Содержание

цена, отзывы, акции в студии «Филигрань»

Владельцам коммерческих интернет-проектов важно, чтобы их ресурсы приносили доход, для этого нужно проводить их грамотную раскрутку и продвижение. Студия «Филигрань» занимается составлением семантического ядра (СЯ) на заказ, а также последующими внутренней и внешней СЕО-оптимизацией сайтов на его основе.

Зачем нужно создание семантического ядра?

СЯ — это упорядоченный набор слов, словосочетаний (ключей), которые точно отражают тематику проекта, предлагаемые услуги и товары. Это база, фундамент построения дальнейшего seo продвижения, а также основа для кампаний контекстной рекламы.

Чтобы посетители и клиенты перешли на страницы вебсайта через поисковые системы (Яндекс, Гугл и др.), он должен соответствовать их требованиям и рекомендациям. При профессиональном подборе семантического ядра определяются актуальные запросы потенциальных клиентов, чтобы создать под них новые страницы или оптимизировать уже существующие.

Также формирование семантического ядра сайта необходимо для правильного структурирования web-сайта, выделения разделов, подразделов, разработки основного и дополнительного меню. Построенная на основе ядра структура сайта помогает создать проект с простой навигацией, удобный для пользователей и понятный для поисковых систем.

Наши преимущества разработки семантического ядра на заказ

Семантика является одним из главных составляющих успешного продвижения. Наша студия профессионально подходит к работе с поиском ключевых фраз и обладает рядом преимуществ перед конкурентами:

  • Индивидуальный подход. Мы учитываем специфику продвигаемых интернет-проектов и делаем сбор ядра под каждый индивидуально.
  • Нацеленность на результат. Наша компания ориентирована на продвижение бизнеса клиента, а не на предоставление абстрактных цифр. Собранные ядра дают трафик и позволяют ранжироваться сайту по релевантным запросам.
  • Исследование ниши
    . Перед построением эффективного СЯ и продвижением проекта необходимо произвести углубленный анализ информации по тематике сайта. Это позволит правильно задать направление работы и оценить объемы.
  • Современные технологии. Чтобы собрать семантику наши специалисты используют современные инструменты. В комплексе с ручной обработкой данных нам удается составить ядро, отвечающее всем требованиям эффективного продвижения.
  • Узкая направленность. Наша студия специализируется исключительно на интернет-продвижении проектов. Это позволяет нам сосредоточиться на конкретной задаче, не распыляясь на разработку, администрирование, настройку вебсайтов и прочее.
  • Виртуальный офис. Нам не нужно включать в стоимость услуг по сбору СЯ и продвижению веб-проектов расходы на аренду помещения, его содержание и пр. Все вложенные средства идут на развитие вашего интернет-бизнеса.

 

Портфолио

Создание семантического ядро для Яндекс Директа и для Adwords

Контекстная реклама это мощный инструмент продвижения услуг в интернете. Она позволяет в сжатые сроки получать целевой трафик. Но для эффективного расхода средств необходимо правильно подобрать ключи, составить кампанию и выбрать стратегию. Поэтому для контекстной рекламы необходимо собрать семантическое ядро.

Человек без должного опыта самостоятельно не сможет качественно сделать такую работу — в этом случае расходы на рекламу могут превысить прибыль организации. Чтобы избежать таких ситуаций стоит обратиться к специалистам нашей студии. Мы быстро составим семантику, а также окажем услуги по составлению объявлений и ведению рекламной кампании. Студия интернет маркетинга Филигрань предоставляет услуги настройки и ведения кампании для Яндекс Директ и Гугл Адвордс.

Хотите получить правильное семантическое ядро?

Правильное составление ядра зависит от многих факторов. Наши специалисты для большей эффективности используют сразу несколько различных инструментов. Перед сборкой проводится детальное изучение услуг заказчика и формируется начальный список возможных поисковых фраз и их синонимов.
На следующем этапе производится расширение запросов с помощью анализа конкурентов и сбора данных из поисковых систем. В результате получается большой список, впоследствии он подвергается чистке от нерелевантных запросов (которые не подходят по тематике) и пустышек (накрученных в статистике запросов, которые не дадут реального трафика).

Затем осуществляется кластеризация семантического ядра — разгруппировка для составления структуры по разделам, страницам и пр. Далее определяются существующие посадочные страницы под конкретные запросы. На основе собранного семантического ядра производится оптимизация контента и составляется техническое задание для написания текстов копирайтеру.

Цены на составление семантического ядра сайта

Вы всегда можете узнать цену за составление семантического ядра по телефону или на странице цен. Мы готовы ответить на все возникнувшие вопросы и оценить ориентировочный объем работ.

Услуги по составлению семантического ядра оказываются на основе аналитических данных, полученных из поисковых систем, поэтому мы гарантируем актуальность подборки поисковых фраз. Стоит учитывать, что цена сбора семантического ядра большого объема будет выше, так же на итоговую стоимость влияет срочность исполнения заказа.

Для постоянных клиентов в нашей студии предусмотрены скидки. Дополнительную информацию по акциям вы можете посмотреть здесь.

