Neue Ansätze der Personalisierung im E-Mail-Marketing (dmexco 2014)
Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen...
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen
Doktorandenkolloquium
Universität PassauFakultät für Informatik und Mathematik Lehrstuhl für Dialogorientierte Systeme
Markus Keidl
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 2
Gliederung
Motivation und Einleitung Die Metadatenverwaltung MDV Die Web-Service-Plattform ServiceGlobe
Dynamische Dienstauswahl Kontextbasierte Personalisierung von Web-
Services Zusammenfassung
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 3
Motivation
Neuartige Herausforderungen durch weltweite Netzwerke für Informationssysteme Große, heterogene Menge von
Ressourcen (Daten, Funktionen, Rechenleistung), Benutzern, Gerätetypen
Pervasive Computing: Trend zu mobilen und ständig vernetzten Geräten
Projekte: AutO, ObjectGlobe und ServiceGlobe
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 4
Einleitung
AutO Verteiltes System autonomer Objekte Selbstoptimierendes System durch Datenmigration
ObjectGlobe Verteiltes Anfragesystem mit mobilen Operatoren MDV: Verteilte Verwaltung von Metadaten über verfügbare
Ressourcen ServiceGlobe
Web-Service-Plattform für mobile Web-Services Dynamische Dienstauswahl Kontextbasierte Personalisierung von Web-Services
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 5
Die Metadatenverwaltung MDV
Verteiltes System zur Verwaltung von beliebigen Metadaten
Metadatenformat: RDF und RDF-Schema Eigenschaften:
3-Schichten-Architektur: Ö-MDVs, L-MDVs und MDV-Klienten
Caching auf mittlerer Schicht (durch L-MDVs) Aktualität durch Publish&Subscribe-Mechanismus Deklarative Anfragesprache
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 6
RDF und RDF-Schema
RDF = Resource Description Framework W3C Recommendation Definiert Ressourcen, Eigenschaften und Werte
RDF-Schema W3C Working Draft Definiert das Schema von Metadaten, ähnlich
einer Klassenhierarchie
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 7
Beispiel für RDF-Metadaten
<CycleProvider rdf:ID="host1"> <serverHost>pirates.uni-passau.de</> <serverPort>5874</serverPort> <serverInformation> <ServerInformation rdf:ID="info1" memory="92" cpu="600" /> </serverInformation></CycleProvider>
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 8
Architektur der MDV
Ö-MDV Ö-MDV Ö-MDV
L-MDV L-MDV
Publish & Subscribe
ObjectGlobe-Optimierer
Backb
on
e
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 9
Architektur - Ö-MDVs
Ö-MDV: Öffentliche Metadatenverwaltung Öffentliche Metadaten: global und frei verfügbar Backbone aus Ö-MDVs Vollständige Replikation der öffentlichen
Metadaten im Backbone Registrieren, Ändern und Löschen von
Metadaten (Dokumenten-basiert)
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 10
Architektur - L-MDVs
L-MDV: Lokale Metadatenverwaltung Caching von öffentlichen Metadaten Speichern von lokalen Metadaten
Nur lokal verfügbar, für sensitive Daten Liegen nahe bei den Klienten
Anfrageauswertung findet bei L-MDVs statt: Anfrage von gepufferten und lokalen Metadaten
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 11
Das Publish & Subscribe-System
Basiert auf Abonnement-Regeln: L-MDVs abonnieren Metadaten (von Ö-MDVs) Ö-MDVs bestimmen anhand der Regeln, welche
Metadaten zu L-MDVs gesendet werden müssen
Registrieren, Ändern oder Löschen von Metadaten erfordert Auswertung der Regeln
Ö-MDV L-MDV
Metadaten
