CN113557505A - 用于具有不同结构的实体间可互操作通信的系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种计算机实现方法、计算机程序产品和计算机系统(100)，用于在具有不同数字孪生格式(F1、F2)的第一真实世界实体(101)和第二真实世界实体(102)之间可互操作数据交换。第二实体按照第一实体的格式(F1)接收针将数据(D1)提供给第一实体的请求(IR1)。分析器(142)评估预先定义的映射策略(133)并且基于第一数字孪生和第二数字孪生的相应数据模型(DM1、DM2)的结构和语义的相似性来确定每个映射策略的映射相似性度量。映射模块(132)生成第一和第二格式(F1、F2)之间的映射(M1)。基于所确定的相似性度量(SM1至SMn)从预先定义的映射策略集合(133)中选择至少一个映射策略来在第一和第二格式(F1，F2)的数据模型之间执行映射。请求数据(D1)然后经由所述映射(M1)按照其数字孪生的格式(F1)提供给第一实体。

Description

用于具有不同结构的实体间可互操作通信的系统和方法

技术领域

本发明大体涉及电子数据处理，更具体涉及用于在真实世界实体之间可互操作通信的方法、计算机程序产品和系统。

背景技术

在数字化改造过程中，许多真实世界实体(诸如例如公司、工厂、城市等)具有通常被称为数字孪生(digital twin)的数字表示。这种数字表示为虚拟实体，该虚拟实体复制与真实世界实体相关联(时不时还与其他相关真实世界实体相关联)的数据、结构和功能。真实世界实体可能存在多个数字孪生，每个数字孪生涵盖真实世界实体的某些方面。通常，多个真实世界实体以自己的(专有)格式使用数字孪生。如果这样的真实世界实体想要交换数字数据，则它们需要能够将自己的数字孪生格式映射到作为期望通信伙伴的其他真实世界实体的那些数字孪生格式。

迄今为止，创建这种映射规则是一项需要工程师非常了解源和目标格式的手动工作。因此，创建这样的映射既乏味又容易出错。所述映射中的误差是真实世界实体之间可互操作通信的障碍。

发明内容

因此，需要提供用于通过通信网络在两个真实世界实体之间可互操作数据交换的系统和方法，这两个真实世界实体使用不同格式的数字表示以允许真实世界实体之间的稳健的可互操作通信。因此，数据交换被定义为获得在源模式下结构化的数据并且将其变换为在目标模式下结构化的数据的过程，以使目标数据是源数据的准确表示。数据交换允许在不同计算机程序之间共享数据。不同格式可以在相应数据模型的句法或相应数据模型的语义方面、或在句法和语义方面有所不同。如独立权利要求所公开的本发明的实施例通过使用自动生成过程生成所需映射来解决该技术问题。结果，数字表示(数字孪生)之间的映射变得不太容易出错，从而在真实世界实体之间实现更稳定(稳健)的通信。在一些实施例中，所生成的映射可以存储在对应单独映射模型中，从而允许具有特定领域知识的用户对映射进行后续定制。因此，单独映射模型将定制步骤与具有专有格式的真实世界实体完全分离，尤其是在源格式和目标格式随时间发生改变的情况下。

许多真实世界实体(例如，自动化公司)具有所谓物联网(IoT)平台。例如，这样的平台提供信息模型来存储并访问关于自动化系统中设备的特性和行为的信息。这样的信息模型可以用于针对期望用例定义设备的数字孪生。通常，每个IoT平台都采用其专有格式来描述数字孪生的信息模型。换言之，每个数字表示使用以其自身专有格式定义的数据模型，提供了为相应真实世界实体的以单独方式描述关于设备的信息的灵活性，例如，针对对应实体的用例进行定制。然而，这还阻碍了跨多个IoT平台的互操作性，因此是提高设备的性能和/或可靠性的高级跨实体的数据密集型用例的障碍。示例用例是预测性维护，该预测性维护合并来自在第一实体处运行的设备的信息和在第二实体的站点处可用的工程细节。

对于稳健的可互操作通信，为此目的在不同实体之间共享数字孪生的至少部分是有利的。例如，每家公司都需要能够理解并处理其他公司的专有格式。由于目前没有可用标准，所以每家公司都试图将其数字孪生映射到目标公司可以与一起使用的另一(例如，共同协定的)格式。创建这样的映射规则通常是一项工程师需要非常了解源格式和目标格式的手动工作，这尤其是在牵涉到大量不同数据对象的情况下，使得容易出错。更进一步地，每当源格式或目标格式发生改变时，工程师都必须手动调整映射，这又是个容易出错过程。

根据独立权利要求的实施例提出了一种通过生成过程而自动创建将真实世界实体的数字表示(数字孪生)从其专有格式变换为另一真实世界实体的格式、以实现互操作性所需的映射的途径。在存在多个标准定义以需要执行从一种标准到另一标准的变换的数字孪生中，还可以使用该途径。

在一个实施例中，提供了一种用于在第一真实世界实体与第二真实世界实体之间可互操作数据交换的计算机实现方法。两个真实世界实体均连接到同一通信网络。第一真实世界实体和第二真实世界实体具有对应的第一数字表示和第二数字表示。每个数字表示都是虚拟实体，该虚拟实体复制与真实世界实体中的真实世界实体相关联的数据、结构和功能。也就是说，真实世界实体的数字表示还可以包括源自其他真实世界实体的数据。第一数字表示和第二数字表示具有不同格式(即，数字表示所使用的数据模型不同)。以下描述的方法由第二真实世界实体执行。也就是说，从通信伙伴中的一个通信伙伴的角度对该方法进行描述。

