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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：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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