BÁO CÁO TIỂU LUẬN ĐỀ TÀI QUẢN LÝ MẠNG VÀ DỊCH VỤ DỰA TRÊN AI

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG
KHOA VIỄN THƠNG I

BÁO CÁO TIỂU LUẬN
ĐỀ TÀI: QUẢN LÝ MẠNG VÀ DỊCH VỤ DỰA
TRÊN AI
NHĨM MƠN HỌC: NHĨM 01
Giảng viên: TS. HỒNG TRỌNG MINH
NHĨM TIỂU LUẬN: 15
Sinh viên:
NGUYỄN CHÍ VŨ

B18DCVT446

NGUYỄN PHƯƠNG NAM

B18DCVT302

NGUYỄN BÁ LONG

B18DCVT254

Hà Nội, 3/2022


Bài tập lớn mơn chun đề

BẢNG PHÂN CƠNG CƠNG VIỆC

Nguyễn Phương Nam-B18DCVT302
( Thành viên)

Nguyễn Bá Long-B18DCVT254
( Thành viên )
Nguyễn Chí Vũ-B18DCVT446
( Trưởng nhóm )

Tìm hiểu làm nội dung chương 1 + chương 2 (
cụ thể nội dung 2.1 đến 2.3) tổng hợp và hồn
thiện bài báo cáo
Tìm hiểu làm nội dung chương 2 ( cụ thể nội
dung 2.4 đến 2.7) + chương 3( cụ thể nội dung
3.1), hoàn thiện slide PowerPoint
Tìm hiểu và làm nội dung chương 3 ( cụ thể
nội dung 3.2).


Bài tập lớn môn chuyên đề

MỤC LỤC
DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ.....................................................................1
THUẬT NGỮ VIẾT TẮT....................................................................................2
LỜI NĨI ĐẦU.......................................................................................................4
Chương 1: Giới thiệu chung.................................................................................5
1.1 Giới thiệu......................................................................................................5
1.2 Thuật ngữ.....................................................................................................6
Chương 2: Các vấn đề cần được giải quyết trong quản lý mạng và dịch vụ....8
2.1 Các vấn đề quản lý mạng hiện tại...............................................................8
2.2 Tìm hiểu nhu cầu của người dùng và nhà điều hành................................9
2.3 Chuyển nhu cầu kinh doanh sang dịch vụ mạng.....................................11
2.4 Sự cần thiết phải kết hợp tính năng động................................................15
2.5 Phản ứng theo ngữ cảnh............................................................................17

2.6 Kết hợp Nhận thức Tình huống................................................................19
2.7 Tóm tắt các giải pháp vấn đề được đề xuất.............................................19
Chương 3: Nguyên tắc và kiến trúc nhận thức................................................22
3.1 Nguyên tắc nhận thức................................................................................22
3.1.1 Nhận thức.............................................................................................22
3.1.2 Vịng lặp kiểm sốt nhận thức và thích ứng......................................24
3.1.3 Biểu diễn tri thức.................................................................................25
3.1.4 Bộ nhớ..................................................................................................25
3.2 Kiến trúc nhận thức...................................................................................26
3.2.1 Tổng quan............................................................................................26
3.2.2 Nhà môi giới API.................................................................................27
3.2.3 Xử lý đầu vào và đầu ra......................................................................28
3.2.4 Chức năng xử lý nhận thức................................................................29
3.2.5 Đạt được Mục tiêu trong Kiến trúc Nhận thức.................................37
KẾT LUẬN.......................................................................................................... 38


Bài tập lớn mơn chun đề

DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH VẼ

Bảng 1.1

Thuật ngữ

Bảng 2.1

Tóm tắt giải pháp vấn đề

Hình 2.1

OSS mơ hình ống dẫn

Hình 2.2

Sự liên tục của chính sách

Hình 2.3

Sơ đồ khối chức năng của một trình dịch ngữ nghĩa trên mỗi mức liên
tục

Hình 2.4

Sơ đồ khối đơn giản của kiến trúc FOCALE

Hình 2.5

Lập luận dựa trên ngữ cảnh

Hình 3.1

Phiên bản đơn giản hóa của vịng điều khiển FOCALE

Hình 3.2

Một tập hợp các vịng điều khiển thích ứng và nhận thức

Hình 3.3

Sơ đồ khối chức năng được đơn giản hóa của một kiến trúc nhận thức

Hình 3.4

Kiến trúc chức năng cấp cao của mạng nhận thức

Hình 3.5

Khối chức năng nhận thức tình huống

Hình 3.6

Xử lý kiến thức: đối sánh bản thể học liên kết cho một phần tử mô hình

Hình 3.7

Xử lý kiến thức: liên kết các khái niệm bản thể học mới

Hình 3.8

Chế độ xem đơn giản của mơ hình chính sách MEF

NHĨM 15

1


Bài tập lớn môn chuyên đề

THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

Chữ viết tắt

Nghĩa tiếng anh

Nghĩa tiếng việt

AI

Artificial Intelligence

Trí tuệ nhân tạo

API

Application Programming Interfaces

BDDM

Business-Driven Device
Management

Giao diện lập trình ứng
dụng
Quản lý thiết bị theo hướng
kinh doanh

BUS

Business Applications

Ứng dụng kinh doanh

BSS

Business Support Systems

Hệ thống hỗ trợ kinh doanh
hiện tại

CLI

Command line interface

Giao diện dòng lệnh

ESB

Enterprise Service Buses

ECA

Event-Condition-Action

FSM

Finite-State Machines

FOCALE

Foundation, Observe, Compare, Act,

Learn, rEason

Bus dịch vụ doanh nghiệp
tiêu chuẩn
Sự kiện-Điều kiện-Hành
động
Máy trạng thái hữu hạn

HAS-A
IS-A

Internet Security and Acceleration

Bảo mật và Tăng tốc
Internet

LSTM

Long Short-Term Memory

Mạng bộ nhớ ngắn hạn dài

MDE

Model-driven engineering

Kỹ thuật hướng mơ hình

MCM

MEF Core Model

Mơ hình cốt lõi của MEF

MPM

MEF Policy Model

Mơ hình Chính sách MEF

NLP

Neuro Linguistic Programming

Ngơn ngữ lập trình tư duy

OPEX

OPerational EXpenditure

Chi phí Hoạt động

OSS

Operational Support Systems

Hệ thống hỗ trợ hoạt động

OODA

Observe-Orient-Decide-Act

OWL

Web Ontology Language 

Ngôn ngữ Bản thể học Web

PDO

Policy Driven Orchestration

Điều phối theo hướng chính
sách

NHĨM 15

2


Bài tập lớn môn chuyên đề
SLA

Service Level Agreement

Mức độ thỏa thuận dịch vụ

SLO

Service Level Objectives

Mục tiêu mức độ dịch vụ

SLV

Service Level Values

Giá trị mức dịch vụ

SDN

Software-Defined Networking

SNMP

Simple Network Management
Protocol
Unified Modeling Language

Mạng điều khiển bằng phần
mềm
Giao thức quả lý mạng đơn
giản
Ngôn ngữ mơ hình hóa
đồng nhất
Ngơn ngữ mơ hình hóa dữ
liệu

UML
YANG

NHĨM 15

3


Bài tập lớn mơn chun đề

LỜI NĨI ĐẦU
Trí tuệ nhân tạo AI là loại công nghệ được con người cựu kỳ quan tâm, nhất là khi
chúng ta đã bước sang nền cơng nghiệp 4.0 như hiện nay thì AI nói lại càng trở nên
bùng nổ hơn. Trong nội dung bài tiểu luận này ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về việc quản
lý mạng và dịch vụ dựa trên loại công nghệ này.
Nội dung bài tiểu luận này được chia thành 3 chương.
Chương 1 giới thiệu về những khó khăn và bất cập về việc quản lý mạng và cung
cấp dịch vụ trong thời đại công nghệ bùng nổ như hiện nay, khẳng định sự cần thiết
của mạng lưới thông minh trong việc giải quyết những khó khăn hiện nay.
Chương 2 phân tích các vấn đề mấu chốt mà cần phải giải quyết trong quản lý
mạng và cung cấp dịch vụ như “các vấn đề quản lý mạng hiện tại”, “tìm hiểu nhu cầu
của người dùng và nhà điều hành”…. Nêu qua một số giải pháp vấn đề được đề xuất
Chương 3 ta sẽ tập chung đi sâu vào hai nội dung chính là nguyên tắc nhận thức
và kiến trúc nhận thức.Tập hợp các nguyên tắc chính để thiết kế và hiểu được các kiến
trúc nhận thức, tiếp theo sẽ phân tích một hệ thống nhận thức là như thế nào, cấu tạo
và phương thức hoạt động của nó.