第二真实世界实体具有接口，用于接收针对将第二数字表示的数据提供给第一数字表示的请求。例如，该请求可以与查询第一真实世界实体的数字表示以提供源自第二真实世界实体的数据的应用的数据请求相关联。在另一实施例中，该请求可以在运行时通过第二数字表示的数据值的改变触发。在该上下文中，在运行时是指如下时间，在该时间期间，真实世界部件被操作并且产生使得第二数字表示中的所述数据值发生改变的数据。

第二真实世界实体的分析器模块评估预先定义的映射策略集合。因此，每个映射策略与目标模型模板相关联。目标模型模板指示目标数据模型的结构和语义，相应映射策略可以将对应源数据模型变换为该目标数据模型。分析器基于第一数字表示和第二数字表示的相应数据模型与对应目标模型模板在结构和语义上的相似性来确定每个映射策略的映射相似性度量。更详细地，每个映射策略与映射规则集合相关联，这些映射规则反映了可以使用所述规则生成的潜在目标数据模型。对于每个映射策略，对应映射规则应用于第二表示的一个或多个源数据模型，从而产生对应目标模型模板。

相似性模块通过使用第一数字表示的一个或多个数据模型的结构(即，数据模型需要映射到的预期结构)和语义评估相应目标模型模板的结构和语义来确定每个目标模型模板的相似性度量。在这个评估步骤之后，分析器可以提供映射策略中的哪个映射策略可能导致允许交换数据从而最大限度地减少误差和信息丢失的映射的信息。

在一个实施例中，分析器可以确定数据模型的不同子模型的部分相似性度量。例如，特定映射策略可能导致子模型子集的相似性度量较高。然而，这种特定映射策略可能完全不适用于其他子模型。在这种情况下，分析器可以生成不同的子模型的多个目标模型模板，其中每个目标模型模板基于不同映射策略的规则。所确定的映射相似性度量提供了第一数字表示和第二数字表示的一个或多个数据模型与相应目标模型模板在结构和/或特性的元数据之间的相似性的定量度量，因此提供了相应映射策略的适用性的度量，以生成适当映射以供进行期望模型变换。数据模型具有特定结构，模型结构的叶子具有元数据，诸如例如，叶子元素的名称、度量单位、语义注释等。可以依据要评估的对应映射策略，单独基于相应数据模型的结构的相似性、单独基于特性(叶子)的某些元数据的相似性、或基于其组合来确定相似性度量。第二真实世界实体的映射模块生成第一数字表示的格式与第二数字表示的格式之间的映射。为了生成所述映射，映射模块基于先前确定的映射相似性度量来从预先定义的映射策略集合中选择至少一个映射策略。该预先定义的映射策略集合可以是映射模块的一部分，或可以存储在第二真实世界实体中，甚至可以存储在远程数据存储装置的外部上，该远程数据存储装置可以经由数字表示的接口访问。

该预先定义的映射策略集合包括以下策略中的至少两种策略：

-结构保留映射策略，当第一数字表示的结构类似于第二数字表示的结构时，适于生成映射，该第二数字表示的结构类似于所述映射策略的对应映射模型模板。例如，当第一数字表示的结构包含相同数目的模型产生很高的结构相似性得分时，以及当源模型的叶子在目标模型模板的叶子中具有对应关系时，可以选择结构保留映射策略。如果所述模型甚至包含相同数目的叶子，则可以确定甚至更高的结构相似性分数，从而产生选择该策略。

-最小化映射策略，适于生成第二数字表示数据模型到最小数目的第一数字表示数据模型的映射。例如，如果目标数字表示的结构具有最少数目的模型(例如，只有一个模型)，则可以按照其目标模型模板选择该策略，以将来自第二数字表示的多个模型的所有特性聚合成没有任何附加结构的第一数字表示的单个模型。

-最大化映射策略，适于生成第二数字表示数据模型到最大数目的第一数字表示数据模型的映射。该策略是与先前策略相对应的策略，因为目标数字表示的结构具有最大数目的模型(例如，每个模型叶子，一个模型)。也就是说，按照所述映射策略的目标模型模板，第二数字表示模型的每个叶子元素映射到第一数字表示的单独模型。

-基于名称的启发式映射策略，适于基于关于第二数字表示中的元素的命名的领域特定的、可定制启发式来生成到第一数字表示的映射。为了选择该策略，以模型特性的元数据级别检测模型元素之间的相似性。例如，以相同字符序列开头的源模型元素可以映射到对应目标模型。基于这些相似性，可以创建目标模型模板，并且将其用于评估目标模型模板与第一数字表示之间的映射相似性度量。

-基于语义引用的映射策略，适于基于关于能指派给第二数字表示中的元素的语义引用的启发式来生成到第一数字表示的映射。为了评估该策略，分析器基于注释模型元素的语义引用来识别模型元素之间的相似性。这样的注释指向允许按照对应目标模型模板将相似源模型元素分组到相应目标模型中的分类。

