Master Servicios Web, Seguridad Informática y Aplicaciones de Comercio Electrónico

Master Servicios Web, Seguridad Informática y Aplicaciones de Comercio Electrónico Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas (Universidad de

Zaragoza)

Master Servicios Web, Seguridad Informática y Aplicaciones de Comercio Electrónico

MóduloWeb Semántica

Bases de Datos Federadas

Eduardo MenaÁrea de Lenguajes y Sistemas Informáticos

Dpto. de Informática e Ingeniería de [email protected], 976-76 23 40

Despacho D0.17, Edificio Ada Byron

mailto:[email protected]


Zaragoza)


Bases de Datos Distribuidas

Bases de Datos Interoperables


Sistemas de Información Globales

Prácticas: agentes que acceden a BDs y Webs para poblar una ontología sobre alimentos y comensales


Zaragoza)


Objetivo: Una BD varias BDs Problemas de heterogeneidad

Sintáctica Semántica

Conocer las tendencias futuras (I+D) Saber aplicar nuestros conocimientos a casos reales

Prácticas: Desarrollo de un prototipo en entornos heterogéneos y distribuidos


Zaragoza)

Bases de datos distribuidas

Tecnología de Bases de Datos (tradicional) Centralización de datos

Varios Ficheros Una Base de Datos

Redes de Computadores Distribución/compartición de recursos

BD centralizada BD distribuida (¿varias BDs?)

BD Distribuidas: unión de estas dos aproximaciones (aparentemente opuestas)

La tecnología de BD busca la INTEGRACIÓN de los datos y no la CENTRALIZACIÓN


Zaragoza)

Integración vs. Centralización

El número de fuentes de datos accesibles crece

Centralización mantener un único depósito de datos donde acceder desde

distintos nodos

Integración enlazar virtualmente los distintos depósitos de datos

(heterogéneos) para ofrecer una visión similar a un único depósito centralizado


Zaragoza)

Definición de base de datos distribuida

Un sistema de BD distribuidas es una colección de varias BDs que se encuentran lógicamente inter-relacionadas y distribuidas sobre una red de ordenadores.

Un sistema de gestión de bases de datos distribuidas (SGBDD) es el software que permite el manejo de sistemas de BDs distribuidas y que hace dicha distribución transparente al usuario.

No son Sistemas de BDs Distribuidas: Acceder remotamente a una BD que reside en uno de los

nodos de una red


Zaragoza)

Transparencia en Entornos Distribuidos

Transparencia de red el usuario no debe ser consciente del uso de la red transparencia de localización: dónde están los datos, lenguajes

“locales” necesarios transparencia de nombres: nombres únicos en todo el sistema

distribuido, independientes de la localización

Transparencia de fragmentación el usuario no debe ser consciente de la existencia de varios

depósitos de datos

Transparencia de replicación el usuario no debe ser consciente de la existencia de varias copias

de los datos


Zaragoza)

Ventajas de las BDD

La distribución puede ser la organización más naturalMayor fiabilidad y disponibilidad (puede haber replicación)Autonomía local (establecer políticas locales de acceso a datos)Más eficiencia al acceder a los datos locales (frente a una centralizada)Economía (mejor varios PCs en red que un mainframe) Más posibilidades de expansión (añadir más recursos a la red)Compartición de datos (debido a que se encuentran en red)


Zaragoza)

Desventajas de las BDD

Falta de experiencia en el diseño de SBDDComplejidad

todos los problemas de las BD centralizadas + otrosCosto (hardware / tiempo acceso)Distribución del control

también era ventaja: autonomía Seguridad

se añaden los problemas de seguridad en redesDificultad de cambio

Cuando ya existe una BD centralizada


Zaragoza)

Factores que influyen en las arquitecturas de BDDs (I)

Distribución

Una BD es distribuida si esta dividida en distintos componentes (integrados)

BDD ≠ varias BDs no integradas

Los componentes distribuidos que constituyen una BD distribuida son a su vez bases de datos (BDs componentes o locales)

Las BDs componentes tendrán un grado de autonomía local determinado


Zaragoza)

Factores que influyen en las arquitecturas de BDDs (II)

AutonomíaTipo de control que los SGBD tienen sobre cada BD local

Autonomía de diseño: existe si los administradores de la BD (ABD) pueden cambiar el esquema conceptual de sus BDs independientemente de si forman parte de un sistema distribuido o no.