NHĨM 15

4

Bài tập lớn môn chuyên đề

Chương 1: Giới thiệu chung
1.1 Giới thiệu
Các chức năng giám sát và cung cấp quản lý mạng và dịch vụ hiện nay đang ngày
càng phức tạp. Sự gia tăng của các công nghệ khác nhau, cũng như các cách triển khai
khác nhau từ các nhà cung cấp khác nhau, địi hỏi q trình xử lý theo vòng lặp của
con người, việc này tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi. Ngoài ra, người dùng đang địi
hỏi các dịch vụ phức tạp hơn (ví dụ: dịch vụ nhận biết ngữ cảnh, dịch vụ cá nhân hóa).
Tuy nhiên, những vấn đề này cịn khá nhạt nhịa so với khả năng cung cấp các
dịch vụ mạng được cung cấp theo nhu cầu kinh doanh hiện tại của tổ chức. Vấn đề này
lần đầu tiên được hình thành vào năm 2002, được gọi là quản lý thiết bị theo hướng
kinh doanh (BDDM). Các kiến trúc quản lý mạng gặp phải tình trạng khơng có khả
năng xác định và sử dụng các quy trình nghiệp vụ để thúc đẩy cấu hình và quản lý tài
nguyên mạng,các dịch vụ mạng. BDDM là một mơ hình cho phép các quy tắc nghiệp
vụ quản lý việc xây dựng các hàm và lệnh cấu hình cho một thiết bị cũng như thực thi
cách cấu hình của một thiết bị được tạo, xác minh, phê duyệt và triển khai. BDDM sử
dụng các loại chính sách khác nhau để quản lý các khía cạnh khác nhau của việc cung
cấp dịch vụ mạng. Các chính sách này tạo thành một chuỗi liên tục đại diện cho vịng
đời hồn chỉnh của các dịch vụ mạng, thu hẹp khoảng cách tự động hóa giữa các lớp
dịch vụ và phần tử, đồng thời kiểm soát dịch vụ mạng và tài nguyên nào được phân bổ
cho người dùng nào. Quan trọng hơn, một chuỗi chính sách liên tục là rất quan trọng
để đại diện cho nhu cầu của các khu vực bầu cử khác nhau.
Vấn đề này càng trở nên trầm trọng hơn khi mức độ trừu tượng hóa kinh doanh
tăng lên. Ví dụ: giả sử một nhà khai thác mạng muốn tối ưu hóa tập hợp các dịch vụ
được cung cấp để tối đa hóa doanh thu trong khi giảm thiểu sự gián đoạn của khách
hàng bằng cách đảm bảo rằng các tính năng như bảo mật và tính khả dụng không dành
cho những khách hàng quan trọng hơn. Đây có thể được hình thành như một bài tốn
tối ưu hóa đa mục tiêu, trong đó các quyết định tối ưu cần phải được thực hiện, mặc dù
tất cả các mục tiêu có thể khơng được tối ưu hóa đồng thời. Nếu có một số điểm khơng

chắc chắn về việc liệu các thuộc tính của một lựa chọn có được đảm bảo hay khơng,
thì vấn đề cũng có thể được định nghĩa như một hàm tiện ích đa thuộc tính, trong đó
độ khơng đảm bảo và rủi ro đối với từng thuộc tính của một mục tiêu được mơ hình
hóa; điều này sau đó có thể được tối ưu hóa bằng một số phương pháp, chẳng hạn như
lập trình tuyến tính số nguyên đa hướng. Vấn đề với những cách tiếp cận này khơng
phải là tốn học, mà là cách sử dụng kết quả để xác định và quản lý các dịch vụ mạng
một cách hợp lý.
Một yếu tố khác là tính đến chi phí tiền tệ liên quan đến việc cung cấp quá mức
hoặc cung cấp dưới mức cơng suất mạng, khả năng tính tốn và các khả năng khác.
NHÓM 15

5


Bài tập lớn mơn chun đề
Điều này có thể được nắm bắt theo một số cách, chẳng hạn như các hạn chế đối với
việc thực hiện một mục tiêu hoặc các thuộc tính bổ sung của việc lựa chọn một cách
tiếp cận cụ thể.
Do đó, các nhà khai thác lo ngại về sự phức tạp ngày càng tăng của việc tích hợp
các nền tảng khác nhau trong mạng và mơi trường hoạt động của họ. Những thách
thức tương tác giữa con người với con người làm tăng thời gian tiếp thị các dịch vụ
tiên tiến và sáng tạo. Hơn nữa, khơng có cơ chế dựa trên tiêu chuẩn khoa học và có thể
mở rộng để cung cấp các dịch vụ theo ngữ cảnh (ví dụ: các dịch vụ thích ứng với
những thay đổi về nhu cầu của người dùng, mục tiêu kinh doanh hoặc điều kiện môi
trường). Những yếu tố này và các yếu tố khác góp phần vào Chi phí Hoạt động
(OPEX) rất cao cho việc vận hành và quản lý mạng. Người vận hành cần tối ưu hóa
việc sử dụng các tài nguyên được nối mạng (ví dụ: thơng qua tự động hóa các quy
trình giám sát và cấu hình mạng của họ để giảm OPEX này). Quan trọng hơn, các nhà
mạng cần cải thiện việc sử dụng và bảo trì hệ thống mạng của mình.
Các ví dụ trên càng trở nên trầm trọng hơn do sự thay đổi thường xuyên của nhu

cầu người dùng, mục tiêu kinh doanh và điều kiện mơi trường. Điều này địi hỏi q
trình tự động hóa được cải thiện và các vịng điều khiển khép kín theo thời gian thực.
Do đó, mạng thông minh là cần thiết để phát hiện những thay đổi theo ngữ cảnh này,
xác định nhóm thiết bị và dịch vụ nào ảnh hưởng đến nhau và quản lý các dịch vụ kết
quả trong khi duy trì SLA.
1.2 Thuật ngữ
Chương này định nghĩa các thuật ngữ chính như sau (Bảng 1.1):
Bảng 1.1 Thuật ngữ
Thuật ngữ

Định nghĩa
Vịng điều khiển có hành động kiểm sốt phụ thuộc vào phản hồi từ
Vịng điều
đối tượng hoặc q trình được kiểm sốt để đạt được hành vi mong
khiển kín
muốn
Vịng điều
Vịng điều khiển khép kín có chức năng điều khiển thích ứng với đối
khiển khép tượng hoặc quá trình đang được điều khiển bằng cách sử dụng các
kín thích ứng tham số khơng xác định hoặc thay đổi theo thời gian
Một vịng kiểm sốt khép kín chọn lọc dữ liệu và hành vi để giám
Vịng điều
sát có thể giúp đánh giá trạng thái đạt được một bộ mục tiêu và tạo
khiển khép
ra dữ liệu, thông tin và kiến thức mới để tạo điều kiện thuận lợi cho
kín nhận thức
việc đạt được các mục tiêu đó
Q trình thu thập và hiểu dữ liệu và thơng tin cũng như sản xuất dữ
Sự nhận thức
liệu, thông tin và kiến thức mới

Mạng nhận Một mạng sử dụng nhận thức theo ngữ cảnh và tình huống để hiểu
thức
dữ liệu và hành vi mới, so sánh các đầu vào mới đó với mục tiêu
hiện tại của nó, sau đó hình thành các hành động để bảo vệ và đạt
NHÓM 15

6


Bài tập lớn môn chuyên đề

Bối cảnh
Nhận thức
theo ngữ
cảnh
Dựa theo
kinh nghiệm
Chính sách
Điểm tham
chiếu
Điểm tham
chiếu, bên
ngồi
Điểm tham
chiếu, bên
trong
Nhận thức
tình huống