Abonnement-Regeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 12
Abonnement-Regel-Sprache
Gezieltes Abonnement von bestimmten Ressourcen
Beispiel:search CycleProvider cregister cwhere c.serverHost contains 'uni-passau.de'
and c.serverInformation.memory > 64
Auswertungsgrundlage sind alle öffentlichen Metadaten
Joins/Verbunde werden unterstützt
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 13
Der Publish & Subscribe - Algorithmus
Problem: Riesige Menge von Abonnement-Regeln
Lösung: Index auf die Regelmenge Auswertung einer Teilmenge der Regeln
Algorithmus basiert auf bekannten, bewährten RDBMS-Technologien Robustheit, Skalierbarkeit, Anfragefähigkeiten Verwendung von Tabellen, Indexen, der SQL-
Anfragesprache, dem Optimierer, …
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 14
Der Algorithmus im Detail
Zerlegung: RDF-Dokument Regeln: Zerlegung in Trigger- und Join-Regeln
Auswertung: Ermittlung der betroffenen Trigger-Regeln Iterative Auswertung der Join-Regeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 15
Zerlegung: RDF-Dokument
<CycleProvider rdf:ID="host1">
<serverHost>pirates.uni-passau.de</>
<serverPort>5874</serverPort>
<serverInformation>
<ServerInformation rdf:ID="info1"
memory="92" cpu="600" />
</serverInformation>
</CycleProvider>
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 16
Zerlegung: Tabelle
rid class property value
doc.rdf#host1 CycleProvider rdf#subject doc.rdf#host1
doc.rdf#host1 CycleProvider serverHost pirates.uni-passau.de
doc.rdf#host1 CycleProvider serverPort 5874
doc.rdf#host1 CycleProvider serverInformation doc.rdf#info1
doc.rdf#info1 ServerInformation rdf#subject doc.rdf#info1
doc.rdf#info1 ServerInformation memory 92
doc.rdf#info1 ServerInformation cpu 600
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 17
Der Algorithmus im Detail
Zerlegung: RDF-Dokument Regeln: Zerlegung in Trigger- und Join-Regeln
Auswertung: Ermittlung der betroffenen Trigger-Regeln Iterative Auswertung der Join-Regeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 18
Zerlegung: Regeln
Normalisierung der Regel Beispiel:search CycleProvider c, ServerInformation sregister cwhere c.serverHost contains 'uni-passau.de'
and c.serverInformation = s and s.memory > 64 and s.cpu > 500
Zerlegung in Teilregeln: Trigger-Regeln und Join-Regeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 19
Zerlegung: Regel - Abhängigkeitsbaum
Regel E
Regel F
ServerInformation
Regel A
s.memory > 64
ServerInformation
Regel B
s.cpu > 500
CycleProvider
Regel C
c.serverHost contains 'uni-passau.de'
a = b
c.serverInformation = a
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 20
Der Algorithmus im Detail
Zerlegung: RDF-Dokument Regeln: Zerlegung in Trigger- und Join-Regeln
Auswertung: Ermittlung der betroffenen Trigger-Regeln Iterative Auswertung der Join-Regeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 21
Auswertung: Trigger-Regeln bestimmen
rule_id class property value
Regel A ServerInformation memory 64
Regel B ServerInformation cpu 500
Trigger-Regeln mit Operator >
rid class property value
doc.rdf#host1 CycleProvider rdf#subject doc.rdf#host1
doc.rdf#host1 CycleProvider serverHost pirates.uni-passau.de
doc.rdf#host1 CycleProvider serverPort 5874
doc.rdf#host1 CycleProvider serverInformation doc.rdf#info1
doc.rdf#info1 ServerInformation rdf#subject doc.rdf#info1
doc.rdf#info1 ServerInformation memory 92
doc.rdf#info1 ServerInformation cpu 600
Neue Metadaten
Ergebnis
rule_id rid
Regel Adoc.rdf#info
1