Autonomía de comunicación: si se puede decidir localmente cuándo comunicarse con los otros SGBD locales.

Autonomía de ejecución: si se pueden ejecutar transacciones globales y locales en el orden en que se quiera.

Autonomía de participación: si puede decidir cómo participar en el sistema distribuido.


Zaragoza)

Factores que influyen en las arquitecturas de BDDs (III)

Heterogeneidad Distinto hardware, SO, software comunicaciones.

Distinto modelo de datos (rel., jerárquico, red, OO,..)

Distintos SGBDs (aunque sean del mismo modelo)

Heterogeneidad semántica (aun con el mismo SGBD) sinonimia: elementos iguales con distintos nombres homonimia: elementos distintos con igual nombre otras relaciones semánticas (hiperonimia, hiponimia, agregación, etc,

…) el mismo elemento del mundo real puede ser representado como

entidad o atributo, atributos con tipos diferentes, etc. Puede existir tanto a nivel intensional como extensional


Zaragoza)

Factores que influyen en las arquitecturas de BDDs (y IV)

Existencia o no de esquema global Si se proporciona un esquema global entonces es como si se

trabajara con una única base de datos. Las preguntas se realizan sobre dicho esquema global:

SELECT * FROM VUELOREAL, BILLETES WHERE VUELOREAL.ID=BILLETES.ID

En el esquema global se sabrá que VUELOREAL está en BD1 y BILLETES en BD2 pero es transparente al usuario (desarrollador de aplicaciones)

Si no, se necesita un lenguaje de acceso a distintas BDs. SELECT * FROM BD1@VUELOREAL, BD2@BILLETES WHERE VUELOREAL.ID=BILLETES.ID


Zaragoza)

Arquitecturas de BD distribuidas

Sistemas de BDs Distribuidas (SBDD) Formados por BDs no autónomas. Proporcionan un esquema global. El esquema global se obtiene de arriba a abajo: primero se define el

esquema conceptual global y luego se fragmenta en varias BDs.Sistemas de BDs Interoperantes (SBDI)

Formados por BDs autónomas. No proporcionan esquema global sino lenguajes de acceso a BDs. El usuario es consciente de que trabaja con varias BDs.

Sistemas de BDs Federadas (SBDF) Formados por BDs autónomas. Proporcionan un esquema global. El esquema global se obtiene de abajo a arriba: los esquemas locales

son pre-existentes y se integran en un esquema global. No se decide fragmentar: la redundancia probablemente ya existe.


Zaragoza)

Diseño de BDs Distribuidas

Es necesario un sistema de gestión de BD Distribuidas que realice lo siguiente:

procesamiento de preguntas mantenimiento de la consistencia si hay replicación de datos control de transacciones etc...

En algunos casos (determinados SBDD, SBDI) se podrá comprar, pero no siempre (SBDF)


Zaragoza)

Diseño top-down de BDDEsquema Global Información de Acceso

(transacciones)

FRAGMENTACIÓN

Esquema Local 1 Esquema Local N

Esquema Físico 1 Esquema Físico N

DISEÑO FÍSICODISEÑO FÍSICO

ASIGNACIÓN

Esquema Global Fragmentado


Zaragoza)

Fragmentación (I)

El problema de obtener los esquemas locales a partir del global se divide en dos:

Fragmentación: dividir el esquema global en fragmentos. Asignación: distribuir los fragmentos entre los esquemas locales.

El fragmento es la unidad a distribuir puede ser parte de un tabla o un cjto. de ellas. ventaja: incrementa el nivel de concurrencia de transacciones. desventaja: algunas transacciones se degradarán si tienen que

trabajar con varios fragmentos.


Zaragoza)

Fragmentación (II)

Fragmentación horizontal: basada en encontrar condiciones de selección

Fragmentación vertical: basada en encontrar conjuntos de atributos a proyectar


Zaragoza)

Fragmentación híbrida (y III)

Primero horizontal...

... y luego vertical a cada fragmento


Zaragoza)

Corrección de la fragmentación

Completitud Todo elemento de la relación debe estar en alguno de los

fragmentos.

