23、语义网赋能的Web服务:现状与行业挑战

语义网赋能的Web服务:现状与行业挑战

1. 引言

在当今信息时代,信息的搜索、提取、表示、解释和维护面临着严重问题,主要原因是缺乏高效的信息处理支持。解决知识管理、企业应用集成和电子商务等领域的问题,有望将网络服务提升到一个全新的质量水平,这吸引了众多优秀人才和研究团队积极投入其中。

Web服务技术的出现与基于互联网创建电子商务系统以及解决企业应用集成问题紧密相关。“Web服务”指的是在万维网中用于应用程序间通信的可编程接口。而W3C的元数据活动则与知识管理问题紧密相连,它源于让网络信息能被机器理解的理念。这一活动为网页内容的元数据标注提供了方法,并进一步发展成语义网的愿景,即构建一个以数据为导向、带有元数据和资源间链接的网络,以实现各种语义感知应用之间的有效发现、集成、自动化和互操作性。

目前,基于语义网技术的Web服务技术虽前景光明,但也引发了一系列问题,例如这些不同技术目前的集成程度如何、它们的组合形式是怎样的、这种组合如何使企业应用集成和分布式知识管理系统开发等问题更易解决且解决方案更可靠。

本文的目标主要分为以下几个方面:
1. 分析Web服务和语义网技术的当前状态。
2. 探讨Web服务和语义网方法存在的问题,以及智能Web服务的概念。
3. 研究语义感知服务面临的挑战和技术问题,明确需要开展的工作和所需工具,以及在行业中迈向语义网赋能系统的第一步。

2. Web服务和语义网

从广义上讲,Web服务属于一种模型,在该模型中,电子商务流程中的任务分布在全球网络中且可被访问。从另一个角度看,Web服务是一系列新兴标准的集合,描述了面向服务、基于组件的应用程序架构。Web服务通过

内容概要:本文围绕VMware虚拟化环境在毕业设计中的应用,重点探讨其在网络安全AI模型训练两大领域的实践价值。通过搭建高度隔离、可复现的虚拟化环境,解决传统物理机实验中存在的环境配置复杂、攻击场景难还原、GPU资源难以高效利用等问题。文章详细介绍了嵌套虚拟化、GPU直通(passthrough)、虚拟防火墙等核心技术,并结合具体场景提供实战操作流程代码示例,包括SQL注入攻防实验中基于vSwitch端口镜像的流量捕获,以及PyTorch分布式训练中通过GPU直通实现接近物理机性能的模型训练效果。同时展望了智能化实验编排、边缘虚拟化和绿色计算等未来发展方向。; 适合人群:计算机相关专业本科高年级学生或研究生,具备一定虚拟化基础、网络安全或人工智能背景,正在进行或计划开展相关方向毕业设计的研究者;; 使用场景及目标:①构建可控的网络安全实验环境,实现攻击流量精准捕获WAF防护验证;②在虚拟机中高效开展AI模型训练,充分利用GPU资源并评估性能损耗;③掌握VMware ESXi命令行vSphere平台协同配置的关键技能; 阅读建议:建议读者结合VMware实验平台动手实践文中提供的esxcli命令网络拓扑配置,重点关注GPU直通的硬件前提条件端口镜像的混杂模式设置,同时可延伸探索自动化脚本编写能效优化策略。
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