Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Instagram  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

07
Ιουν

Παρουσίαση Μεταπτυχιακής Εργασίας κ. Μάϊνα Νικόλαου - Σχολή ΗΜΜΥ
Κατηγορία: Παρουσίαση Μεταπτυχιακής Εργασίας   ΗΜΜΥ  
ΤοποθεσίαΛ - Κτίριο Επιστημών/ΗΜΜΥ, 141Α-14
Ώρα07/06/2017 10:00 - 11:00

Περιγραφή:
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ ΝΙΚΟΛΑΟΥ ΜΑΪΝΑ με θέμα Σημασιολογικός Εμπλουτισμός API Περιγραφών για την Βελτίωση της Εύρεσης Υπηρεσιών σε Περιβάλλοντα Νέφους Semantically Enriched API Descriptions for Improving Service Discovery in Cloud Environments Τετάρτη 7 Ιουνίου 2017, 10 π.μ. Αίθουσα 141.Α14, Κτίριο Επιστημών, Πολυτεχνειούπολη Εξεταστική Επιτροπή Καθηγητής Ευριπίδης Πετράκης (επιβλέπων) Επιστημονικός Συνεργάτης Στυλιανός Σωτηριάδης Ομότιμος Καθηγητής Σταύρος Χριστοδουλάκης Abstract The rapid growth and development of Cloud Computing has allowed the implementation of scalable applications and services in lower costs based on the principles of Service-Oriented Architecture (SOA). The increasing interest in Cloud Computing solutions, has led to the proliferation of Cloud service offerings over the Internet by multiple Cloud providers. The need for efficient and accurate service discovery based on user needs has become a significant challenge. Cloud services are mainly offered by means of Web services based on the REST architecture style and need to be formally described in a way that is both understandable by humans and machines. In this work, we propose the adoption of the OpenAPI Specification (OAS), a simple and yet powerful specification for the description of REST APIs, as the description language of Cloud services. In addition, we present a set of extension properties, forming the Semantic OpenAPI Specification (SOAS), that semantically enrich the OAS service descriptions, so as to be understandable by both humans and machines. Finally, we demonstrate that is plausible to transform SOAS descriptions to ontologies as this enables application of state-of-the-art querying languages (e.g. SPARQL) for service discovery and of reasoning tools for detecting inconsistencies and inferred relationships in SOAS descriptions.
© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012