 

Семантическое ядро на русском

от 5 000 р

Заказать

 

Семантическое ядро на английском

от 150$

Заказать

Как заказать семантическое ядро для сайта у студии Филигрань?

Составление семантического ядра для сайта

Составление семантического ядра для сайта | Москва

Наш подход к составлению семантического ядра для вас

6 действий при Составлении семантического ядра

Анализ

 Анализ тематики для создания первоначального списка слов, влияющих на продвижение

 

 

Ядро

Сбор всех ключей и поисковых запросов, подходящих по тематике

Обработка

Обработка собранных ключевых слов и сортировка по смыслу

 

 

 

Улучшение

Обозначение частотности и потенциального трафика

Оптимизация

Проведение Кластеризации и Приоритизации

 

 

Отчет

Готовое семантическое ядро вы получаете его в формате Excel

Причины обратиться именно к нам

Тщательный и индивидуальный подход к каждому клиенту.

Нет одинаковых клиентов, даже если речь идет о сайтах с одинаковыми тематиками, структура сайта отличается.

Глубоко вникаем в тему, чтобы отсеять лишние фразы при подборе. Для этого это анализируем конкурентов. Смотрим сайты похожей тематики: меню, структуру, заголовки, хлебные крошки и т.д. Оцениваем удобство для использования и решаем, что улучшать.

Работа исполняется точно в срок – Вам не придется ожидать заказ месяцами

Закажите бесплатную консультацию по составления Семантического ядра

Оставьте свои контакты, мы свяжемся с вами в ближайшее время.

Семантическое ядро ​​- основа оптимизации сайта! Первым шагом при запуске SEO сайта является определение его семантического ядра.

Это список поисковых запросов, по которым вы планируете продвигать сайт. Насколько хорошо (или плохо) вы этот список составите, настолько успешен и будет ваш ресурс.
Чтобы получить стартовый список фраз, нужно провести серьезную работу по поиску синонимов и анализу конкурентов.  

Очень важно подобрать именно целевые запросы, которые обеспечат нужный трафик на ваш сайт.

Также важно правильно распределить запросы по страницам вашего сайта.⠀⠀⠀⠀⠀⠀
После распределения всех ключей по страницам, вы получите список существующих и запланированных страниц сайта с указанием поисковых фраз, которые будут на них продвигаться.

Поисковые запросы делятся по частотности.

Частотность запроса определяется тем, как часто пользователи его вводят в месяц. Запросы бывают:

  • Высокочастотные
  • Среднечастотные
  • Низкочастотные.

Нет универсальных цифр, определяющих, какие запросы относить к какой группе по частоте. Все зависит от вашей сферы. Где-то запрос, делаемый 15 000 раз в месяц, будет низкочастотным, а где-то — высокочастотным

 

Поисковые запросы делятся по цели пользователя:

  • Информационные. Пользователь ищет информацию, еще не принял решения о целевом действии
    Пример: «разработка интернет-магазина»
  • Коммерческие. Пользователь ищет способ реализовать целевое действие (например, купить продукт/услугу)
    Пример: «интернет-магазин разработать дешево»


В СЯ должны быть и коммерческие и информационные запросы, главное — правильно распределить их по страницам!

Поисковые запросы делятся по геозависимости:

  • Геозависимые — фразы, по которым пользователю важно местоположение отвечающего сайта. В разных регионах выдача отличается
  • Геонезависимые — фразы, по которым пользователю НЕ важно местоположение отвечающего сайта. Выдача универсальна для всех регионов

 

Таблица с семантическим ядром, должна стать для вас дорожной картой вашего продвижения, именно по нему планируется дальнейшее создание новых страниц и текстов для них.

Ответы на часто задаваемые вопросы

 

1. Зачем составлять семантическое ядро отдельно?


Чтобы поисковые роботы Яндекса и Google начали находить по запросам пользователей страницы именно вашего сайта.


2. Какого размера должно быть семантическое ядро?


Семантическое ядро может быть бесконечным. Ежедневно в Яндексе вводят 100 000 000 уникальных запросов. Для комфортной работы над поисковым продвижением достаточно нескольких тысяч ключевых фраз. Для контекстной рекламы можно использовать десятки тысяч. Главное — не размер ядра, а качество группировки фраз по страницам. От этого зависит ранжирование и последующая релевантность страницы запросам.


3.Порядок создания семантического ядра
  1. Выгружаем из баз ключевых слов
  2. Собираем поисковые подсказки
  3. Очищаем ядро
  4. Группируем слова:
  5. Для контекстной рекламы
  6. Для поискового продвижения (для трафика или для высоких позиций)


4.Кластеризация семантического ядра


Здесь важно помнить, что нельзя сбивать в кучу слова которые имеют разный интент (информативный и коммерческий запрос). Нельзя сбивать гео-зависимые и -независимые слова. Лучше не пытаться успешно продвигать слова, которые надо разносить на главную и внутренние страницы.

5.Что делать с готовым семантическим ядром?