NHĨM 15

được các mục tiêu đó, đồng thời học hỏi từ hậu quả của các hành
động của nó
Tập hợp các kiến thức được đo lường và suy luận mô tả môi trường
mà một thực thể tồn tại hoặc đã tồn tại
Việc thu thập thông tin về bản thân và môi trường của nó để cung
cấp các dịch vụ và tài nguyên được cá nhân hóa và tùy chỉnh tương
ứng với bối cảnh đó
Học tập thơng qua kinh nghiệm (cả từ các hành động được thực hiện
bởi hệ thống và các hành động được thực hiện bên ngồi hệ thống
có ảnh hưởng đến nó)
Một tập hợp các quy tắc được sử dụng để quản lý và kiểm sốt việc
thay đổi và duy trì trạng thái của một hoặc nhiều đối tượng được
quản lý
Một điểm khái niệm tại sự kết hợp của hai chức năng khơng chồng
chéo có thể được sử dụng để xác định loại thông tin truyền giữa các
chức năng này
Một điểm tham chiếu giữa hai hệ thống khác nhau
Một điểm tham chiếu trong các chức năng khác nhau của hệ thống
mà hệ thống bên ngồi khơng nhìn thấy được
Nhận thức về dữ liệu và hành vi liên quan đến các hoàn cảnh và điều
kiện liên quan của một hệ thống hoặc quy trình (“tình huống”), hiểu
ý nghĩa và tầm quan trọng của những dữ liệu và hành vi này cũng
như cách thức các quá trình, hành động và các tình huống mới suy ra
từ những dữ liệu này và các quy trình có thể sẽ phát triển trong
tương lai gần để cho phép ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn

7

Bài tập lớn môn chuyên đề

Chương 2: Các vấn đề cần được giải quyết trong quản lý mạng và
dịch vụ
2.1 Các vấn đề quản lý mạng hiện tại
Hầu hết các hệ thống hỗ trợ kinh doanh hiện tại (BSS) và hệ thống hỗ trợ hoạt
động (OSS) được thiết kế theo kiểu ống dẫn bao gồm các hệ thống tốt nhất để thực
hiện các nhiệm vụ cụ thể . Ví dụ, thơng thường có nhiều hệ thống kiểm kê, mỗi hệ
thống được thiết kế để hỗ trợ một tập hợp các thiết bị và hệ thống mạng cụ thể. Tuy
nhiên, điều này cản trở khả năng tương tác, vì mỗi hệ thống như vậy sử dụng chế độ
xem riêng của nó về môi trường được quản lý. Tất nhiên, điều này cản trở việc tổng
hợp thông tin từ các hệ thống khác nhau. Ví dụ về một OSS như vậy được thể hiện
trong Hình 2.1. Điều này tạo ra một số vấn đề, bao gồm những vấn đề sau:
• Hệ thống giống tốt nhất thể hiện khả năng ghép nối cao và tính liên kết thấp.
Điều này có nghĩa là một thành phần có thể phụ thuộc vào nhiều thành phần khác, vì
vậy khi nó được thay đổi, sự thay đổi đó sẽ tác động đến các thành phần khác.
• Khơng có cách nào dễ dàng để OSS này tương tác với BSS, cũng như với các
thực thể quản lý cấp thấp hơn (ví dụ: bộ điều khiển SDN hoặc bộ quản lý phần tử hoặc
bộ điều phối). Điều này biến OSS thành một đường ống cấp hệ thống.
• Việc thiếu dữ liệu thường được xác định sẽ cấm các thành phần khác nhau chia
sẻ và sử dụng lại dữ liệu chung, cả trong các thành phần của chính nó, mà cịn giữa các
hệ thống khác (ví dụ: BSS).
Trong ba vấn đề này, vấn đề phổ biến và bất lợi nhất là thiếu một kiến trúc thông
tin thống nhất. Điều này gây ra một số vấn đề ngăn cản thông tin từ các nguồn khác
nhau được sử dụng cùng nhau để tạo thành một bức tranh tồn cảnh hơn về mơi
trường. Ví dụ: giả sử rằng dữ liệu đề cập đến cùng một người có các tên khác nhau (ví
dụ: JohnS vs. Strassner.John vs. jstrassn). Mặc dù con người có thể đánh đồng những
điều này, nhưng máy móc làm như vậy là rất khó. Ví dụ khác, hãy xem xét cùng một
người, khi được đại diện trong ba hệ thống khác nhau, có ba dạng ID khác nhau (ví dụ:
ID của nhân viên 123456, EmpID của “SJ033ab” và ID là “123456”). Ba ID khác

nhau này có tên và kiểu dữ liệu khác nhau, khiến thiết bị gần như không thể nhận ra
rằng các ID này xác định cùng một đối tượng.
Có rất nhiều sự khơng tương thích về kỹ thuật. Ví dụ: khơng có thơng tin hoặc mơ
hình dữ liệu, chưa nói đến tiêu chuẩn, để giúp dịch các lệnh SNMP sang các lệnh giao
diện dịng lệnh hoặc các mơ hình mới hơn, chẳng hạn như YANG. Điều này chủ yếu là
do cú pháp và ngữ nghĩa mỗi biến thể của ba cách tiếp cận này được sử dụng bởi mỗi
nhà cung cấp khác nhau. Ngồi ra, có hàng trăm phiên bản hệ điều hành của nhà cung
NHÓM 15

8


Bài tập lớn môn chuyên đề
cấp. Đối với một số nhà cung cấp, hai thiết bị chạy cùng một phiên bản hệ điều hành,
nhưng có khả năng sử dụng các thẻ dịng khác nhau, có thể hiển thị các phản hồi khác
nhau cho cùng một lệnh. Lưu ý rằng có những điểm khơng tương thích khác, chẳng
hạn như giao thức và API. Những vấn đề này và những vấn đề tương tự có thể được
giải quyết, thứ nhất, sử dụng khái niệm Điểm tham chiếu và thứ hai, bằng cách thêm
ngữ nghĩa chính thức (ví dụ, bằng cách sử dụng lơgic chính thức hoặc bản thể học) vào
các mơ hình.

Hình 2.1 OSS mơ hình ống dẫn
2.2 Tìm hiểu nhu cầu của người dùng và nhà điều hành
Những điểm không tương thích về mặt kỹ thuật ở trên ngụ ý sự cần thiết phải có
một ngơn ngữ giống như Esperanto. Tuy nhiên, điều này giả định rằng tất cả người
dùng đều có cùng mục tiêu. Ví dụ: người dùng doanh nghiệp hiếm khi hiểu tất cả các
chi tiết kỹ thuật của một dịch vụ và tương tự, quản trị viên mạng hiếm khi hiểu các
khái niệm như Quản lý quan hệ khách hàng và lý do tại sao một khách hàng cụ thể nên
được đối xử theo một cách cụ thể. Ví dụ: một người dùng doanh nghiệp có thể nghĩ về
các tác động kinh tế của SLA, trong khi quản trị viên mạng có thể nghĩ về cách lập

trình các dịch vụ do SLA chỉ định. Tốt nhất, nên có các ngơn ngữ khác nhau có thể
NHĨM 15

9


Bài tập lớn môn chuyên đề
được sử dụng bởi mỗi thành phần để thể hiện nhu cầu của họ bằng cách sử dụng các
khái niệm và thuật ngữ quen thuộc với họ.
Đây là ý tưởng đã thúc đẩy khái niệm Chính sách liên tục. Mơ tả ban đầu của
Chính sách liên tục được thể hiện trong Hình 2.2. Mỗi một trong năm chế độ xem
được tối ưu hóa cho một kiểu người dùng khác nhau cần hoặc sử dụng thông tin hơi
khác nhau. Ví dụ: người dùng doanh nghiệp muốn thông tin SLA và không quan tâm
đến loại hàng đợi hoặc định tuyến sẽ được sử dụng trong việc triển khai dịch vụ.