本领域技术人员可以向预先定义的映射策略集合中添加其他映射策略。

映射模块通过执行选定映射策略以映射的实例级别执行映射。也就是说，与第二数字表示的请求数据相关联的一个或多个源数据模型相应地映射到第一数字表示的对应一个或多个目标数据模型。

在按照选定策略生成映射之后，请求数据经由所述映射按照第一数字表示的格式提供给第一真实世界实体。

所公开的方法的分析和生成步骤可以迭代重复以随后尝试多个映射策略，直至标识出源格式与目标格式之间产生最佳映射的映射策略。最佳映射通过显示源模型与目标模型之间的最高对应关系来定义。在一个实施例中，预先定义的映射策略是知识库的一部分，并且在每次映射生成之后，通过使用机器学习方法优化知识库，该机器学习方法合并从先前生成的映射中学习的映射知识。通过经优化的知识库，当映射情形与早先已经学习的情形相对应时，有助于选择最佳映射策略。

在一个实施例中，映射留存于单独映射模型中，该单独映射模型与数字表示所使用的不同格式无关。如果检测到第一数字标识或第二数字表示的格式发生改变，可以调整所留存的映射。换言之，该单独映射模型使源(原始)数字表示和目标(经变换)数字表示解耦，从而在源格式和/或目标格式演变的情况下允许进行简单调整。

在一个实施例中，可以针对所留存的映射接收定制输入，并且可以按照定制输入来调整所留存的映射。这允许稍后通过特定领域知识增强所留存的映射。

在一个实施例中，所生成的映射可以是双向的，并且适于应用于来自第一数字表示的导出请求以将第一数字表示的数据推送到第二数字表示。

在一个实施例中，从第一数字表示接收请求，作为第一数字表示将第二数字表示的数据导入第一数字表示的请求。该实施例可以被视为拉取模式，其中第一实体向第二实体询问特定数据。

在另一实施例中，该请求可以在运行时通过第二数字表示的数据值的改变触发。这可能会导致按照改变自动重新执行映射。然后，第二数字表示可以将该改变通知第一数字表示并且提供相应更新数据。该实施例可以看作是推送模式，其中第二实体得知第一实体感兴趣的数据并且通过发起相应请求自动提供关于第一实体早先“订阅”的数据的任何改变的通知。

在一个实施例中，一种计算机程序产品设有指令，这些指令当加载到计算设备的存储器中并且由计算设备的至少一个处理器执行时，执行根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现方法的方法步骤。例如，计算机程序加载到第二真实世界实体的存储器部件中并且由所述实体的一个或多个处理器执行。

在一个实施例中，提供了一种计算机系统，用于在第一真实世界实体与第二真实世界实体之间可互操作数据交换。两个真实世界实体均连接到同一通信网络。第一真实世界实体和第二真实世界实体分别具有第一数字表示和第二数字表示。每个数字表示都是虚拟实体，该虚拟实体复制与真实世界实体中的任一真实世界实体相关联的数据、结构和功能。第一数字表示和第二数字表示具有不同的格式。

计算机系统包括接口，用于接收对针对将第二数字表示的数据提供给第一数字表示的请求并且经由映射按照第一数字表示的格式将所请求的数据提供给第一真实世界实体。

进一步地，系统的分析器模块通过将相似性度量应用于所述数据模型，确定第一数字表示的一个或多个数据模型的结构和/或特性的元数据与第二数字表示的一个或多个数据模型的结构和/或特性的元数据之间的相似性度量。

系统的映射模块生成第一数字表示的格式与第二数字表示的格式之间的映射。为此，它首先基于相似性度量来从预先定义的映射策略集合中选择映射策略。其次，它通过执行选定映射策略来将与第二数字表示的请求数据相关联的一个或多个数据模型映射到第一数字表示的对应一个或多个数据模型。

计算机系统还被配置为执行如在所公开的方法的上下文中所公开的功能。

本发明的其他方面借助于所附权利要求中特别描绘的元件和组合来实现和获得。应当理解，前述一般描述和以下具体实施方式均仅是示例性和说明性的，并非对所描述的本发明的约束。

附图说明

图1包括根据实施例的用于在两个真实世界实体之间可互操作数据交换的计算机系统的框图；

图2是根据实施例的用于在两个真实世界实体之间可互操作数据交换的计算机实现方法的简化流程图；

图3A和图3B图示了根据各种实施例的用于在两个实体之间进行数据交换的详细实现方式示例；

图4是根据实施例的在两个真实世界实体的不同格式之间生成映射的步骤的简化流程图；

图5A至图5E图示了根据各种实施例的各种映射策略示例的概念；

图6A至图6D图示了通过使用各种映射策略的具体映射示例；

图7是示出了可以与本文中所描述的技术一起使用的通用计算机设备和通用移动计算机设备的示例的图。

具体实施方式

图1是包括用于在第一真实世界实体101与第二真实世界实体102之间可互操作数据交换的计算机系统100的示例实施例的框图10。图2是根据实施例的用于在两个真实世界实体之间可互操作数据交换的计算机实现方法1000的简化流程图。图2的方法1000由与第二真实世界实体102相关联的计算机系统100执行。图1的描述是指图2所图示的方法步骤。为此，在以下描述中参照图1和图2的附图标记。