Готовое семантическое ядро можно и нужно использовать сразу для нескольких задач:

  • Настроить и запустить контекстные рекламные кампании по низкочастотным фразам. Вы привлечете дешевый целевой трафик!
  • Начать работу по созданию структуры каталога товаров и услуг на сайте в точном соответствии с семантическим ядром и mindmap.
  • Оптимизировать страницы сайта под запросы из семантического ядра.
  • Начать работу по написанию текстов на страницы вашего сайта.
  • Мы прорабатываем семантическое ядро в составе комплексных работ по SEO — развитие в нескольких направлениях дадут более качественный результат.⠀

Остались вопросы?

Другие наши услуги, которые, вам могут помочь:

Безопасность

Отдельные услуги для рекламы и продвижения

Разработка сайтов

Пишите один раз, запрашивайте где угодно с помощью семантического уровня dbt

Мы готовимся к запуску семантического уровня dbt в общедоступной предварительной версии в октябре этого года на Coalesce. С помощью семантического уровня dbt вы можете определить основные бизнес-метрики, находясь под контролем версий, а затем запрашивать их из любого места. Каллум Макканн, защитник разработчиков dbt Labs, написал сопутствующую публикацию, чтобы помочь вам начать работу с метриками dbt, но я хотел бы воспользоваться этой возможностью, чтобы рассказать больше о том, что мы создаем, для кого мы это делаем и как мы думаем. конечный результат принесет новый уровень сотрудничества и согласованности в современный стек данных.

Создание согласованности

Я помню свой первый OLAP-куб. Тристан, Джереми и я работали над консультационным проектом в 2017 году, и мы пытались разобраться в последовательной отчетности по основным бизнес-показателям. Мы остановились на подходе — в основном кубе OLAP — в котором мы построили модели dbt для агрегирования бизнес-показателей до дневной зернистости, а затем объединили их вместе в большую таблицу под названием «analytics.metrics». Чтобы запросить значение метрики в определенный день, вы должны запустить запрос, например:

 выбрать *
из аналитики. метрики
где metric_name = 'dbt_cloud_weekly_active_users'

Это была правильная идея с неправильной реализацией. Мы стремились к согласованности и точности для этих основных определений метрик — благородная цель, — но предварительно агрегированные метрики с помощью моделей dbt имеют трагические ограничения в отношении гибкости и отчетности. Нам пришлось идти на неприятные компромиссы между размерностью (насколько глубоко можно нарезать и нарезать метрику) и удобством использования (насколько интуитивной является результирующая таблица метрик для запроса) и так и не смогли реализовать реализацию. Это не помешало нам создать собственную таблицу метрик для наших внутренних бизнес-метрик — ценность согласованности и точности для этих критически важных метрик была достаточно велика, чтобы перевесить затраты на наш подход.

Правильная идея, неподходящее время:

И то, и другое

В данных почти все является компромиссом. Вопрос, на который мы пытаемся ответить с помощью семантического уровня dbt: что, если бы вам не приходилось выбирать между точностью и гибкостью? Какая инфраструктура данных позволила бы определять бизнес-показатели под контролем версий без потери размерности (или ее резкого увеличения!) с помощью предварительно агрегированных таблиц в хранилище данных? И еще: как сделать эту инфраструктуру легко подключаемой и совместимой с множеством существующих инструментов обработки данных, которые уже умеют запрашивать хранилища данных?

Подход, на который мы остановились, довольно умный. Сообщение в блоге Каллума раскрывает подробности, но на высоком уровне мы переносим куб OLAP в эпоху облачных хранилищ данных. Внутри компании мы используем показатели dbt для отслеживания и составления отчетов по OKR на уровне нашей компании. Это означает, что каждое определение ключевого результата имеет версию, и любые логические изменения в определении метрики будут распространяться на все различные инструменты обработки данных, которые мы используем внутри компании.

Вот как сегодня выглядит запрос значения метрики в виде временного ряда:

выбирать *
из {{ metrics.calculate(
   метрика ('dbt_cloud_weekly_active_users'),
   размеры=['страна'],
   зерно = 'день'
) }}

Если вы уже писали код dbt раньше, это должно показаться вам знакомым: это просто SQL-запрос, который вызывает макрос с именем для вычисления в пакете с именем metrics . Мы сделали этот опыт возможным, создав новую базовую инфраструктуру данных (сервер dbt + переписывающий SQL-прокси), которая может компилировать запросы в реальном времени по пути к хранилищу данных. Обратите внимание, что при таком подходе в хранилище данных не материализуются агрегированные данные метрик. Вместо этого мы компилируем в реальном времени запрос метрик, который вычисляет dbt_cloud_weekly_active_users на основе определения метрики с контролем версий, которое находится в нашем проекте dbt! Вот как это выглядит на практике сегодня:

Метрики! Точные, гибкие и доступные, а также последовательные и точные инструменты, которые вы знаете и любите с первого дня.

Интеграция

Влияние этой системы далеко идущее. dbt участвует в экосистеме интероперабельных инструментов (иногда называемых современным стеком данных), которые представляют лучший в своем классе подход к построению практики функциональной аналитики. Несмотря на множество преимуществ децентрализованного стека данных, он также может служить для фрагментации бизнес-логики и маскировки зависимостей между системами. Нам не хватает уровня стека, который может связать эти инструменты вместе вокруг общих определений основных бизнес-сущностей, отношений и показателей.