Hình 2.2 Sự liên tục của chính sách
Ngược lại, quản trị viên mạng có thể muốn phát triển các lệnh CLI để lập trình
thiết bị và có thể cần phải có một biểu diễn chính sách hồn tồn khác để phát triển các
lệnh CLI xếp hàng và định tuyến. Quan trọng hơn, hãy xem xét Thỏa thuận mức độ
dịch vụ xác định một số Mục tiêu mức độ dịch vụ. Điều này cần được chuyển thành
một biểu mẫu mà người quản trị mạng có thể sử dụng để lập trình. Đây là một nhiệm
vụ bị đánh giá thấp nghiêm trọng! Ví dụ: một khách hàng có thể đã mua một dịch vụ
áp dụng cho bất kỳ ứng dụng nào họ chạy. Mỗi ứng dụng có thể bao gồm nhiều dịch
vụ. Mỗi dịch vụ cần được lập trình theo nhu cầu riêng để tương tác tốt với các dịch vụ
khác, khơng chỉ của cùng khách hàng đó mà cịn với các khách hàng khác của nhà
cung cấp dịch vụ. Do đó, chính sách kinh doanh đơn lẻ về việc chỉ định cho khách
hàng một dịch vụ cụ thể sẽ được chuyển thành một bộ chính sách ở cấp độ thấp hơn
của Chính sách liên tục; q trình này sẽ tiếp tục cho đến khi dịch vụ có thể được khởi
tạo đúng cách.
Do đó, u cầu đặt ra là chính sách phải được coi là một chuỗi liên tục, trong đó

các chính sách khác nhau có các hình thức khác nhau và giải quyết nhu cầu của những
người dùng khác nhau. Tuy nhiên, trước đây người ta đã lưu ý rằng đây thực sự là một
NHÓM 15

10


Bài tập lớn mơn chun đề
đề xuất rất khó hiểu. Không chỉ các thuật ngữ kinh doanh không được chuyển thành
các lệnh mạng, mà bản thân mạng cũng rất không đồng nhất và sử dụng các dữ liệu và
lệnh khác nhau cho các thiết bị của nhà cung cấp khác nhau.
Cách tiếp cận đang được sử dụng trong cả dự án ETSI ENI và MEF Policy Driven
Orchestration (PDO) là tương tự nhau. Cả hai cách tiếp cận này đều sử dụng các mơ
hình thơng tin khởi đầu giống nhau (Mơ hình cốt lõi của MEF và mơ hình MEF PDO)
để thể hiện các loại chính sách khác nhau được sử dụng trong hệ thống. Chính sách
liên tục được sử dụng để xác định các khu vực bầu cử khác nhau có thể xây dựng
chính sách. PDO là một mơ hình thơng tin mới có thể xác định các loại chính sách
khác nhau (ví dụ: mệnh lệnh, tuyên bố và ý định), tạo điều kiện cho sự tương tác của
chúng. Lưu ý rằng chiến lược này là duy nhất trong MEF và ETSI; các cơ quan tiêu
chuẩn khác thường giải quyết các loại chính sách khác nhau theo cách tiếp cận một
lần.
2.3 Chuyển nhu cầu kinh doanh sang dịch vụ mạng
Các thỏa thuận kinh doanh nêu rõ các điều kiện cho các dịch vụ được cung cấp và
bất kỳ hình phạt và khuyến khích liên quan nào đối với việc sử dụng chúng. Một hoặc
nhiều thỏa thuận kinh doanh có thể được kết hợp tạo thành Thỏa thuận mức độ dịch vụ
(SLA). Mỗi SLA xác định tập hợp dịch vụ nào sẽ được cung cấp khi nào và ở đâu,
cùng với chi phí, hiệu suất và các chỉ số khác của nó (ví dụ: độ tin cậy và tính khả
dụng). SLA thường được viết bằng ngôn ngữ kinh doanh và thuật ngữ khơng thích hợp
để lập trình trực tiếp các mạng lưới. Thỏa thuận mức độ dịch vụ thường là một hợp
đồng kinh doanh nêu rõ hậu quả của việc không đạt được từng SLO trong SLA (ví dụ:

“Nếu 99% yêu cầu của hệ thống khách hàng khơng được hồn thành trong 10 mili
giây, khách hàng sẽ nhận được tiền hoàn lại.”).
SLA có thể được viết cho bất kỳ dịch vụ nào và nhiều SLA có thể được sử dụng
để xác định các đặc điểm và hành vi của một dịch vụ duy nhất. Chi tiết về chất lượng
dịch vụ và hiệu suất được xác định bởi một hoặc nhiều Mục tiêu mức độ dịch vụ
(SLO) cho mỗi SLA dựa trên ngữ cảnh (ví dụ: thời gian khứ hồi tối đa 90 ms và 120
ms cho các gói trong nước và quốc tế). Bản thân các dịch vụ rất đa dạng. Các dịch vụ
thường được đặt hàng bằng cách sử dụng một sản phẩm.
Ngồi ra, một sản phẩm cũng có thể được tạo thành từ một hoặc nhiều SLA, trong
đó mỗi SLA được thiết kế để bao gồm một tập hợp tài nguyên hoặc dịch vụ cụ thể
được cung cấp bởi sản phẩm. Ví dụ: một sản phẩm có thể bao gồm hai mục hàng, một
mục hàng cho dịch vụ và một mục hàng riêng biệt cho thông tin về phạm vi và bảo
hành. Một ví dụ khác, một sản phẩm có thể được tạo thành từ một số thành phần, trong
đó các đặc tính và hành vi của mỗi thành phần được xác định bởi SLA riêng của nó (ví
dụ: điện thoại di động có thể được cung cấp bằng các thành phần khác nhau (ví dụ: mã
hoặc máy ảnh) mà mỗi thành phần có SLA giả định).
NHĨM 15

11


Bài tập lớn mơn chun đề
SLA có thể có một hoặc nhiều SLO. Một số SLO phụ thuộc vào ngữ cảnh (ví dụ:
vị trí địa lý, thời gian trong ngày và quốc gia so với quốc tế) và có thể bị ràng buộc bởi
các quy tắc kinh doanh của nhà cung cấp (ví dụ: tối đa hóa doanh thu cho một số loại
khách hàng, nhưng tối đa hóa bảo mật cho các đối tượng khác các tầng lớp khách
hàng). Bản thân SLO có thể được tạo thành từ các mức hiệu suất khác nhau và các chỉ
số liên quan. Ví dụ: ba câu lệnh sau có thể được coi là ba phần của cùng một SLO:
• 99,99% yêu cầu hệ thống của khách hàng sẽ hồn thành trong vịng chưa đầy 15
mili giây.

• 99,9% yêu cầu hệ thống của khách hàng sẽ hồn thành trong vịng chưa đầy 5
mili giây.
• 90% yêu cầu hệ thống của khách hàng sẽ hoàn thành trong vịng chưa đầy 1 ms.
Mỗi SLO có hai giá trị mức dịch vụ (SLV): phần trăm yêu cầu dịch vụ của khách
hàng (ví dụ: 99,99%, 99,9% và 90%) và thời gian hồn thành (ví dụ: 15, 5 và 1 mili
giây ). Mỗi SLV có một số liệu tương ứng để cho phép đo lường. Do đó, mối quan hệ
chung giữa SLA, SLO của nó và các SLV liên quan là:
SLA có 1..n SLO và mỗi SLO có 1..n SLV; mỗi SLV được đo bằng một số liệu.
Nói chung, khơng có tiêu chuẩn nào để dịch các tài liệu kinh doanh, chưa nói đến
SLA và SLO, sang một dạng mà các kỹ sư mạng có thể sử dụng để lập trình các dịch
vụ. Tuy nhiên, hiểu ngơn ngữ kinh doanh này là chìa khóa vì nó xác định theo hợp
đồng dịch vụ là gì, trách nhiệm của nhà cung cấp và khách hàng là gì, cũng như các
đặc điểm và hành vi cụ thể của dịch vụ.
Có hai giải pháp rõ ràng cho tình huống khó xử này. Đầu tiên là điều mà hầu hết
các doanh nghiệp đang làm: nhờ một hoặc nhiều người dịch theo cách thủ công các tài
liệu kinh doanh sang dạng mà các kỹ sư mạng có thể sử dụng.Có 2 vấn đề với cách
tiếp cận này. Đầu tiên, nó là thủ cơng và do đó làm chậm q trình thử nghiệm ngoại
tuyến và cung cấp dịch vụ. Loại bản dịch này cần được thực hiện cho từng bộ phận cấu
thành cần hiểu rõ thông tin hợp đồng, chính sách quản lý hoặc quy tắc kinh doanh của
tổ chức hoặc nói chung là bất kỳ điều gì có thể ảnh hưởng đến việc lập trình và quản lý
các dịch vụ được cung cấp.
Giải pháp rõ ràng thứ hai là giới thiệu trình phân tích cú pháp hoặc trình biên dịch
để giúp tự động hóa quy trình. Các vấn đề một lần nữa được nhân đơi. Đầu tiên, phân
tích cú pháp ngơn ngữ tự nhiên là một cơng việc rất phức tạp và địi hỏi nhiều tính
tốn. Thứ hai, khơng có tiêu chuẩn nào để xác định các thuật ngữ có thể xuất hiện
trong các tài liệu kinh doanh này cũng như ý nghĩa của chúng. Một giải pháp khả thi là
sử dụng cách tiếp cận kỹ thuật theo hướng mơ hình để hạn chế ngơn ngữ tự nhiên.
Theo cách tiếp cận như vậy, một mô hình được sử dụng để chứa tất cả các thuật ngữ
chính được mong đợi sẽ xuất hiện trong một tài liệu. Sơ đồ khối chức năng cấp cao