Regel Bdoc.rdf#info
1
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 22
Auswertung: Iterative Auswertung der Join-Regeln
Regel E
Regel F
ServerInformation
Regel A
s.memory > 64
ServerInformation
Regel B
s.cpu > 500
CycleProvider
Regel C
c.serverHost contains ‘uni-passau.de’
a = b
c.serverInformation = a
Regel A Regel B Regel C
Regel E
Regel F
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 23
Funktionsweise des Algorithmus
Zerlegung der Abonnement-Regeln Einfügen von neuen Metadaten:
Zerlegung des RDF-Dokuments Ausführung des Algorithmus liefert:
Regeln, deren Ergebnis sich ändertNeue Metadaten im Ergebnis
Regeln bestimmen zu benachrichtigende L-MDVs Benachrichtigung dieser L-MDVs
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 24
Löschen bzw. Ändern von Metadaten
Mehrmaliges Ausführen des Algorithmus Jeweils mit unterschiedlichen Eingabedaten
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 25
Gliederung
Motivation und Einleitung Die Metadatenverwaltung MDV Die Web-Service-Plattform ServiceGlobe
Dynamische Dienstauswahl Kontextbasierte Personalisierung von Web
Services Zusammenfassung
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 26
Die Web-Service-Plattform ServiceGlobe
Forschungsplattform für mobile Web-Services Web-Services sind mobiler Code, d.h. sie können nahe bei
Daten bzw. anderen Web-Services ausgeführt werden Vollständig in Java implementiert Basiert auf Standards wie XML, SOAP, UDDI, WSDL, …
Standardfunktionalität für eine Dienstplattform: Transaktionssystem Sicherheitssystem ausgelegt auf mobilen Code
Unterstützt die Entwicklung von personalisierbaren, flexiblen und zuverlässigen Web-Services
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 27
Dynamische Dienstauswahl
Aufgabe Dynamische Fusion von Web-Services Robuste Ausführung von Web-Services
Verwendung von UDDI: Verzeichnis für Web-Services UDDI: Zuordnung von Diensten zu tModels tModel: Semantische Klassifikation der
Funktionalität und formale Beschreibung der Schnittstelle
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 28
Dynamische Dienstauswahl – Motivation
Web-Service N
Web-Service B
Web-Service C
Web-Service A
tModel: T
C
Implementieren
A B
Ausführen
UDDI-Verzeichnis
Aufruf Web-Services
A B
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 29
Dynamische Dienstauswahl – Beispiel
Aufruf tModel T
Web-Service N
Web-Service B
Web-Service C
Web-Service A
UDDI-Verzeichnis
tModel: T
C
Implementieren
A B
Ausführen
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 30
Dynamische Dienstauswahl Aufgabe
Dynamische Fusion von Web-Services Verlässliche Ausführung von Web-Services
Ergebnis „Aufruf eines tModels“ anstatt des traditionellen „Aufruf
eines Web-Services“ Abstraktion von tatsächlichen Web-Services in der
Implementierung Web-Services werden zur Laufzeit ausgewählt, nicht
bereits während der Entwicklung Vorgaben können verwendet werden, um Dienstauswahl
und –aufruf zu beeinflussen
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 31
Kontextbasierte Personalisierung von Web-Services
Kontext:Informationen über Benutzer und ihre (aktuelle) Umgebung, die von Web-Services eingesetzt werden, um ein personalisiertes Verhalten zu erzielen
Beispiele: Informationen über Aufenthaltsort des Benutzers, Art des Klienten, usw.
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 32
Attraktionen-suche
Verarbeite Kontext: Ort
Beispiel-Szenario
Attraktionen-suche
Klient Ort
GPS-Koordinaten, Adresse, Währung,
usw.