Чтобы исправить это, мы работаем над глубокой интеграцией семантического уровня dbt с партнерами по дизайну, ориентированными на бизнес-аналитику, науку о данных, загрузку данных и другие типы приложений данных, подключенных к хранилищу. Короче говоря, семантический уровень dbt действует как клей, который связывает эти лучшие в своем классе инструменты данных вместе в более унифицированный, менее фрагментированный стек. Это видение будущего, которым мы очень взволнованы, но потребуется время, чтобы реализовать его во всей полноте.

За рамками показателей

Сегодня dbt много знает о графе преобразований, который создает ваши модели данных, но очень мало знает о том, как эти таблицы соотносятся друг с другом. Конечно, dbt может создавать модели как fct_transactions, так и dim_customers, но разве он не должен также знать, что они объединяются в столбце customer_id? И не может ли он также предоставить эту информацию вашему инструменту BI, вашему каталогу данных и другим приложениям данных, подключенным к хранилищу? Это конкретный интерфейс, к которому мы стремимся с запуском семантического уровня dbt. Здесь слово «семантический» относится к практическим знаниям об отдельных частях головоломки системы (таблицах и представлениях) и о том, как они сочетаются друг с другом (сущности и метрики).

Реализация этой концепции поможет повысить точность и согласованность, а также расширить гибкость и возможности современного стека данных. Это будет сделано за счет снижения барьера для входа на рынок новых инструментов (шаг 1 адаптации больше не является «переопределением вашей модели данных») и позволит инструментам обработки данных сосредоточиться на своих уникальных ценностных предложениях вместо создания бесчисленных рабочих процессов для поддержки переопределения ядра. бизнес-метрики и хорошо понятные семантические объекты.

Мы не первые люди на планете, которые придумали семантическую модель для данных! Есть несколько аналитических продуктов, которые уже поддерживают создание и исследование семантических моделей. И Looker (через LookML), и PowerBI (через DAX/MDX) предоставляют исчерпывающие и проверенные в боях семантические модели, но ни один из них не работает с другими аналитическими инструментами в этой области. Мы считаем, что для того, чтобы семантический слой был максимально полезным, он должен интегрироваться с множеством различных инструментов и быть, одним словом, безголовым. Мы думаем, что dbt исключительно хорошо подходит для того, чтобы занять это место, учитывая, что он:

  1. с открытым исходным кодом в природе
  2. независимый и вездесущий в современном стеке данных
  3. поддерживается энергичным и здоровым сообществом, которое может помочь в его будущем развитии

Как вы можете помочь

Мы с большим уважением относимся к этой проблемной области, и мы не сможем реализовать это видение за одну ночь. Наш первый шаг — запуск семантического слоя dbt — состоится в октябре этого года на Coalesce. Первоначальный набор метрик, скорее всего, не будет поддерживать полные семантические отношения (соединения между моделями, виртуализированные измерения и т. д.), но это то направление, в котором мы больше всего заинтересованы в долгосрочном использовании семантического уровня.

Но нам понадобится ваша помощь, чтобы добраться туда! Многие из вас уже отправили эту форму регистрации на бета-тестирование семантического слоя dbt, хотя вы, вероятно, еще не получили от меня ответа! Мы рады начать открывать частные бета-версии этих интеграций семантического уровня dbt в ближайшие недели и вскоре свяжемся с некоторыми людьми из этого списка. А пока держите хорошие идеи и горячие идеи в канале #dbt-metrics-and-server в dbt Slack. Мы всегда рады услышать от вас и не можем дождаться, чтобы показать, что мы строим.

Список изменений:

  • Июль 2022: В первом предложении поясняется, что запуск семантического уровня dbt в октябре будет доступен для публичного предварительного просмотра.

Последнее изменение: 7 декабря 2022 г.

« Предыдущий Новое в Core: более простое управление доступом с помощью грантов Следующий Создание стека данных для стартапа »

Семантическое управление веб-службами с использованием базовой онтологии служб

Семантическое управление веб-службами с использованием базовой онтологии служб

Различные стандарты веб-служб, такие как WSDL, WS-Security, WS-Policy и т. д., далее именуемые WS*, делят задачи управления веб-службами на различные аспекты, такие как ввод/вывод, рабочий процесс или безопасность. Преимущества WS* многочисленны и уже достигли промышленного значения. Описания WS* взаимозаменяемы, и разработчики могут использовать разные реализации для одного и того же описания веб-службы. Недостатки WS*, однако, также очевидны: хотя разные стандарты дополняют друг друга, они должны перекрываться, и можно создавать модели, составленные из разных описаний WS*, которые несовместимы друг с другом, но причины несоответствий не ясны. легко определяется. Это происходит потому, что не существует согласованной концептуальной модели WS*, т. е. термины с эквивалентной семантикой вводятся по-разному в соответствующих XML-DTD. Таким образом, невозможно требовать выводов, полученных в результате объединения различных описаний WS*. Следовательно, обнаружение таких проблем управления веб-службой или запрос других подобных выводов, полученных в результате интеграции описаний WS*, остается чисто ручной задачей, которую должны выполнять разработчики программного обеспечения, практически не используя формального механизма.