NHÓM 15

12


Bài tập lớn mơn chun đề
được thể hiện trong Hình 2.3. Lưu ý rằng các bản dịch được thực hiện trên cơ sở liên
tục từng cặp.
Trong cách tiếp cận này, Từ điển dữ liệu dựa trên mơ hình tạo thành nửa phía
trước của hệ thống suy luận, trong đó các mơ hình xác định “sự kiện” và bản thể luận
tăng cường những sự kiện này với ngữ nghĩa chính thức được định nghĩa bằng cách sử
dụng hệ thống logic (ví dụ: một loại lôgic mô tả). Điều này cho phép các dữ kiện có
liên quan đến các đối tượng khác trong hệ thống; quan trọng hơn, nó cho phép hệ
thống lập luận về các sự kiện bằng cách sử dụng logic hình thức, đưa ra các giả thuyết,
và quan trọng nhất là chứng minh tính đúng đắn của giả thuyết về mặt tốn học. (Lưu
ý rằng tiêu chuẩn UML khơng cung cấp ngữ nghĩa chính thức cho các mơ hình của nó;
đó là lý do tại sao cách tiếp cận này kết hợp các mơ hình và bản thể học để làm như
vậy.)

Hình 2.3 Sơ đồ khối chức năng của một trình dịch ngữ nghĩa trên mỗi mức liên
tục
Như ta thấy, đây là thành phần chính của biểu diễn tri thức được sử dụng trong
kiến trúc nhận thức tổng thể (xem Phần 3.1.3 để biết thêm thông tin).
Từ điển Dữ liệu dựa trên Mơ hình cung cấp một trình biên dịch ngữ nghĩa, được
hiển thị trong Hình 2.3. Trong khi trình biên dịch sử dụng phân tích ngữ nghĩa để thu
thập thông tin không thể dễ dàng kiểm tra bằng cách phân tích cú pháp (ví dụ: kiểm tra
kiểu, đảm bảo rằng một biến được khai báo trước khi sử dụng và sử dụng sai các từ
dành riêng), hầu hết trình biên dịch khơng biên dịch dựa trên ý nghĩa của các từ và
cụm từ được nhận dạng . Đây là thành phần chính của phương pháp trên, vì cả từ khóa
và nghĩa vụ hợp đồng đều phải được cơng nhận. Đây cũng là lý do tại sao bản thể luận

được sử dụng ngồi các mơ hình.
NHĨM 15

13


Bài tập lớn môn chuyên đề
Việc sử dụng các bản thể luận cho phép các dữ kiện được xác định trong các mơ
hình được tăng thêm ý nghĩa. Về mặt khái niệm, cả mơ hình và bản thể luận đều có thể
được xem như đồ thị. Do đó, điều cần thiết là xây dựng các mối quan hệ ngữ nghĩa kết
nối một hoặc nhiều khái niệm bản thể học với một hoặc nhiều phần tử trong mơ hình.
Điều này tạo thành một bản nhiều đồ thị. Logic nghiệp vụ trong Từ điển dữ liệu dựa
trên mơ hình chịu trách nhiệm xây dựng, lưu trữ, tái sử dụng và bổ sung các đồ thị đa
dạng này. Ví dụ: một mơ hình có thể xác định một khách hàng, khách hàng này có một
số thuộc tính và mối quan hệ được xác định trước. Đối tượng khách hàng, cùng với
mỗi thuộc tính của nó, chứa một nguồn ý nghĩa bổ sung tiềm năng có thể được tìm
kiếm bởi tập hợp các bản thể luận để tìm các khái niệm khác trong các bản thể luận có
liên quan đến đối tượng được mơ hình hóa. Lưu ý rằng thơng tin đó có thể xuất hiện và
biến mất động, vì bản thể luận sẽ truy vấn, sử dụng logic chính thức, cho dù sự kết hợp
thơng tin từ các mơ hình và bản thể luận hiện đang tồn tại. Ví dụ, ngữ cảnh có thể
được sử dụng để bật hoặc tắt tất cả hoặc một phần của tập hợp các đối tượng được mơ
hình hóa để hiện diện thơng qua, ví dụ, mẫu trang trí.
Trình biên dịch ngữ nghĩa phân tích cú pháp một tập hợp các thỏa thuận kinh
doanh nhất định (ví dụ: SLA hoặc quy tắc kinh doanh) và tự động xác định khách
hàng, dịch vụ và tập hợp các SLA và SLO mà tập hợp các thỏa thuận kinh doanh này
đề cập đến. Điều này được thực hiện bằng cách sử dụng nhận dạng thực thể được đặt
tên và các chức năng ngữ nghĩa khác (ví dụ: phân tích và viết lại mối quan hệ). Nhận
dạng thực thể được đặt tên là một nhiệm vụ phụ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó cần
một câu hoặc một đoạn văn bản và phân tích cú pháp nó để xác định các thực thể thuộc
các danh mục được xác định trước. Các danh mục có thể bao gồm từ các phần đơn

giản của bài phát biểu (ví dụ: danh từ riêng) đến các khái niệm quan trọng chứa nhiều
mục từ cây phân tích cú pháp, chẳng hạn như SLV, SLO hoặc thậm chí SLA. Thơng
tin này được gửi đến các nhà bản thể học, có thể sử dụng các mối quan hệ này để tìm
kiếm các ý nghĩa tương tự. Tính năng nhận dạng thực thể được đặt tên hoạt động cùng
với thông tin theo ngữ cảnh từ Từ điển dữ liệu dựa trên mơ hình để xây dựng một tập
hợp các ý nghĩa thay thế (ví dụ: dựa trên ngữ cảnh) cho mỗi đồ thị (hoặc các đối tượng
có trong đa đồ thị).
Các ý nghĩa thay thế tương ứng với các nhãn hoặc thẻ thay thế. Dữ liệu ghi nhãn
có thể rất tốn kém. Một cách tiếp cận để giảm thiểu chi phí này là sử dụng học tập tích
cực, giúp giảm chi phí ghi nhãn bằng cách truy vấn chọn lọc thơng tin có giá trị nhất từ
trình chú thích. Cách tiếp cận này tự động cung cấp thông tin có giá trị nhất qua đa đồ
thị. Trong khi các phương pháp tiếp cận học tập tích cực đa nhãn hiện có tập trung vào
việc chọn các cá thể đối tượng được truy vấn, thì phương pháp này sử dụng các phần
tử của đa đồ thị để xác định thông tin nào nên được truy vấn.
Ví dụ: một khách hàng có thể có các SLA khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh (ví
dụ: làm việc so với giờ khơng làm việc hoặc loại giao thức truy cập được sử dụng).
NHÓM 15