Reconstrucción La relación inicial debe poder reconstruirse aplicando

operadores sobre los fragmentos

Intersección vacía (disjointness) Intersección de los fragmentos debe ser vacía

• Nota: a excepción de las claves (para poder reconstruir la relación inicial a partir de los fragmentos)


Zaragoza)

Asignación (I)

Asignar fragmentos a los esquemas locales

Sin replicación: todo fragmento reside en un único nodo bueno para actualizaciones, malo para preguntas

Con replicación total: todos los fragmentos residen en todos los nodos

bueno para preguntas, malo para actualizaciones

Con replicación parcial: algunos fragmentos pueden residir en más de un nodo

compromiso entre actualizaciones y preguntas


Zaragoza)

Asignación (y II)

PROCESAMIENTODE PREGUNTAS

CONTROL DECONCURRENCIA

DISPONIBILIDADDE LOS DATOS

REPLICACIÓNCOMPLETA

REPLICACIÓNPARCIAL

SINREPLICACIÓN

Más fácil Más difícil Más difícil

Difícil Más difícil Más fácil

Muy alta Alta Baja


Zaragoza)

Formulación del problema de la asignación

Dados N fragmentos y M nodos, encontrar la matriz X (Xij = true) el fragmento i se aloja en el nodo j tal que

minimiza el costo total suma de los costos de procesamiento de todas las preguntas,

actualizaciones (multiplicando cada costo por el nº de veces que se pregunta / actualiza) y costos de almacenar todos los fragmentos

sujeto a las siguientes restricciones: tiempo de respuesta máximo para cada pregunta existe un almacenamiento máximo en cada nodo no superar la carga de procesamiento en cada nodo

El problema es NP-completo. Pero se pueden usar heurísticos: problema de la mochila, técnicas de ramificar y acotar, algoritmos

genéticos, etc...


Zaragoza)


Integración de distintas bases de datos autónomas, distribuidas y heterogéneasGeneración de un esquema global

Fase de traducción e integración Generación de información de enlace (GAV vs. LAV)

Procesamiento de preguntas formuladas sobre el esquema globalPrincipal objetivo

Ocultar la heterogeneidad al usuario

Ventajas Técnicas válidas para integración de otras organizaciones de

datos (no sólo BDs)


Zaragoza)

Bases de Datos Federadas: Diseño bottom-up (5 niveles)

Esquema BD 1

Esq. Exportado 1

Esquema integrado (ont. integrada)

Esquema BD n

Esq. Exportado n

Vista 1 Vista m

Esq. Export. canónico n (ont2)Esq. Export. canónico 1 (ont1)

. . . . .

Traducción

Integración

. . . . .


Zaragoza)

Obtención del Esquema Global (I)

El problema de obtener un esquema global a partir de N esquemas locales se divide en dos:

Traducción: cada esquema local se traduce a un modelo canónico

Integración: los esquemas locales se integran en uno solo

Este es un tema de investigación. Todavía no resuelto por productos comerciales


Zaragoza)

Modelo canónico

El modelo de datos (canónico) utilizado para expresar el esquema global es muy importante.

– No hay que olvidar que las bases de datos locales pueden ser heterogéneas (distintos modelos de datos)

– Se utilizan modelos más ricos semánticamente que el relacional: OO, modelos funcionales, semánticos, etc...


Zaragoza)

Obtención del Esquema Global (y II)

Supongamos que los esquemas locales son relacionales y se usa como modelo canónico el modelo semántico Entidad-Relación Extendido de Chen

Traducción A partir de tablas y atributos relacionales (esquema exportado)

se identifican entidades, relaciones y atributos (enriquecimiento semántico)

Pueden aparecer nuevas entidades (especializaciones/generalizaciones, etc.)

Integración Aplicación de las propiedades semánticas entre las entidades y

relaciones de distintos esquemas locales canónicos (sinonimia, unión, generalización/especialización, etc.)


Zaragoza)

Uso del esquema global

Procesamiento de preguntas Las preguntas realizadas sobre el esquema global deben

responderse sobre los esquemas locales

Información de enlace Relación entre los elementos de datos del esquema global y

los elementos de datos de los esquemas locales

Necesaria para poder responder a las preguntas


Zaragoza)

LAV vs. GAV

GAV (Global As View) Enlaces desde el esquema global a los esquemas locales Fácil reescritura de preguntas Sensible a incorporación/eliminación de depósitos de datos

LAV (Local As View) Cada depósito de datos tiene su descripción Fácil incorporación de nuevos depósitos Procesamiento de preguntas complicado