两个真实世界实体均连接到同一通信网络。例如，真实世界实体可能是两家公司，其中每家公司都运营自己的内联网。真实世界实体之间的通信通常经由诸如例如互联网之类的广域网进行。这种真实世界实体内部的通信可以基于专有数据模型和/或专有通信协议，其在本文中被称为这种真实世界实体的专有格式。第一真实世界实体和第二真实世界实体分别具有第一数字表示111和第二数字表示112。这种数字表示通常被称为实体的数字孪生，因为它们是复制与真实世界实体101、102中的任一真实世界实体相关联的数据、结构和功能的虚拟实体。应当指出，真实世界实体可能包括多个模型，这些模型可能涵盖实体的不同方面，诸如例如，操作数据、工程数据等。不同真实世界实体的数字孪生通常具有不同格式F1、F2，因为每个实体都使用自己的(通常，专有的)数据模型和通信协议。在下文中，术语“实体”用作术语真实世界实体的缩略语。

在该示例中，第一实体101从应用200接收查询。应用200可以是对接收由第一实体和/或第二实体提供的数据感兴趣的任何应用。例如，应用200可以是管理在第二实体102的内联网内操作的某些设备(例如，DEV1)的维护的应用。应用可能需要设备的实际操作数据以及与设备相关联的历史数据作为预测性维护算法的输入。第一实体101可以仅具有在其自己的数字表示111中可用的历史数据，该历史数据可以作为对查询的响应直接发送到应用。然而，第一实体在其自身的数字表示111中没有关于由第二实体102操作的设备DEV1的实际设备操作数据的信息。数字表示112可以提供设备DEV1的这种当前操作数据D1。例如，设备DEV1可以是经由私有物联网平台上的边缘122而由第二实体102操作的自动化系统的设备(例如，控制器或传感器)。设备DEV1可以自动将其实际操作数据推送到数字表示112。遗憾的是，第二实体102的数字表示112的格式F2与第一表示的格式不同。因此，因为第一实体101的数字表示的数据模型DM1与第二实体的数字表示的数据模型DM2不同，所以第二实体无法理解第一实体101经由适当接口向第二实体102发送到广域网的任何请求R1。

为了能够响应请求R1，第二实体102必须执行对应映射，该对应映射允许将所述数据D1映射到数据D1'以变换为第一实体101可以理解的格式。映射功能由与第二实体102相关联的计算机系统100执行。在该示例中，计算机系统100被示为第二实体的组成部分。然而，应当指出，系统100还可以在第二实体的物理内联网外部(例如，通过形式为远程服务的外部服务提供商)操作。在计算机系统100由第二实体102本身操作的情况下，数字表示112有利地是计算机系统100的组成部分。然而，在远程服务场景下，数字表示112有利地存储在第二公司102的物理网络内，但计算机系统100可能经由相应接口访问数字表示。

一旦第二实体102已经接收1100到针对数据D1的请求IR1，数据D1由第二数字表示112提供给第一数字表示111，计算机系统100就生成1300适当映射M1以经由所述映射M1按照第一数字表示111的格式F1(作为数据D1')将请求数据D1提供给第一实体101。更详细地，计算机系统100具有分析器模块142，以评估1200预先定义的映射策略集合133并且最终选择1320一个或多个适当映射策略以生成1300所述映射。每个映射策略133与目标模型模板133-T相关联。目标模型模板描述了目标模型，源模型可以通过相应映射策略映射到该目标模型。基于第一数字表示和第二数字表示的相应数据模型DM1、DM2与对应目标模型模板133在结构和语义上的相似性来确定每个映射策略133的映射相似性度量SM1至SMn。

更详细地，每个映射策略133与反映可以使用所述规则生成的潜在目标数据模型的映射规则集合相关联。这样的映射规则现在应用于第二实体102的一个或多个源数据模型DM2。也就是说，对于每个映射策略133，对应映射规则应用于第二表示112的一个或多个数据模型DM2，该一个或多个数据模型DM2与请求数据D1有关，从而针对每个映射策略产生对应目标模型模板133-T。对于一些映射策略，当生成目标模型模板时，可以评估第一数字表示的数据模型DM1的单个模型元素的相似性(例如，针对如稍后在图5D的上下文中解释的基于名称的策略，评估它们的名称)。这种数据元素之间的相似性可以表示为元素相似性度量。

相似性模块SM通过使用第一数字表示的一个或多个数据模型DM1的结构和语义评估相应目标模型模板的结构(即，一个或多个数据模型DM2需要映射到的预期结构)和语义来确定每个目标模型模板的相似性度量SM1至SMn(即，表示相似性的值)。在该评估步骤之后，分析器142可以提供下面的映射策略的信息，即哪些映射策略可以导致允许数据D1无任何误差或损失地交换的映射。多种映射策略可能导致相同相似性度量。在这种情况下，计算机系统可以判定这样的策略中的任一策略。

分析器还可以确定数据模型DM1、DM2的不同子模型的部分相似性度量。也就是说，DM2可以包括多个子模型，针对这些子模型，特定映射策略导致高相似性度量。然而，这种特定映射策略可能完全不适用于DM2的其他子模型。在这种情况下，分析器可以生成不同的子模型的多个目标模型模板，其中每个目标模型模板基于不同映射策略的规则。也就是说，分析器可以针对不同的子模型尝试各种映射策略，这些映射策略可能会产生比将单个映射策略应用于整个数据模型DM2更高的相似性度量。