Исследователи, изучающие семантические веб-сервисы, четко сформулировали эти недостатки стандартизации WS* и представили подходы к устранению некоторых из них [6]. Суть их предложений заключается в создании семантических стандартов, их основной целью является далеко идущая формализация, позволяющая полностью автоматизировать задачи управления веб-сервисами, такие как обнаружение и составление. Опять же, потенциальные преимущества очевидны; недостатки, однако, также очевидны: неясно, какой мощный механизм мог бы составить семантическую модель, допускающую полную автоматизацию, и действительно, такая полная автоматизация, похоже, выходит за рамки реальных программных приложений в обозримом будущем.

Таким образом, мы постулируем, что семантическое управление веб-службами не должно стремиться к полной автоматизации всех задач управления веб-службами в качестве своей цели, поскольку это требует слишком глубокого понимания мира, чтобы его можно было моделировать в явном виде. Вместо этого мы предвидим более пассивную роль семантического управления веб-сервисами. Тот, который обусловлен потребностями разработчиков, которые должны справляться со сложностью интеграции веб-сервисов и описаниями WS*. Они могли бы использовать ценные инструменты для интеграции ранее разделенных аспектов. Таким образом, семантическое управление веб-службами также использовалось в качестве примера для примечания W3C Целевой группы по разработке программного обеспечения. 1

Цели, к которым должно стремиться это семантическое управление, ограничены компромиссом между затратами усилий на управление веб-службами и затратами усилий на семантическое моделирование веб-служб. Компромисс качественно показан на рис. 1. Цель полной автоматизации с помощью семантического моделирования потребует очень мелкозернистого, подробного моделирования всех аспектов веб-сервисов — практически всего, что должен знать интеллектуальный человек. Таким образом, усилия по моделированию резко возрастают в конце мелкозернистого моделирования. С другой стороны, там, где моделирование очень грубое и слабое моделирование облегчает управление, усилия по управлению распределенными системами резко возрастают, как показывает опыт прошлого. Независимо от точного масштаба детализации и усилий, качественное указание затрат на управление и моделирование, как показано на рисунке 1, приводит к общей картине общих затрат, как показано на том же рисунке.

Рисунок 1: Стоимость моделирования по сравнению с управлением

Мы реализуем наш подход с помощью комплексной онтологии для моделирования сервисов и задач управления сервисами, Core Ontology of Services (CoS), основанной на основополагающей онтологии DOLCE [11]. Мы не рассматриваем CoS как стандарт, но понимаем его как чистую справочную онтологию для устранения неоднозначности перегруженных терминов, таких как веб-служба.

Оставшаяся часть этого документа состоит из разделов, содержащих обсуждение вариантов использования, некоторые замечания о CoS, описание прототипа, связанную работу и выводы.

Чтобы воспользоваться преимуществами компромисса, показанного на рис. 1, потенциальные варианты приложений должны приблизиться к точке минимальных общих усилий. Мы определили и проанализировали ряд вариантов использования, которые можно ожидать от семантического управления с использованием нашего подхода. Они также позволяют нам отличить семантическое управление от других задач, связанных с разработкой веб-сервисов, и от полной автоматизации, как постулируется семантическими веб-сервисами. Подробное изложение нашего анализа дано в [9].], а мы ограничимся кратким обсуждением нескольких примеров.

Обнаружение циклов в цепочке вызовов
Приложения на основе веб-служб обычно используют асинхронный обмен сообщениями, что приводит к возникновению сложных протоколов взаимодействия между деловыми партнерами. Существующие инструментальные средства проектирования рабочих процессов только визуализируют локальный поток и оставляют согласование сообщений с деловыми партнерами на усмотрение разработчика. Мы считаем, что в машиночитаемом формате доступно достаточно информации, чтобы инструмент мог помочь разработчику в оценке глобального потока. Например, структура локального потока может быть объединена с общедоступными абстрактными потоками партнеров для обнаружения петель в цепочке вызовов, которые могут привести к незавершению работы системы.
Несовместимые входы и выходы
Проверка типов уже не так проста, если использовать слабосвязанные сервисы, которыми управляет большое количество организаций. Кроме того, интерпретация термина B2B, такого как «цена», может быть различной, даже если синтаксически он относится к согласованному типу XML-схемы. Например, у разных партнеров могут быть разные предположения о валюте и деталях налогообложения. Система, которая автоматически сравнивает входы и выходы связи в соответствии с более подробной моделью, поможет предотвратить неожиданное поведение в системе.
Управление изменениями
Система, которая больше не находится под жестким контролем одного организационного подразделения, определенно будет подвержена проблемам с версиями служб. Обновление одного компонента уже требует тесного сотрудничества между участвующими сторонами, и это, без сомнения, будет намного сложнее в приложениях на основе веб-сервисов. Следовательно, соответствующий набор инструментов для составления процессов должен поддерживать мониторинг определений интерфейсов услуг поставщиков.
Агрегирование служебной информации
Службы часто будут реализованы на основе других служб. Поставщик услуг публикует информацию о своих услугах. Сюда могут входить соглашения об уровне обслуживания с указанием гарантированного времени отклика в наихудшем случае, стоимости услуги или средних показателей доступности. Запрашивающая услуга, в данном случае разрабатываемая составная услуга, может собирать эту информацию от соответствующих поставщиков услуг. В свою очередь, он предлагает услугу и должен публиковать аналогичные номера. Мы предполагаем инструмент, который поможет администратору предоставить первую часть этих данных путем агрегирования данных, собранных от внешних поставщиков.
Другие варианты использования
которые подробно описаны в [9], включают анализ контекстов сообщений, выбор функциональных возможностей и политик обслуживания, сопоставление параметров связи и анализ качества обслуживания. Только что рассмотренные варианты использования показывают, что мы хотим облегчить выполнение задач управления, охватывающих широкий спектр аспектов. Таким образом, лежащая в основе онтология должна обеспечивать возможность моделирования таких разнообразных аспектов, как профили услуг, таксономии услуг, политики, информация о рабочих процессах, описания интерфейсов и информация о качестве услуг. Мы также стремимся согласовать неявные, но достаточно схожие концептуальные модели, лежащие в основе всех усилий по WS*.