Zaragoza)

Ejercicio Práctico: Un ejemplo de BDF

Diseñar dos bases de datos Sobre el mismo contexto: alimentos, recetas, tipos de

comensales Añadir cierto grado de heterogeneidad (sintáctica, semántica)

Traducción Elegir un modelo de datos canónico Traducir cada esquema al modelo canónico (ontologías

componentes) Crear la información de enlace para cada término

Integración Definir las reglas de integración (relaciones semánticas) Obtener el esquema global Crear la información de enlace del esquema global

Simular el plan correspondiente a algunas consultas sobre el esquema global


Zaragoza)

Sistemas de Información Globales

Muchos depósitos de datos (miles, millones)Gran heterogeneidad a todos los nivelesAltamente dinámico y cambianteUn ejemplo: La Web

Adaptación de las técnicas conocidas a dicho contextoAún es objeto de investigación


Zaragoza)

Problema

Telnet

IP WWW FTP

Archie

C C++ Java

Formularios

Interfaces ad hoc

Oracle Sybase

Informix

Semántica, formatos,

etc.


Zaragoza)

Objetivo

SemánticaFormatos


Zaragoza)

Aproximaciones: clasificaciónSistemas de

Acceso a Información

Basados en Ontologías

Basados en palabras clave

Altavista,Yahoo!

Basados en Agentes

TSIMMIS, DISCO

Una Ontología GlobalCarnot,

Information Manifold

Varias Ontologías

SIMS, InfoSleuth,

OBSERVER


Zaragoza)

Aproximaciones relevantes

SIMS (Univ. de California del Sur, 1992)

TSIMMIS (Univ. de Stanford & IBM, 1993)

Information Manifold (AT&T Bell Lab., 1994)

OBSERVER (Univ. Pais Vasco & UGA, 1995)

InfoSleuth (MCC, 1996)


Zaragoza)

Un Ejemplo: Arquitectura de OBSERVER

Ontology Based System Enhanced with Relationships for VocabularyhEterogeneity Resolution

Query Processor

Ontology Server

IRM

Relaciones Interontología

Ontology ServerOntology Server

Enlaces

EnlacesEnlacesEnlaces


Zaragoza)

Si

Expansión incremental a otra ontología

Acceso a los datos

Construcción de la pregunta

Procesamiento de Preguntas (Query Processor)

Seleccionar Ontología Usuario

Editar pregunta

Acceder datos subyacentes

Correlacionar ymostrar respuesta

Seleccionar ontología destino

Integrar nueva ont. y ont. usuario

Elegir plan con menor pérdida

Generar Planes

Más datos?

Comienzo

FinalNo


Zaragoza)

Multiples ontologías: Transformaciones de la pregunta

Pregunta del usuario expresada en términos de la Ontología Usuario

Pregunta expresada en términos de la Ontología Destino

Pregunta expresada en Enlaces Respuesta expresada según la semántica de los depósitos

Respuesta expresada según la semántica de la Ontología Destino

Respuesta expresada según la semántica de la Ontología Usuario

Acceso a los datos subyacentes

Rel. del IRMF. Trans. Inv. del IRM

Traducción a EnlacesF. Trans. Inv. de enlaces

CorrelaciónF. Trans. de enlaces

CorrelaciónF. Trans. del IRM

Query Processor

Ontology Server


Zaragoza)

Problemas de los sistemas de los 90’s

Integración estática de fuentes de datos La traducción e integración se hace “a mano” por humanos y

cuesta bastante tiempo

Generación no automática de la información de enlace Hay que definir a mano el camino hacia los datos

Generación no automática de las relaciones interontología Hay que definir a mano las propiedades semánticas entre

ontologías

Imposibles de aplicar a contextos altamente dinámicos (como la Web)


Zaragoza)

Web Semántica

Problemas con la Web actual HTML Orientado a humanos Búsquedas sintácticas (palabras clave)

Objetivos Separar contenido de visualización Orientado a humanos y a programas (servicios) Búsquedas semánticas (expresar qué se está buscando)


Zaragoza)

Web SemánticaDefinición

Proyecto W3C desde aprox. 1999 Nueva filosofía Red de ordenadores Espacio compartido Documentos autodescritos Procesable por máquinas (ni lenguaje natural, ni GUIs) Enlaces indirectos (independencia de la localización)

Claves Ontologías Servicios Web

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