关于计算机系统100要使用哪些映射策略的判定，最终由映射模块132做出。映射模块132生成格式F1和F2之间的映射M1。首先，映射模块基于所确定的相似性度量SM1至SMn来从预先定义的映射策略集合133中选择至少一个映射策略。在简单的示例中，分析器提供相似性度量集合，其中度量中的一个度量清楚指示特定映射策略的最大值。在这种情况下，映射模块简单选择与最高相似性度量相关联的策略。在多个策略以同样高的相似性度量进行评估的情况下，映射模块可以简单选择这些策略中的任一策略，因为它们看起来同样适用于映射生成。在分析器为各种子模型提供多个相似性度量的情况下，其中这种相似性度量涉及一个或多个相同源模型的不同映射策略，映射模块选择多个映射策略。一般而言，通过映射模块选择1320映射策略，使得源模型与目标模型之间的映射的整体相似性最大化。换言之，通过映射模块来选择导致模型元素与目标模型具有最高相似性的模型结构的映射策略。一旦选择了一个或多个映射策略，映射模块132就通过执行一个或多个选定映射策略来将与第二数字表示112的请求数据D1相关联的一个或多个数据模型DM2映射1340到第一数字表示的对应一个或多个数据模型DM1。换言之，数据模型之间的实际映射以模型元素实例级别进行。该最终映射1340允许定义DM1和DM2的模型元素之间的映射链接。一旦生成了该映射，计算机系统100就可以按照第一表示的格式F1提供经变换数据D1'，以将请求数据D1以第一表示111所理解的格式提供1400给第一实体。

现在，第一表示拥有对查询应用200做出响应所需的所有数据。应当指出，对图1的上下文中所公开的场景的解释仅在于响应于应用查询而通过第一实体发送请求R1。其他实施例是可能的，如例如图3B中所图示的实施例，其中响应于检测到第二表示112的结构或数据的改变，请求实际由第二实体本身触发。所公开的机构允许具有不同格式的两个真实世界实体交换数据，而无需任何人为互动。由于快速考虑到不同格式的实际数据模型而灵活选择了针对动态生成响应映射的映射策略，所以数据交换是可靠和稳健的(即，数据交换误差的可能性很低)。

图3A图示了具有两家公司A、B作为真实世界实体的特定实施例301，这两家公司在代表它们的相应IoT平台的数字孪生(即，它们各自的数字表示)之间交换数据。每家公司都在运营自己的IoT平台。在公司A中，设备经由边缘节点连接到IoT平台，以为公司A的数字孪生提供设备特定数据。一般而言，边缘计算的目的是使智能、分析、计算、通信等非常接近并且越来越多地进入诸如可编程逻辑控制器和边缘处的其他更强大和更小的设备，并且在分析等之后，进入适当系统或云。设备数据可以是静态数据，诸如例如，序列号或设备类型，还可以包括操作数据，诸如传感器值或反映设备内部状态的其他技术参数值。公司B可以运行各种应用系统，诸如例如，链接到公司B的IoT平台的工程系统和维护系统。工程系统可以经由工程服务器将与公司A的设备有关的工程数据提供给公司B的数字孪生。同样，维护系统的维护应用可以提供与所述设备的维护相关联的数据。例如，尽管这两个数字孪生使用不同的格式，但是通过启用公司A与公司B的数字孪生之间的数据交换，公司B的数字孪生的内容中可用的数据可以自动利用公司A的数字孪生所提供的操作设备数据进行丰富。

图3B图示了其中公司A可以将数据从其自己的原始数字孪生主动推送到公司B以更新公司B的数字孪生的推送场景302。总体场景与图1和图3A所描述的实施例相似。然而，本实施例中公司A的IoT平台具有监测模块，该监测模块被配置为检测相对于其原始数字孪生的数据模型DM*的结构或数据值发生的改变。在该推送实施例中，触发该映射和变换步骤的请求(参见图1中的请求R1)并非从公司B接收，而是在检测到这种改变时由监测模块发起。假设A的原始数字孪生与B的数字孪生之间的映射作为独立于两个数字孪生的格式的单独映射模型留存于A的IoT平台中。在检测到公司A的原始孪生的结构发生改变的情况下，则调整所留存的映射模型，该留存的映射模型已经被应用于原始数字孪生的映射规则。应当指出，监测模块还可以被配置为经由对应接口接收B的数字孪生的这种改变。在这种情况下，映射请求还可能由检测到B的结构改变而触发。例如，对映射规则的调整可能由人工智能部件AI驱动，该人工智能部件AI被配置为当发生改变时随着时间而学习新映射。然后，可以应用该知识来按照所检测的改变调整1先前所留存的模型规则。

在一个备选实施例中，映射可以例如经由公司A的IoT平台的人机接口、通过接收用于所留存的映射模型的定制输入来调整，公司A的IoT平台的人机接口允许用户例如基于相应领域知识来编辑并调整1所留存的映射。

经调整映射由分析器解释2并且应用于3公司A的数字孪生(即，第二表示)以生成经调整目标模型模板，并且重新确定对应相似性度量。然后，映射模块可以基于所重新确定的相似性度量来再次选择一个或多个映射策略，最终完成4如图1所公开的变换(映射)。公司A的数字孪生的数据现在以与公司B的数字孪生兼容的格式可用，并且可以在推送操作5中提供给公司B以进行更新，无论公司A或B是否发生结构改变。