Hard- und Software des Klienten
Routenplaner
Kontext: Ort
Kontext: Klient
Hotelsuche
Verarbeite Kontext: Ort
Hotelsuche
Anforderungen:• Transparenz• Automatische Verarbeitung• Generische Lösung
Benutzer
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 33
Das Kontext-Framework in ServiceGlobe
Ziele und Eigenschaften: Flexibel und zur Laufzeit erweiterbar Automatische Auswertung von Kontext-
Informationen, ohne Beteiligung des Web-Services selbst
Trennung der Kontext-Verarbeitung von den eigentlichen Web-Services
Wesentliche Teile:Kontext-Infrastruktur und Kontext-Typen
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 34
Die Kontext-Infrastruktur
Kontext-Modell Übertragung von Kontext zu den Web-
Services Automatische Verarbeitung von Kontext
Arbeitsweise Komponenten
Verarbeitungsinstruktionen
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 35
Das Kontext-Modell Kontext besteht aus
mehreren Kontext-Blöcken Ein Kontext-Block ist einem
Kontext-Typ zugeordnet Ein Kontext-Typ definiert
die Art der Kontextinformation, z.B. Aufenthaltsort, Klient
Kontext darf max. einen Kontext-Block pro Kontext-Typ enthalten
Kontext
Kontext-Block
Kontext-Block
Kontext-Typ:Ort
Kontext-Typ:Klient
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 36
Kontext in einer SOAP-Nachricht
SOAP-Envelope
SOAP-Header
SOAP-Body
Header-Block: Context
Kontext-Block
Kontext-Block
Header-Block
Übertragung als Header-Block<env:Envelope xmlns:env="http://schemas.xmlsoap.org/soap/.../"> <env:Header> <Context xmlns="http://sg.fmi.uni-passau.de/context"> <Client> <Hardware> <Defaults> http://example.com/PDA </Defaults> <ScreenSize>320x200</ScreenSize> <IsColorCapable>Yes</IsColorCapable> </Hardware> </Client> </Context> </env:Header> <env:Body> <!-- serialized object data --> </env:Body></env:Envelope>
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 37
Service-Plattform
Übertragung von Kontext
SOAP-Anfrage
SOAP-Antwort
Web-Service
Ko
nte
xt
Kontext
Klient
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 38
Automatische Verarbeitung von Kontext
Kontext-Operationen: Vorverarbeitung einer Web-Service-Anfrage Nachbearbeitung einer Web-Service-Antwort Nachbearbeitung von ausgehenden Nachrichten
(Anfragen an andere Web-Services) Vorverarbeitung von eingehenden Nachrichten
(Antworten von anderen Web-Services) Komponenten:
Kontext-Plugins und Kontext-Services
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 39
Arbeitsweise: Automatische Kontext-Verarbeitung
Arbeitsweise der Kontext-Operationen: Verarbeitung von Kontext-Blöcken in der SOAP-Nachricht
in beliebiger Reihenfolge Auswahl eines Kontext-Blocks Aufruf von geeigneten Kontext-Plugins und Kontext-
Diensten Kontext-Plugins und Kontext-Services:
Zuordnung zu genau einem Kontext-Typ Eingabe: Kontext-Block und Nachricht Ausgabe: Ggf. modifizierte Nachricht Nachricht variiert je nach Kontext-Operation
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 40
Komponenten zur Kontext-Verarbeitung
Kontext-Plugins Java-Objekte, die ein bestimmtes Interface implementieren Installation auf lokalem Rechner Verarbeitung von Kontext-Blöcken eines Kontext-Typs Vorteile:
Generische Lösung für alle Web-Services Transparente Verarbeitung von Kontext Zugriff auf interne Datenstrukturen der Dienstplattform
Nachteil: Lokale Installation notwendig
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 41
Komponenten zur Kontext-Verarbeitung
Kontext-Dienste Web-Services, die ein spezielles Interface implementieren Verarbeitung von Kontext-Blöcken eines Kontext-Typs Vorteile:
Irgendwo im Netz verfügbar Ansonsten wie Kontext-Plugins