14


Bài tập lớn môn chuyên đề
Loại thông tin này là một ví dụ về thơng tin theo ngữ cảnh và đóng vai trị như những
ràng buộc đối với (các) SLA và SLO liên quan của chúng. Những ràng buộc này sau
đó chọn thơng tin nào nên được sử dụng cho phân tích hiện tại.
Tập hợp các đồ thị được tạo ra sau đó được phân tích để dịch thơng tin quan trọng,
chẳng hạn như SLA, SLO và SLV. Mỗi thuật ngữ đã biết này có định nghĩa và mối
quan hệ riêng. Mỗi tài liệu kinh doanh sau đó được phân tích đệ quy để khám phá các
mối quan hệ mà mỗi điều khoản này có. Điều này cũng cho phép các thuật ngữ mới
được phát hiện bằng cách hình thành các giả thuyết dựa trên ý nghĩa của từng thuật

ngữ. Đây là nơi mà logic hình thức là cần thiết. Ví dụ, nếu gặp một từ khơng xác định,
thì giả thuyết có thể được hình thành về nghĩa của từ đó. Việc sử dụng các bản thể luận
để chọn nghĩa tốt nhất cho từ mới được xác định trong số một tập hợp các nghĩa thay
thế làm tăng tính chính xác và hiệu quả của phương pháp này. Do đó, mỗi tài liệu kinh
doanh được chuyển đổi thành một tài liệu có chứa các thuật ngữ được xác định rõ
ràng, do đó dễ dàng dịch sang các dạng khác của liên tục.
Điều này có thể được mở rộng hơn nữa bằng cách sử dụng các vai trị thay vì
người dùng, thiết bị hoặc đối tượng ứng dụng thực tế. Bằng cách đó, các hoạt động áp
dụng cho tất cả các đối tượng có vai trị cụ thể, chẳng hạn như xác thực, có thể được áp
dụng một cách thống nhất và nhất quán bằng cách sử dụng các chính sách.
2.4 Sự cần thiết phải kết hợp tính năng động
Kỹ thuật hướng mơ hình (MDE) là một cách tiếp cận kỹ thuật phần mềm lấy mơ
hình làm trung tâm để xây dựng các hệ thống phần mềm có thể được sửa đổi động
trong thời gian chạy. Nó coi các mơ hình như những thành phần lạ loại nhất và thực
hiện thiết kế và phân tích các mơ hình thay cho mã. Biến thể riêng biệt nhấn mạnh việc
sử dụng các mô hình nhiều hơn bằng cách tối đa hóa việc sử dụng các mẫu thiết kế
phần mềm. Mặc dù MDE đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau (ví dụ: ô tô
và sản xuất) trong hơn hai thập kỷ, việc sử dụng nó trong viễn thơng đã bị hạn chế.
FOCALE là một kiến trúc mạng tự trị, được đề xuất lần đầu tiên vào năm 2006 và
được hoàn thiện trong nhiều năm. FOCALE là viết tắt của Foundation, Observe,
Compare, Act, Learn, rEason, mơ tả các vịng điều khiển mới của nó. Hướng mơ hình
nghĩa là có thể tự động tạo mã để kết nối lại các thực thể được quản lý từ các mơ hình
của nó, bằng cách sử dụng MDE. Nó được thể hiện trong Hình 2.4.
Mỗi khối chức năng trong Hình 2.4 được kết nối bằng cách sử dụng bus ngữ nghĩa
hỗ trợ các truy vấn đơn giản cũng như ngữ nghĩa. Bus ngữ nghĩa là một mạch ngắt tìm
kiếm và thơng báo dựa trên nội dung phân bố theo hướng sự kiện; sự khác biệt giữa nó
và các bus dịch vụ doanh nghiệp tiêu chuẩn (ESB) là nó có thể được sử dụng để sắp
xếp nội dung (và do đó, định tuyến theo ý nghĩa của một thông báo), trong khi các
ESB tiêu chuẩn được giới hạn trong việc sắp xếp các thông điệp. Ngữ nghĩa và khả
năng làm sáng tỏ của nó tập trung vào việc sử dụng các bản thể luận bắt nguồn từ mơ

NHĨM 15

15


Bài tập lớn mơn chun đề
hình thơng tin DEN-ng. Thơng báo được cấu trúc bằng cách sử dụng OWL, tạo điều
kiện thuận lợi cho việc kiểm tra tính nhất quán dựa trên bản thể học và chỉnh sửa ngữ
nghĩa. Nó cũng cho phép đặt các đăng ký dựa trên bất kỳ phần nào của cấu trúc tin
nhắn

Hình 2.4: Sơ đồ khối đơn giản của kiến trúc FOCALE
Trình quản lý tự động FOCALE sử dụng bus ngữ nghĩa để điều chỉnh hành vi. Nó
có thể hỗ trợ các loại thu thập và phân phối kiến thức khác nhau (ví dụ: đẩy, kéo và lập
lịch) và thực hiện xử lý chung (ví dụ: chú thích ngữ nghĩa, chỉnh sửa và lưu trữ) trước
khi nội dung được chuyển đến các thành phần. Điều này cho phép các thành phần đưa
vào thanh ghi theo cách chính xác hơn, do đó giảm chi phí nhắn tin.
Các vòng điều khiển FOCALE hoạt động như sau. Dữ liệu được tìm kiếm từ tài
ngun được quản lý (ví dụ: bộ định tuyến) và được cung cấp cho quá trình dịch dựa
trên mơ hình, q trình này sẽ dịch dữ liệu của nhà cung cấp và thiết bị-cụ thể sang
dạng chuẩn hóa bằng cách sử dụng mơ hình thơng tin DEN-ng và các bản thể luận làm
dữ liệu tham chiếu. Điều này sau đó được phân tích để xác định trạng thái hiện tại của
thực thể được quản lý. Trạng thái hiện tại được so sánh với trạng thái mong muốn từ
các máy trạng thái hữu hạn (FSM) thích hợp. Nếu khơng có sự cố nào được phát hiện,
hệ thống tiếp tục sử dụng vịng lặp bảo trì; nếu khơng, vịng lặp cấu hình được sử dụng
để các dịch vụ và tài ngun được cung cấp có thể thích ứng với những nhu cầu mới
này.
Các nút trong FSM FOCALE đại diện cho một trạng thái cấu hình; mỗi trạng thái
có một tập hợp liên kết của một hoặc nhiều hoạt động cấu hình xác định cấu hình của
một thực thể. Các cạnh thể hiện sự chuyển đổi trạng thái và cho phép thay đổi cấu hình

của tài nguyên được quản lý. Do đó, hành vi tĩnh được “lập trình” thành FOCALE
bằng cách thiết kế một tập hợp các FSM; hành vi động được xác định bằng cách thay
đổi một hoặc nhiều FSM. Quản lý chính sách theo ngữ cảnh điều chỉnh cả hai vòng
điều khiển tự trị. Điều này cho phép ngữ cảnh chọn bộ chính sách có thể áp dụng; các
NHÓM 15

16


Bài tập lớn mơn chun đề
chính sách được sử dụng để xác định chức năng được phép. Khi ngữ cảnh thay đổi,
chính sách thay đổi và chức năng hệ thống được điều chỉnh cho phù hợp
Trình quản lý tự trị sử dụng tập hợp các chính sách nhận biết ngữ cảnh hiện tại để
chi phối từng thành phần kiến trúc của vòng điều khiển, cho phép từng thành phần
vòng điều khiển khác nhau thay đổi cách nó hoạt động như một chức năng của ngữ
cảnh. FOCALE phát triển và sử dụng các thư viện gồm các mảnh mơ hình và bản thể
luận và các hành vi được mã hóa, giống như một thư viện các hàm xử lý chuỗi được sử
dụng bởi một ngơn ngữ lập trình. Thư viện này có thể tái sử dụng bằng cách hiện thực
hóa nó dưới dạng các đối tượng, được hỗ trợ bởi cả mơ hình và bản thể học. Các hành
vi của thư viện được liên kết với việc áp dụng các hành động chính sách, đến lượt nó
lại được lựa chọn theo ngữ cảnh cụ thể như đã mơ tả trước đây.
Chìa khóa của FOCALE là trả lời câu hỏi: “Trạng thái hiện tại có bằng trạng thái
mong muốn khơng?” Ở đây, "bằng" khớp với bất kỳ trạng thái nào trong không gian
trạng thái được phân loại là đáp ứng các mục tiêu hệ thống. Điều này tương tự như leo
đồi, trong đó thay vì cố gắng khớp với điểm cao nhất của ngọn đồi, một dải ngang
được cắt ngang qua đồi và bất kỳ trạng thái nào rơi trong dải đó đều là một nút. Lưu ý
rằng điều này không ngăn thuật tốn tối ưu hóa đến trạng thái tốt hơn, điều này xảy ra
trong các phiên bản FOCALE sau này.
Quá trình đối chiếu lại sử dụng tạo mã động. Mơ hình thơng tin và dữ liệu được sử
dụng để đưa vào các máy trạng thái mà lần lượt chỉ định hoạt động của từng thực thể

