基于SAREF的分布式AI工作流跨边缘-雾-云连续体本体

arXiv cs.AI 论文
distributed-ai ontology edge-computing fog-computing cloud-computing interoperability

摘要

本文提出了一种符合SAREF标准的本体，用于表示和编排跨异构边缘、雾和云环境的分布式AI工作流，以提高语义互操作性和资源感知部署。

arXiv:2608.26160v1 Announce Type: new 摘要：如今，语义模型在表示分布式AI工作流及其在异构边缘、雾和云环境中的执行方面提供有限支持。因此，AI过程和资源通常使用不兼容的语义表示进行描述，影响了互操作性、编排和重用。为应对这些挑战，本文提出了一种符合SAREF标准的本体，用于表示跨边缘-雾-云连续体的分布式AI工作流。我们扩展了SAREF4SYST本体，增加了用于建模AI管道、可执行AI作业、计算资源、部署约束和通信关系的概念，提供了AI工作流和异构计算基础设施的统一语义模型。该本体支持语义互操作性、自动推理和资源感知的分布式AI应用编排，同时完全与ETSI SAREF生态系统保持一致。该本体通过概念验证的智能电网能源服务编排场景进行评估，并通过能力问题验证，显示其支持AI工作流部署、执行推理和跨异构边缘、雾和云环境的工作负载适应的能力。所有能力问题均通过SPARQL查询和语义推理成功验证。实验结果表明，在异构边缘-雾-云环境中，部署成功率达到90-100%，平均编排决策时间低于80毫秒，突显其在确保分布式AI编排语义互操作性方面的有效性。
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缓存时间: 2026/08/28 09:29 

# 基于SAREF的跨边缘-雾-云连续体分布式AI工作流本体
来源：https://arxiv.org/abs/2608.26160
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2608.26160）

> 摘要：当前语义模型在表征分布式AI工作流及其跨异构边缘、雾和云环境的执行方面支持有限。因此，AI流程与资源常采用不兼容的语义表示进行描述，影响了互操作性、编排与复用能力。为应对这些挑战，本文提出一种符合SAREF标准的本体，用于表征跨边缘-雾-云连续体的分布式AI工作流。我们通过扩展SAREF4SYST本体，新增了建模AI流水线、可执行AI作业、计算资源、部署约束及通信关系的概念，从而为AI工作流与异构计算基础设施提供统一语义模型。该本体在完全遵循ETSI SAREF生态系统的同时，支持语义互操作、自动推理和资源感知的分布式AI应用编排。本体通过概念验证的智能电网能源服务编排场景进行评估，并利用能力问题验证其支持AI工作流部署、执行推理及跨异构边缘-雾-云环境工作负载自适应的能力。所有能力问题均通过SPARQL查询和语义推理成功验证。实验结果显示，在异构边缘-雾-云环境中部署成功率达90%-100%，平均编排决策时间低于80毫秒，突显了其在确保分布式AI编排语义互操作性方面的有效性。

## 提交历史
来自：Viorica Chifu \[查看邮件 (https://arxiv.org/show-email/5ec6cf6c/2608.26160)\] **\[版本1\]** 2026年7月7日 星期二 14:14:44 UTC \(1,823 KB\)

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