Помимо удовлетворения требований к представлению, наша цель — максимально снизить затраты на моделирование. В [7,4] мы проанализировали существующие попытки создания онтологий и пришли к выводу, что их недостаточное качество онтологии усложняет задачу моделирования по нескольким причинам. Следовательно, мы пытаемся упростить эту задачу, повторно используя проверенную фундаментальную онтологию вместо того, чтобы моделировать все с нуля. Основополагающие онтологии представляют собой высококачественные формализации понятий и ассоциаций, не зависящих от предметной области.

Рис. 2. Базовая онтология служб .

На рис. 2 показан тщательно продуманный набор онтологий, которые мы повторно использовали и создали соответственно. Он состоит из базовой онтологии DOLCE [11], онтологических модулей для контекстного моделирования (Descriptions & Situations [3]) и планов (Ontology of Plans [2]). Все три используются для формулирования основной онтологии услуг 2 , который моделирует службы и их взаимосвязи независимым от домена способом. Наконец, онтологии предметной области специализируют концепции, ассоциации и аксиомы в конкретных условиях. За подробностями читатель вновь отсылается к [9].

Роль базовой онтологии сервисов по отношению к существующим усилиям, таким как OWL-S [13] или WSMO [1], где предполагаемое значение терминов часто неоднозначно, заключается в обоснованном наименьшем общем знаменателе. Существующие усилия могут быть приведены в соответствие с этой онтологией и, таким образом, согласованы. Например, [7] показывает, как можно выровнять OWL-S.

Существует несколько очевидных целевых платформ для интеграции нашего семантического управления веб-сервисами, например. инструменты управления корпоративными приложениями, такие как IBM Tivoli, программные IDE, такие как Eclipse, механизмы рабочих процессов, такие как Microsoft Biztalk или серверы приложений. Для нашего прототипа мы решили реализовать семантическое управление веб-службами на сервере приложений по двум причинам. Во-первых, приложения, основанные на веб-службах, часто реализуются с помощью серверов приложений, поскольку они обеспечивают базовую инфраструктуру. Во-вторых, мы уже интегрировали семантическую технологию в наш собственный сервер приложений на основе онтологий под названием KAON SERVER 9. 0090 3 . KAON SERVER основан на сервере приложений JBoss 4 с открытым исходным кодом и добавляет онтологическую инфраструктуру для работы с программными компонентами, такими как EJB или сервлеты [8,10].

Наш подход использует инфраструктуру веб-служб и онтологий KAON SERVER в качестве основы для семантического управления веб-службами. Существующие описания WS* по-прежнему передаются в соответствующие механизмы для обеспечения безопасности, транзакций или рабочего процесса. Разработчику еще необходимо ознакомиться и работать с описаниями WS*.

Однако мы берем описания WS* за основу, т. е. анализируем их, извлекаем соответствующую информацию и интегрируем их как экземпляры в нашу онтологию. Аналогичным образом можно использовать уже используемые программный код и инструменты моделирования. В результате разработчик может запросить и обосновать согласованную концептуальную модель, охватывающую несколько аспектов (рис. 3).

Рисунок 3: Интеграция в KAON SERVER.

В качестве примера вывода, полученного из описания BPEL и WS-Policy, рассмотрим следующий случай. Предположим, что интернет-магазин реализован с внутренними и внешними веб-сервисами, составленными и управляемыми механизмом BPEL. После отправки заказа процесс BPEL проверяет кредитную карту клиента на действительность в зависимости от типа кредитной карты (VISA, MasterCard и т. д.). Мы предполагаем, что поставщики кредитных карт предлагают эту функцию через веб-службы. Таким образом, соответствующий BPEL-процесс checkAccount вызывает одну из веб-служб провайдера в зависимости от кредитной карты клиента.