mà hệ thống tự trị đang quản lý. Thông tin quản lý mà hệ thống tự trị đang theo dõi
bao gồm dữ liệu cảm biến đã thu thập được. Điều này được phân tích để lấy ra trạng
thái hiện tại của tài nguyên được quản lý, cũng như để cảnh báo cho trình quản lý tự trị
về bất kỳ thay đổi thuộc tính nào trong hoặc liên quan đến tài nguyên được quản lý.
Trình quản lý tự trị sau đó so sánh trạng thái hiện tại của các thực thể đang được quản
lý với trạng thái mong muốn của chúng; nếu các trạng thái bằng nhau, thì việc giám sát
vẫn tiếp tục. Tuy nhiên, nếu các trạng thái khơng bằng nhau, trình quản lý tự trị sẽ tính
tốn tập hợp các chuyển đổi trạng thái tối ưu cần thiết để thay đổi trạng thái của các
thực thể đang được quản lý sang trạng thái mong muốn tương ứng của chúng. Trong
quá trình này, hệ thống có thể gặp phải sự thay đổi ngồi kế hoạch trong thuộc tính (ví
dụ: nếu quy tắc chính sách đã thực thi tạo ra các tác dụng phụ không mong muốn). Do
đó, hệ thống sẽ kiểm tra, như một phần của cả vòng điều khiển giám sát và điều khiển
cấu hình, xem thuộc tính có thay đổi hay khơng. Nếu thuộc tính khơng thay đổi, q
trình tiếp tục. Tuy nhiên, nếu thuộc tính đã thay đổi, thì trước tiên hệ thống sẽ điều
chỉnh tập hợp các chính sách đang được sử dụng để chi phối hệ thống theo bản chất
của các thay đổi thuộc tính, do đó cung cấp thơng tin mới cho các máy trạng thái. Mục
tiêu của quá trình cấu hình lại được xác định bởi các máy trạng thái; do đó, các lệnh
cấu hình mới được xây dựng động từ các máy trạng thái này

NHÓM 15

17


Bài tập lớn môn chuyên đề
2.5 Phản ứng theo ngữ cảnh
Mạng có thể chứa hàng trăm nghìn quy tắc chính sách thuộc nhiều loại khác nhau
(ví dụ: quy tắc chính sách kinh doanh cấp cao để xác định dịch vụ và tài nguyên được
cung cấp cho người dùng, quy tắc chính sách cấp thấp để kiểm sốt cách cấu hình của
thiết bị được thay đổi). Một trong những mục đích của việc nhận biết ngữ cảnh của các

quy tắc chính sách này là sử dụng ngữ cảnh để chỉ chọn những quy tắc chính sách có
thể áp dụng cho nhiệm vụ quản lý hiện tại đang được thực hiện.
Bối cảnh của một thực thể là một tập hợp các kiến thức được đo lường và suy ra
mô tả trạng thái và hoàn cảnh mà một thực thể tồn tại hoặc đã tồn tại. Đặc biệt, định
nghĩa này nhấn mạnh đến hai loại kiến thức - sự kiện (có thể đo lường được) và dữ
liệu suy luận, là kết quả của quá trình học máy và lý luận được áp dụng cho ngữ cảnh
trong quá khứ và hiện tại. Nó cũng bao gồm lịch sử bối cảnh, để các quyết định hiện
tại dựa trên bối cảnh có thể được hưởng lợi từ các quyết định trong quá khứ, cũng như
quan sát xem hoàn cảnh đã thay đổi như thế nào.
Nhận thức về ngữ cảnh cho phép một hệ thống thu thập thơng tin về chính nó và
hồn cảnh của nó. Điều này cho phép hệ thống cung cấp các dịch vụ và tài nguyên
được cá nhân hóa và tùy chỉnh tương ứng với bối cảnh đó. Quan trọng hơn, nó cho
phép hệ thống điều chỉnh hành vi của mình theo những thay đổi trong ngữ cảnh.
Nhận thức về ngữ cảnh cho phép dữ liệu và thơng tin đa dạng có thể dễ dàng
tương quan hơn và do đó, được tích hợp, vì ngữ cảnh hoạt động như một yếu tố phù
hợp nhất. Do đó, việc xác định thơng tin theo ngữ cảnh là rất quan trọng để hiểu cả dữ
liệu và thông tin được nhập vào cũng như cách làm dữ liệu và thơng tin, cũng như kiến
thức và trí tuệ hiện có, có thể bị ảnh hưởng.
Lịch sử theo ngữ cảnh của người dùng, ứng dụng của người dùng hoặc thiết bị
cũng như các tương tác trước đó của nó với hệ thống quản lý (bao gồm, ví dụ: trạng
thái phiên), có thể hữu ích cho việc đưa ra các quyết định chính sách liên quan đến
tương tác hiện tại và tương lai giữa ban quản lý hệ thống và đơn vị đó, bao gồm các
quyết định của hệ thống quản lý có ảnh hưởng đến đơn vị đó. Ví dụ, hành vi trong quá
khứ có thể được sử dụng để đi đến quyết định nhanh chóng hơn. Ngồi ra, thơng tin
lịch sử có thể được sử dụng để ngụy tạo những điều bất thường cần hành động thêm để
giải quyết.

NHÓM 15

18

Bài tập lớn mơn chun đề

Hình 2.5: Lập luận dựa trên ngữ cảnh
Hình 2.5 cho thấy các thao tác chính cần thiết để lập luận dựa trên ngữ cảnh.
Bối cảnh có thể được mơ hình hóa dưới dạng Dữ liệu lớn, vì yếu tố quan trọng là
trích xuất giá trị từ Dữ liệu lớn. Ba hoạt động trên Dữ liệu lớn mô tả một tập hợp các
hoạt động ngày càng cụ thể có thể được sử dụng để chú thích thông tin về mặt ngữ
nghĩa.
“Feature” được định nghĩa là một đặc điểm hoặc hành vi quan trọng giúp mô tả và
hỗ trợ hiểu biết về một thực thể. Ví dụ, các cạnh và góc là các điểm cần quan tâm
trong một hình ảnh. Giảm số lượng tính năng rất quan trọng trong phân tích và lập
luận, vì nếu có q nhiều tính năng, nó có thể gây ra tình trạng quá tải trong đào tạo.
Phân tích ngữ nghĩa phân tích thông tin cho các khái niệm ngữ nghĩa cụ thể, tìm
kiếm các khái niệm đó, sau đó thêm các mối quan hệ ngữ nghĩa bổ sung để làm phong
phú thông tin và cung cấp thêm ý nghĩa cụ thể. Từ góc độ ngơn ngữ, điều này phân
tích văn bản và liên kết các tập hợp cấu trúc cú pháp có liên quan với nhau. Điều này
có thể được biểu diễn dưới dạng đồ thị hoặc mạng lưới các từ, cụm từ có liên quan và
các thành phần khác của câu. Từ góc độ học máy, tính tốn các số liệu như sự tương
đồng về ngữ nghĩa (nghĩa là ý nghĩa của một đối tượng so với ý nghĩa của các đối
tượng khác, trong đó việc so sánh được thực hiện bằng cách sử dụng từ đồng nghĩa,
trái nghĩa, từ trái nghĩa, siêu đồng nghĩa và các loại quan hệ khác). Đây là một cách
tiếp cận thực tế và dễ tính tốn hơn so với “sự hiểu biết tuyệt đối”, vì cách tiếp cận này
địi hỏi một mơ hình nhiều sự nghiêm ngặt, hồn chỉnh.
2.6 Kết hợp Nhận thức Tình huống
Như đã giải thích trước đây, ngữ cảnh nắm bắt các dữ liệu và thơng tin bên ngồi
được hệ thống quản lý nhập vào. Nhận thức về tình huống sử dụng thơng tin theo ngữ
cảnh để xác định tình huống đang ảnh hưởng như thế nào đến các mục tiêu của hệ
thống.