可替代地或除了检测到结构改变之外，监测模块可以在运行时检测由设备提供给公司A的数字孪生的数据(即，值)的改变。在这种情况下，该请求也可能由值改变触发。当检测到数据值发生改变时，无需调整映射规则。而是，可以按照改变重新执行已经存在的映射规则，并且当向公司B提供经更新的数据时，通知公司B的数字孪生数据改变。

图4提供了关于导致生成两个实体的数据模型之间的映射的步骤的其他视图400。因此，虚线框内的步骤被认为是可选步骤。如先前所解释的，生成映射从分析数字孪生的数据模型开始，该数据模型向预期变换提供输入，而数字孪生是变换的输出(目标)。基于预先存在的知识库来选择一个或多个映射策略，该预先存在的知识库包括与两个数字孪生DT有关的领域知识。相关映射规则可以存储为模板，以便将来在相应数据模型之间的映射。最后，执行选定的最后一个策略，从而产生经变换数字孪生。可选地，计算机系统可以允许用户经由人机接口编辑映射规则，并且通过附加手动规则来扩充这样的规则，这可以进一步改进最终映射，从而增强经变换数字孪生。

在以下对图5A至图5E的描述中，对映射策略的各种示例进行讨论，其中象征相应格式变换的箭头的左侧图示了第二数字表示的一个或多个源数据模型，而所述箭头的右侧图示了第一数字表示的一个或多个目标数据模型。应当指出，预先定义的映射策略集合包括所述映射策略中的至少两个映射策略，由映射模块最终从预先定义的映射策略集合中选择一个或多个映射策略。

图5A图示了结构保留映射策略501的示例，该结构保留映射策略501适于当第一数字表示的结构类似于第二数字表示的结构时按照对应目标模型模板生成映射。当分析器模块评估结构保留策略时，相关映射规则应用于源数据模型。在示例501中，源数据模型包括两个子模型，其中上部子模型包括两个叶子元素，而下部子模型包括一个叶子元素。因此，生成目标模型模板，如右图所示，该右图完全保留了一个或多个源数据模型的结构。然后，该目标模型模板与第一实体(这里未示出)的一个或多个目标模型的结构进行比较。如果所生成的目标模型模板的结构类似于一个或多个目标模型的结构，则结构保留策略可能是生成相应(数字孪生)格式之间的预期映射的良好候选者。然而，为了评估相似性程度，分析器还考虑了叶子元素的语义。即使在结构级别上存在完美匹配的情况下，如果在语义叶子元素级别上不存在相似性，则还可能确定仅低相似性度量。然而，如果叶子元素的语义之间也存在高相似性，则分析器针对该策略确定高相似性度量。

例如，驱动器的数字孪生可以在源数据模型中包括三个模型(例如，一个模型包括操作数据，一个模型包含到文档材料的链接，以及一个模型描述维护数据)。该源模型可能会变换为数字孪生目标格式，其中源模型结构被维护，以使得目标数字孪生也恰好包含内容与原始数字孪生的内容相同的三个模型。源模型和目标模型及其内容的建模方式可能因目标格式的概念而异。例如，可以使用不同属性来描述内容的性质。

图5B图示了最小化映射策略502的示例，该最小化映射策略502适于按照对应目标模型模板生成第二数字表示数据模型到最小数目的第一数字表示数据模型的映射。在示例502中，使用与图5A中相同的源数据模型。然而，预期目标模型的格式仅包括具有三个叶子的单个子模型。也就是说，第一表示的格式包括具有叶子元素平面列表(flat list)的最少数目的模型。为了评估最小化策略，分析器将与该映射策略相关联的映射规则应用到一个或多个源数据模型，并且生成只有一个子模型和叶子元素平面列表的目标模型模板。然后，该目标模型模板再次与预期目标模型进行比较，并且确定相应相似性度量。

例如，具有包括三个模型的第二表示的数字孪生需要变换为目标数字孪生，目标数字孪生具有聚合来自三个源模型的所有特性的一个模型，而没有任何附加结构。这种策略在以下情况下很有用，例如，源数字孪生的用例与目标数字孪生的用例非常不同。通常，在这种场景下，源数字孪生的结构通常不会为目标数字孪生增加值。

图5C示出了最大化映射策略503的示例，该最大化映射策略503适于按照对应目标模型模板生成第二数字表示数据模型到最大数目的第一数字表示数据模型的映射。最大化策略503可以被视为与图5B的最小化策略502相反。在示例503中，使用与图5A相同的源数据模型。然而，预期目标模型的格式包括每个叶子元素的单个子模型。也就是说，第一表示的格式包括与一个或多个源数据模型的多个叶子元素相对应的最大数目的模型。为了评估最大化策略，分析器将与该映射策略相关联的映射规则应用于一个或多个源数据模型，并且生成具有与叶子元素一样多的子模型的目标模型模板。然后，该目标模型模板再次与预期目标模型进行比较，并且确定相应相似性度量。

例如，在目标数字孪生用作工程师所预见的许多模型的基础的情况下，这种策略可能是有用的。通常，基于最大化映射策略来生成的映射需要通过用户或机器学习算法在映射过程的后期进一步定制。