Теперь предположим, что веб-служба одного поставщика кредитных карт, скажем, MasterCard, принимает только аутентифицированные вызовы, соответствующие Kerberos или X509. Такие политики указаны в соответствующем документе WS-Policy. Вызов завершится ошибкой, если разработчик не обеспечит соблюдение политик. Это означает, что разработчик должен проверять политики вручную во время разработки или должен реализовать эту функцию, чтобы реагировать на политики во время выполнения.

Поскольку информацию о процессах и политиках можно разобрать, проанализировать и интегрировать в нашу онтологию, проверка существования внешних политик сводится к простому запросу. Без нашего подхода разработчику пришлось бы собирать и проверять эту информацию вручную, анализируя документы BPEL и WS-Policy. Как мы можем понять из этого небольшого примера, желательно запросить систему для семантического управления, а не вручную проверять сложный набор определений процессов. Мы можем придумать более сложные примеры, когда мы запрашиваем определенные ограничения политики или когда у нас есть большие косвенные каскады процессов.

Разработчикам приходится сталкиваться с множеством спецификаций WS*, таких как WSDL, WS-Policy, WS-Coordinate, WS-Transaction или BPEL. Из-за их огромного количества и разрозненности управление веб-службами с помощью WS* требует от разработчика значительных усилий по управлению. Не существует согласованной формальной модели WS* и нет средств запрашивать, возможно, нежелательные выводы, возникающие в результате интеграции нескольких описаний WS*.

Тем не менее, в настоящее время возникает несколько семантических стандартов в области исследований, которую часто называют «семантической веб-службой» [6]. В отличие от нашего подхода, они нацелены на полную автоматизацию вызова, обнаружения и составления веб-сервисов. Однако общие языки онтологии обычно недостаточно выразительны для достижения этих целей. Например. [6] использует логику описания, расширенную Golog для автоматизации задач планирования. Golog — это язык программирования высокого уровня, основанный на ситуационном исчислении. Кроме того, цель полной автоматизации с помощью семантического моделирования потребует очень мелкозернистого, детального моделирования всех аспектов веб-сервисов, что приведет к высоким затратам на моделирование. Наш подход находится между двумя крайностями WS* и семантическими стандартами и находит хороший компромисс между затратами на моделирование и управление. В следующем абзаце обсуждаются некоторые семантические усилия.

Например, два подхода пытаются внедрить семантическую технологию в UDDI. Первый, [14], предлагает таксономическую поддержку семантики в реестре. Основная цель состоит в том, чтобы обеспечить лучшее обнаружение и сопоставление за счет использования семантических описаний. Второй пытается достичь аналогичных целей путем включения профилей OWL-S в реестр UDDI [12]. OWL-S 5 — одна из первых основных онтологий, явно нацеленных на автоматическое обнаружение, автоматический вызов, автоматическую композицию и взаимодействие, а также автоматическое выполнение веб-сервисов. Онтология моделирования веб-сервисов (WSMO) [1] имеет цели, аналогичные OWL-S. Однако он дополнительно определяет среду выполнения (WSMX) для динамического обнаружения, выбора, посредничества, вызова и взаимодействия семантических веб-служб. [5] принимают во внимание, что большая часть семантических усилий была оторвана от появляющихся стандартов WS*. Следовательно, они предлагают восходящий подход к обогащению BPEL семантикой. Однако они также пытаются включить автоматическое обнаружение, настройку и семантический перевод служб.

В определенном смысле наш подход похож на то, как решается задача в инженерии, управляемой моделями (MDE), а именно. абстрагируя моделирование некоторых частей архитектуры, сохраняя при этом полный контроль за инженером-программистом. Однако MDE/MDA 6 и семантическое управление различаются, поскольку последнее представляет собой точную, формальную исполняемую модель, которую можно использовать не только во время компиляции (как MDE/MDA), но также для горячего развертывания или во время выполнения. Действительно, основная идея MDA состоит в том, чтобы отделить концептуальные проблемы, например, какой компонент использует какой другой компонент, от проблем, связанных с реализацией, таких как какая версия интерфейса приложения требует каких версий библиотек Windows. MDA достигает этого разделения, разлагая две задачи на множители, указывая их отдельно и компилируя их в исполняемый файл. Несмотря на то, что MDA уже обеспечивает концептуальное моделирование для улучшения управления сложными системами, MDA имеет два недостатка. Во-первых, MDA требует этапа компиляции, предотвращающего изменения во время выполнения, которые характерны для программного обеспечения сервера приложений. Во-вторых, сам MDA не может подвергаться сомнению или анализу. Следовательно, нет возможности спросить систему, действительна ли какая-то конфигурация или нужны ли дополнительные компоненты.

Наш подход также дополняет возникающие в настоящее время спецификации управления в сообществе веб-сервисов. Во-первых, OASIS работает над распределенным управлением веб-сервисами 7 . Во-вторых, WS-Management от IBM и других компаний представляет собой конкурирующую спецификацию с аналогичными целями. Оба варианта использования частично совпадают с нашим подходом, но они могут значительно выиграть от семантической технологии.