Trong bài báo này, định nghĩa về nhận thức tình huống là:
Nhận thức về dữ liệu và hành vi liên quan đến các hoàn cảnh and/or điều kiện liên
quan của một hệ thống hoặc quy trình (“tình huống”), sự hiểu biết về ý nghĩa và tầm
NHÓM 15

19


Bài tập lớn môn chuyên đề
quan trọng của những dữ liệu và hành vi này, cũng như cách thức các quá trình, hành
động và các tình huống mới suy ra từ những dữ liệu này và các quy trình có thể sẽ phát
triển trong tương lai gần để cho phép ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
Nhận thức về tình huống cho phép hệ thống hiểu điều gì vừa xảy ra, điều gì có khả
năng xảy ra và cả hai điều này có thể ảnh hưởng như thế nào đến các mục tiêu mà hệ
thống đang cố gắng đạt được. Điều này ngụ ý khả năng hiểu được tình hình hiện tại
diễn biến như thế nào và tại sao. Tóm lại, phân tích tình huống bao gồm việc hiểu
được ý nghĩa và mức độ quan trọng của dữ liệu và cách xử lý cũng như cách các quy
trình, hành động và tình huống mới suy ra từ những dữ liệu và quy trình này có khả
năng phát triển trong tương lai gần đối với các mục tiêu hệ thống hiện tại. Đây là bản
chất của nhận thức và là khối chức năng chi phối hoạt động của cấu trúc nhận thức.
2.7 Tóm tắt các giải pháp vấn đề được đề xuất
Bảng 2.1 cung cấp tóm tắt về các vấn đề trên và các giải pháp được khuyến nghị
của chúng.

Bảng 2.1 Tóm tắt giải pháp vấn đề
Vấn đề

Giải pháp

Giải quyết các

vấn đề hệ thống
kế thừa

Sử dụng thiết kế khối chức năng và các điểm tham chiếu để khuyến
khích khớp nối thấp và tính liên kết cao. Lấy ra nhiều mơ hình dữ
liệu miền cụ thể từ một mơ hình thông tin duy nhất. Thêm ngữ
nghĩa, dưới dạng logic and/or bản thể luận, vào dữ liệu được mơ
hình hóa

Phát triển một từ điển dữ liệu nhất quán từ một tập hợp các mơ
hình dữ liệu và các bản thể luận liên quan để đại diện cho các
khái niệm được sử dụng bởi các khách hàng khác nhau.

Tìm hiểu nhu
cầu của các
Sử dụng Chính sách liên tục để chia sẻ các chính sách được ủy
khách hàng khác
quyền bởi một khách hàng với các khách hàng khác để cho phép
nhau
nhu cầu kinh doanh được chuyển đổi thành một hình thức mà tất
cả các khách hàng khác có thể hiểu được

Xây dựng trình phân tích cú pháp hoặc trình biên dịch có thể dịch
các tài liệu nghề nghiệp, chẳng hạn như SLA và SLO, sang một
Biến đổi nhu
dạng mà những người không phải nghề nghiệp này có thể hiểu
cầu nghề nghiệp
được. Liên kết các hình thức đó với các chính sách. Sử dụng các
vai trị thay vì các đối tượng riêng lẻ để có thể mở rộng hơn
Kết hợp tính

năng động
NHĨM 15

Áp dụng các nguyên tắc MDE để cho phép các đối tượng được
thay đổi động trong thời gian chạy bằng cách sử dụng một tập
20


Bài tập lớn môn chuyên đề
hợp các mẫu phần mềm tiêu chuẩn. Sử dụng một hoặc nhiều máy
tốt nhất, được điền bởi MDE, để đảm bảo rằng trạng thái hiện tại
của thực thể đang được quản lý là có thể chấp nhận được (hoặc
nếu không, hãy lập kế hoạch một loạt các thay đổi trạng thái để
đưa trạng thái đó sang trạng thái có thể chấp nhận được)

Kết hợp nhận
thức theo ngữ
cảnh

Sử dụng nhận thức ngữ cảnh để chính thức hóa trạng thái và mơi
trường mà một đối tượng tồn tại. Điều này rất quan trọng để cho
phép việc quản lý của thực thể đó, cùng với các dịch vụ mà đơn vị
đó nhận được and/or cung cấp, được điều chỉnh do những thay đổi
về nhu cầu của người dùng, quy tắc nghề nghiệp và điều kiện môi
trường. Bối cảnh phải được kết hợp vào biểu diễn kiến thức được sử
dụng bởi hệ thống

Kết hợp nhận
thức tình huống

Sử dụng nhận thức tình huống để đánh giá khả năng đạt được các
mục tiêu của hệ thống, hiện tại và trong tương lai. Điều này được
thực hiện bằng cách phân tích dữ liệu theo ngữ cảnh, cùng với
các thơng tin khác có thể áp dụng (ví dụ: quy tắc kinh doanh, dữ
liệu lịch sử, mục tiêu hệ thống và giả thuyết hiện tại), để chiếu
trạng thái hiện tại và tương lai của hệ thống đang được quản lý
vào một không gian trạng thái mà phân loại nêu ra là đáp ứng,
vượt quá hoặc vi phạm các mục tiêu hệ thống. Nó chịu trách
nhiệm dự đoán các mối đe dọa để đạt được mục tiêu cũng như
mô tả cách bản thân hệ thống, cũng như các mối đe dọa, có khả
năng sẽ phát triển như thế nào. Nhận thức về tình huống cần được
đưa vào biểu diễn kiến thức được sử dụng bởi hệ thống

NHÓM 15

21


Bài tập lớn môn chuyên đề

Chương 3: Nguyên tắc và kiến trúc nhận thức
3.1 Nguyên tắc nhận thức
Chương này mô tả một tập hợp các nguyên tắc chính để thiết kế và hiểu các kiến
trúc nhận thức.
3.1.1 Nhận thức
Nhận thức là q trình thu nhận dữ liệu và thơng tin mới, phân tích những dữ liệu
và thơng tin đó để hiểu được ý nghĩa và tầm quan trọng của chúng, đồng thời tạo ra dữ
liệu, thông tin và kiến thức mới bổ sung cho sự hiểu biết về hoạt động của hệ thống và
mơi trường của nó.

Hình 3.1: Phiên bản đơn giản hóa của vịng điều khiển FOCALE
Nhận thức máy móc là một tập hợp các q trình bắt chước cách bộ não con người
thu nhận và hiểu dữ liệu và thông tin cũng như tạo ra dữ liệu, thông tin và kiến thức
mới. Máy móc thực hiện q trình này bằng cách sử dụng nhiều loại vòng điều khiển
khép kín khác nhau. Vịng kiểm sốt kín nhận thức là vịng kiểm sốt chọn lọc dữ liệu
và hành vi để theo dõi có thể giúp đánh giá trạng thái đạt được một bộ mục tiêu và tạo
ra dữ liệu, thông tin và kiến thức mới để tạo điều kiện thuận lợi cho việc đạt được các
mục tiêu đó. Vịng điều khiển Observe-Orient-Decide-Act (OODA), được tăng cường
với khả năng học tập và suy luận, đã được khuyến nghị làm cơ sở để xây dựng các
vòng điều khiển nhận thức. Tài liệu tham khảo xác định một vòng điều khiển nhận
thức được xây dựng dựa trên điều này và bổ sung quản lý chính sách được trình bày
trong Hình 3.1. Trong cách tiếp cận này, hai chức năng mới, được gọi là “plan” và
“learn”, được đưa vào khung OODA cơ bản. Trong khi vòng lặp dường như là tuần tự,
điều này chỉ đơn thuần là để thuận tiện cho việc biểu diễn. Việc quan sát, định hướng,
NHÓM 15

22