图5D图示了基于名称的启发式映射策略504的示例，该基于名称的启发式映射策略504适于按照对应目标模型模板基于关于第二数字表示中的元素的命名的领域特定的、可定制启发式来生成到第一数字表示的映射。在示例504中，用于生成目标模型模板的映射规则关于叶子模型元素分析源模型，叶子模型元素与元素命名相关。例如，存在两个模型叶子元素，其包括“a..”。映射规则实现以下假设：示出了这种基于名称的相似性的叶子元素可以分组到目标模型模板的相应子模型中。在该示例中，子模型“a”使用叶子元素“a..”生成。对于源模型中名称为“b..”的叶子元素，在目标模型模板中生成具有相应叶子元素“b..”的对应子模型“b”。在下一步骤中，确定所生成的目标模型模板与第一数字表示的一个或多个实际数据模型之间的相似性的相似性度量。

例如，可能存在如“名称以‘电机*’开头的源数据模型的模型元素总是指派给一个或多个目标数据模型的‘电机’模型”的规则或“其名称中包含字符串“*服务*”的源数据模型元素始终映射到‘维护模型’”或“名为序列号’的源模型元素始终映射到‘标识’模型(如果存在)。这样的规则的不同集合可以作为从工程师接收的定制输入添加到映射规则中，然后在运行时加载到映射模块中。

图5E图示了基于语义引用的映射策略505的示例，该基于语义引用的映射策略505适于基于关于按照对应目标模型模板能指派给第二数字表示模型中的元素的语义引用的启发式来生成到第一数字表示的映射。换言之，第一实体的数字孪生的目标模型模板基于关于指派给第二数字表示(即，源数字表示)的一个或多个数据模型的模型元素的语义引用的启发式来生成。在示例505中，第一子模型的模型元素具有注释“x…”。进一步地，该子模型的第二叶子元素具有相同注释“x...”。与该映射策略相关联的映射规则在目标模型模板中生成对应子模型，该对应子模型对注释为“x...”所有模型元素进行分组，其中至少保留源模型的结构，原因是表示子模型的模型元素(节点)也使子模型节点停留在目标模型模板中，并且源模型的模型叶子元素使模型叶子元素停留在目标模型模板中。示例505进一步说明了基于语义引用的映射策略的映射规则，其中源模型的模型叶子元素使用“y...”进行注释，但对于源模型的子模型元素不存在对应注释。在这种情况下，映射规则在目标模型模板中生成带有注释“y...”的对应子模型节点，并且对该子模型下带有注释“y...”的所有模型叶子元素进行分组。例如，源模型/目标模型中的模型元素可以使用包含指向全局字典(例如，eClass)的链接的语义引用进行注释，从而将语义附加到元素。根据这些语义引用，元素分组到目标模型模板的对应子模型中。再者，确定所生成的目标模型模板与目标数字孪生(第一表示)的相似性。

最后，在对预先定义的映射策略集合中可用的所有映射策略进行评估之后，系统可以选择所评估的策略中的至少一个策略用于实际数据变换。有利的是，选择具有最高相似性度量的映射策略。在多个映射策略产生相同的相似性度量值的情况下，可以(例如，随机)选择这样的策略中的任一策略。在图6D的上下文中对选择映射策略混合的示例进行更详细的描述。

图6A图示了其中以实体A的格式反映驱动器的数字孪生的数字表示变换为以实体B的格式反映所述驱动器的实体B的数字孪生的示例601。A的源数据模型如上文被以代表选定映射策略(基于名称的启发式映射策略)的箭头504示出。例如，仅通过查看结构保留策略和基于名称的启发式映射策略来对映射策略的评估进行讨论。当针对结构保留策略生成目标模型模板时，源数据模型的“电机模型”确实会映射到目标数字孪生的“电机模型”。然而，对于剩余的子模型“工程模型”和“操作模型”，目标模型模板可能不会类似于B的目标数据模型。因此，由于只有五分之二的源的模型叶子元素可能映射到目标的对应元素，所以相似性度量可能低于50％。

当评估基于名称的策略时，“电机模型”的映射几乎与结构保留策略的映射同样好。相应映射规则是将所有包含“电机”作为其名称的一部分的模型元素分组到目标的对应“电机模型”中。关于剩余的叶子元素“序列号”、“最大频率”和“电压”，没有找到公共命名元素。映射策略的规则通过将没有共同命名部分的所有元素分组到一个子模型“其他”中来应对这种情况。该子模型就像收集器执行，用于名称与其他名称没有公共字符串的所有元素。基于该策略来生成的目标模型模板与B的目标数字孪生的数据模型具有非常高(例如，100％)的匹配。因此，映射模块选择基于名称的映射策略504并且执行用于将源格式变换为目标格式的映射。更一般地，相似性度量可以通过不同算法和不同实现方式来计算。这些算法的共同特质在于它们基于元素的特性(例如，名称、结构内的位置、其他类型的元数据)来比较两个元素或两个(经结构化)元素组，并且确定序数分数，例如，百分比值。相似性越高，所返回的分数就越高。

