Reaalaja lingitud andmevoogude filtreerimine

Date

2016

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Abstract

Viimastel aastetel on veebis kiiresti kasvanud lingitud andmete hulk. Lingitud andmeid, mis on tihti kodeeritud RDF-formaadis, peetakse “viie tärni” andmeteks avatud andmete kontekstis tänu nende kasutatavusele ja potentsiaalile. Kuigi on märgata progressi lingitud andmete tehnoloogiate arengus ja nende töötlemises, pole veel suudetud nende täit potentsiaali saavutada. Üks väljakutsetest on lingitud andmevoogude peal järelduste tegemine, mis on alles hiljuti hakkanud uuringutes koguma hoogu. Nende tulemusena on pakutud välja päringu keeled nagu C-SPARQL ja loodud tuletusmootorite implementatsioonid. Neid mootoreid on senini testitud ainult akadeemilistes keskkondades. Selle töö eesmärk on luua täielikult töötav prototüüp lingitud andmevoogude töötlemiseks sõnumipõhistes süsteemides, mis suudab lingitud andmetest koosnevat sõnumite järjekorda näha kui andmevoogu ja filtreerida seda C-SPARQL-i mootoriga, mis oli üks esimesi omalaadseid. Selle süsteemi südames olevat C-SPARQL-i mootorit testisime CityBench võrdlusuuringu programmiga võttes arvesse ärivaldkonda kuuluvat reaalaja rakendust Inforegister NOW!, mis on veel arendusfaasis.
The amount of linked data in the Web has increased rapidly in recent years. Linked data, often encoded in RDF, is considered as five-star data in the context of open data due to its usability and potential. Although there has been progress in development of linked data technologies and data processing models, still the full potential of linked data has not been realized. One of the challenges is reasoning over linked data streams, which has just recently gained momentum in research. As a result query languages, such as C-SPARQL, have been proposed and corresponding stream reasoning engines have been implemented. However, such implementations have been evaluated so far mostly in academic settings. This work describes a fully functional proof of concept implementation of a stream reasoning system for message-oriented systems, which is capable of exposing a message queue as a linked data stream, which can be filtered by using C-SPARQL - one of the earliest linked data processing engines. The performance of the C-SPARQL engine, which lies at the heart of the implementation, is evaluated by using CityBench benchmark with settings of an enterprise-scale real-time economy application Inforegister NOW!, which is currently under development.

Description

Keywords

Citation