Nachteile: Nur Zugriff auf Kontext und Web-Service-Nachricht
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 42
Komponenten zur Kontext-Verarbeitung
Web-Service Zugriff auf alle Kontext-Informationen Modifikation des Kontextes Vorteil:
Beeinflussung des internen Kontrollflusses Nachteil:
Aufwändige Implementierung
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 43
Komponenten zur Kontext-Verarbeitung
Klient Verarbeitung von Kontext auf dem Endgerät,
z.B. Formatierung XML nach HTML Speichern von Kontext-Informationen
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 44
Verarbeitungsinstruktionen
Herausforderungen: Welche Komponenten sollen zur Verarbeitung der
Kontext-Blöcke eingesetzt werden? Auf welchen Rechnern sollen die Kontext-Blöcke
Kontext verarbeitet werden? Lösung: Angabe von
Instruktionen für Kontext-Dienste und Kontext-Plugins
Verarbeitungsrichtlinien
für jeden Kontext-Typ einzeln
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 45
Verarbeitungsinstruktionen: Beispiel<ContextProcessingInstructions> <ContextType ID="http://sg.fmi.uni-passau.de/context:Location"> <ContextService> <AccessPoint useType="http"> http://example.com/services/CurrencyConverter </AccessPoint> <ContextOperations>post</ContextOperations> </ContextService> <ProcessingGuideline> <ServiceHost>Next</ServiceHost> <Components>ContextPlugin+ContextService</Components> </ProcessingGuideline> </ContextType></ContextProcessingInstructions>
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 46
Verwendung der Instruktionen
Im Kontext selbst: Einfügen der Verarbeitungsinstruktionen als
eigenen Kontext-Block In den UDDI-Metadaten eines Web-Services In UDDI allgemein:
Zuordnung von Kontext-Diensten zum tModel ihres Kontext-Typs
Web-Service-Plattform sucht nach passenden Kontext-Diensten
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 47
Kontext-Typen
Klient: Hard- und Software des Klienten Kontext-Plugin: Auswahl eines XSL-Stylesheets, passend
zum Klient-Typ In UDDI: Web-Service legt XSL-Stylesheets für
verschiedene Klient-Typen fest
Ort: GPS-Koordinaten, Adresse, Zeit, Währung; aber auch:
semantische Informationen, z.B. „in der Arbeit“ Kontext-Dienst: Konvertierung von Geldbeträgen in die
Währung des aktuellen Aufenthaltsorts
Kontakt-Daten, DSS-Vorgaben, …
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 48
Und damit …
Klient Ort
Routenplaner
StylesheetFinderKontext-Plugin
UDDI-Verzeichnis
WährungsumrechnerKontext-Dienst
RoutenplanerKontext-Dienst
Attraktionen-suche
Benutzer
Währungs-umrechner
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 49
Zusammenfassung AutO: Verteiltes System autonomer Objekte
[BTW‘99] Das verteilte Anfragebearbeitungssystem ObjectGlobe
Die Metadatenverwaltung MDV[IEEE Data Engineering Bulletin 24(1), VLDBJ 10(3), BTW'01, ICDE'02, Informatik Forschung & Entwicklung 17(3)]
Authentifizierung und rollenbasierte Autorisierung Verteilung der Autorisierungsinformationen mit Hilfe der MDV
Die Web-Service-Plattform ServiceGlobe Offene, verteilte Dienstplattform für mobile Web-Services Dynamische Dienstauswahl
[GI-Workshop'02, Demo VLDB'02, BTW'03, Poster WWW'03, TES'03] Kontextbasierte Personalisierung von Web Services
[BTW'03, Demo EDBT‘04]
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 50
Ausblick
Weitere Untersuchung von Verarbeitungsinstruktionen
Kontext-Sicherheit: Zugriffskontrolle Datenschutz
Weitere Kontext-Typen und entsprechende Einsatzszenarien
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Metadatenverwaltung und kontextbasierte Personalisierung in verteilten Systemen 51
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