Мы показали, какой вклад семантическое управление веб-службами может внести в общее управление веб-службами. Мы описали варианты использования для семантического управления веб-службами, которые могут быть реализованы с помощью существующих технологий и которые обеспечивают немедленную пользу их целевым группам, то есть разработчикам программного обеспечения и администраторам, которые имеют дело с веб-службами. Варианты использования показали, что семантические описания могут играть плодотворную роль в поддержке интегрированного представления определений веб-служб в WS*. В основу интеграции мы положили Core Ontology of Services.

Несмотря на то, что мы внедрили прототип в качестве доказательства концепции нашего подхода, в долгосрочной перспективе жизнеспособность и успех семантических описаний будут проявляться только в их успешном использовании в интегрированных средах разработки и выполнения. Разработка соответствующей парадигмы семантического управления веб-сервисами посредством вариантов использования, онтологий, прототипов и примеров является важным шагом в этом направлении.

Версия этого документа в формате pdf доступна на веб-страницах авторов по адресу http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS/dob/pubs/icws2005.pdf. Статья основана главным образом на [9]. Базовая онтология сервисов доступна по адресу http://cos.ontoware.org. Реализация прототипа доступна на http://kaon. semanticweb.org/server.

1
Дитер Фензель и Кристоф Басслер.
Платформа моделирования веб-служб WSMF.
Электронная коммерция: исследования и приложения , 1:113-137, 2002.
2
Альдо Ганджеми, Стефано Борго, Карола Катеначчи и Джос Леманн.
Таксономии задач для содержания знаний.
Поставка Metokis d07, июнь 2004 г.
3
Альдо Гангеми и Питер Мика.
Понимание семантической сети через описания и ситуации.
В DOA/CoopIS/ODBASE 2003 Proceedings , LNCS. Спрингер, 2003.
4
Альдо Ганджеми, Питер Мика, Марта Сабу и Даниэль Оберле.
Онтология сервисов и описания сервисов.
Технический отчет, Лаборатория прикладной онтологии (ISTC-CNR), Viale Marx, 15, 00137 Roma, 2003.
5
Дэниел Дж. Манделл и Шейла Макилрайт.
Адаптация BPEL4WS для семантической сети: восходящий подход к взаимодействию веб-сервисов.
В 2-й междунар. Semantic Web Conference , том 2870 из LNCS , страницы 227-247. Спрингер, 2003.
6
Шейла А. Макилрайт, Тран Цао Сон и Хунлей Цзэн.
Семантические веб-сервисы.
Интеллектуальные системы IEEE , 16(2):46-53, март 2001 г.
7
Питер Мика, Даниэль Оберле, Альдо Гангеми и Марта Сабу.
Основы сервисных онтологий: согласование OWL-S с DOLCE.
In The 13th International World Wide Web Conference Proceedings , страницы 563-572. АКМ, май 2004 г.
8
Даниэль Оберле, Андреас Эберхарт, Штеффен Стааб и Рафаэль Фольц.
Разработка и управление программными компонентами на сервере приложений на основе онтологий.
В 5-й Международной конференции по промежуточному программному обеспечению , LNCS. Спрингер, 2004.
9
Даниэль Оберле, Штеффен Лампартер, Андреас Эберхарт и Штеффен Стааб.
Семантическое управление веб-сервисами.
Технический отчет, Университет Карлсруэ, 2005 г.
http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS/dob/icws2005.pdf.
10
Даниэль Оберле, Штеффен Стааб, Руди Штудер и Рафаэль Фольц.
Поддержка разработки приложений в семантической сети.
ACM Transactions on Internet Technology (TOIT) , 4(4), ноябрь 2004 г.
11
А. Олтрамари, А. Ганджеми, Н. Гуарино и К. Мазоло.
Подсластить онтологии с помощью DOLCE.
В Ontologies and the Semantic Web, 13th Int. Конференция, EKAW 2002, Труды , 2002.
12
Массимо Паолуччи, Такахиро Кавамура, Терри Р. Пейн и Катя П. Сикара.
Импорт Semantic Web в UDDI.
В CAiSE 2002 International Workshop, WES 2002 , страницы 225-236, 2002.
13
Коалиция служб DAML.
Черновой выпуск OWL-S 1.0.
http://www.daml.org/services/owl-s/1.0/, декабрь 2003 г.
14
Макс Воскоб.
Требование UDDI Spec TC V4 — поддержка таксономии для семантики.
OASIS, 2004.
http://www.oasis-open.org.
Сноски
Даниэль Оберле получает поддержку Федерального министерства образования и исследований Германии (BMBF) в рамках проекта SmartWeb.
Штеффен Лампартер поддерживается Немецким исследовательским фондом в Высшей школе управления информацией и рыночной инженерии (грант DFG № GRK 89).5).
Судхир Агарвал работает при поддержке Федерального министерства образования и исследований Германии (BMBF) в рамках проекта Интернет-экономики SESAM.
Stephan Grimm поддерживается Европейским Союзом в рамках проекта IST DIP (№ FP6 — 507483).
# Паскаль Хитцлер поддерживается Федеральным министерством образования и исследований Германии (BMBF) в рамках проекта SmartWeb и Европейским союзом в рамках сети передового опыта KnowledgeWeb.
1 http://www.w3.org/2001/ws/BestPractices/SE/ODA/
2 Поддерживается на http://cos.