfung der Compliance
Beschreibung von Ausführungsbedingungen
damit z.B. Risikomanagement automatisierbar

Integrationsebenen Technische Ebene Informationsebene Anwendungslogikebene Prozeßebene Präsentationsebene gemeinsame Semantik Abbildungen auf konzeptueller Ebene spezifizieren Präsentationsfragmente Microformats Prozesse Traceability, Compliance

Fazit: Semantische Technologien
Ontologiegestützte semantische Technologien sind mächtige Werkzeuge
standardisierte Technologien (Sprachen, Werkzeuge) für die breite Anwendung vorhanden
erste Implementierungserfahrungen
bieten Vorteile in Richtung modellgetriebener Entwicklung
bessere Beherrschbarkeit komplexer Systeme durch höhere Abstraktionsebene
Allerdings sollte ihr Einsatz wohldosiert erfolgen
Berücksichtigung von Skalierbarkeit
Aufwendige Entwicklung von Ontologien
Nutzen von Ontologien liegt vor allem im Umgang mit
unvollständigen Informationen
hohem Maß an Hintergrundwissen

Kontakt Andreas Schmidt Ableitungsleiter Forschungsbereich Information Process Engineering FZI Forschungszentrum Informatik, Karlsruhe [email_address] http://www.fzi.de/ipe

Integrationsansätze: Überblick und Potentiale semantischer Technologien

by Andreas Schmidt on Apr 29, 2007

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