图6B图示了其中选择基于语义引用的映射策略505的示例602。当评估结构保留策略时，当仅比较模型的单纯结构时，源格式和目标格式确实相似。在两侧上，存在三个子模型，其中两个具有两个叶子元素，而一个具有单个叶子元素。然而，当现在检查源模型叶子元素和目标模型叶子元素的语义时，根本没有匹配。换言之，源模型的分组不能映射到目标模型的分组。因此，当单独查看模型结构时不管初始相似性如何，本示例中结构保留策略的相似性度量都可能非常低，例如，“0”，这取决于相似性分数的实现方式。本领域技术人员可以以各种方式计算相似性度量(即，反映相似性程度的值或分数)。例如，分数可以以模型元素叶级别考虑所有匹配元素的百分比，或它可以考虑与一个或多个数据模型的部分有关的相似性。

在该示例602中，一些源模型叶子元素具有指示对一些标准分类的引用的语义注释。“最大频率”的注释“0173-1#02-AAE229#004”表示存在对具有“AAE”分类的模型的引用。“电压”的注释“0173-1#02-AAE229#005”也是如此。结果，基于语义引用的映射策略505的映射规则将这样的模型叶子元素分组到目标模型模板的“AAE模型”中。同样，通过使用对应映射规则评估对应源叶子元素的注释“0173-1#02-AAG321#002”，源叶子元素“电机温度”指派给目标模型模板的“AAG模型”。该示例中的对应映射规则分析与预先定义的目标模型相对应的字符串部件的语义引用。例如，这样的预先定义目标模型可以是叶子元素的目标，其中语义引用字符串的一部分指示对应模型元素与某个技术规范(例如，AAE、AAG等)的关联。与基于名称的映射策略类似，没有注释的基于语义引用的策略源叶子元素可以分组到目标模型模板的“其他”子模型中。当现在比较所生成的目标模型模板与B的数字孪生的格式时，存在100％匹配(即，相似性度量＝1)。也就是说，根据所讨论的两个映射策略，映射模块清楚选择了产生最高的相似性度量的基于语义引用的映射策略。

图6C图示了其中选择最大化映射策略503的示例603。源A的数字表示(即，对应数据模型)与图6A中的数字表示相同。假设预先定义的映射策略集合中的所有其他映射策略导致相似性度量非常低，最大化策略的映射规则可以提供回退映射策略，以用作不同数字孪生格式之间模型映射的中间步骤。在示例603中，每个源叶子元素被简单作为单个目标叶子元素指派给目标模型模板中的单独子模型。这种单个模型叶子元素需要在稍后时间点合并到相应子模型中。该合并步骤可以响应于从人类领域专家接收到对应映射输入而执行，或可以通过机器学习算法、定制应用或其他适当规则集合来执行。如果所有其他映射策略未能生成具有指示与目标实体的数字孪生的目标格式的实质相似性的相似性度量的目标模型模板，则映射模块可以选择最大化映射策略。在这种情况下，选择策略来生成中间格式B'，该中间格式B'作为进一步定制映射规则以改进未来自动化映射的基础，该未来自动化映射最终可以用于将源模型映射到目标实体的数据模型。

图6D图示了其中通过组合最大化映射策略503与第二映射策略(例如，结构保留映射或基于名称的映射504)来部分应用两个映射策略以生成目标模型模板的示例604。在示例中，604基于名称策略的评估导致“电机模型”的100”相似性度量，而基于名称的策略的整体相似性度量较低(例如，40％，因为可以映射只有五分之二的模型叶子元素)。在这种情况下，映射模块仍然可以为确定一个或多个子模型的高相似性程度的一部分数字孪生选择映射策略。对于剩余节点，可以选择最大化策略503来生成中间格式B'作为进一步定制的基础，如图6C所解释的。

图7是示出了可以与本文中所描述的技术一起使用的通用计算机设备900和通用移动计算机设备950的示例的图。计算设备900旨在表示各种形式的数字计算机，诸如膝上型电脑、台式机、工作站、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型机、以及其他适当计算机。通用计算机设备900可以与图1的计算机系统100相对应。计算设备950旨在表示各种形式的移动设备，诸如个人数字助理、蜂窝电话、智能电话、以及其他类似计算设备。例如，计算设备950可以用作用户定制映射规则的GUI前端。本文中所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅意指示例性的，并不意味着限制本文件中所描述和/或要求保护的发明的实现方式。

计算设备900包括处理器902、存储器904、存储设备906、连接到存储器904和高速扩展端口910的高速接口908、以及连接到低速总线914和910和存储设备906的低速接口912。部件902、904、906、908、910和912中的每个部件使用各种总线互连，并且视情况而定，可以安装在公共主板上或以其他方式安装。处理器902可以处理用于在计算设备900内执行的指令，这些指令包括存储在存储器904中或存储设备906上的指令以在外部输入/输出设备(诸如耦合到高速接口908的显示器916)上显示GUI的图形信息。在其他实现方式中，视情况而定，可以使用多个处理单元和/或多个总线以及多个存储器和存储器类型。此外，可以连接多个计算设备900，其中每个设备提供必要操作的部分(例如，作为服务器组、刀片式服务器组、或处理设备)。

存储器904在计算设备900内存储信息。在一个实现方式中，存储器904是一个或多个易失性存储器单元。在另一实现方式中，存储器904是一个或多个非易失性存储器单元。存储器904还可以是另一形式的计算机可读介质，诸如磁盘或光盘。

存储设备906能够为计算设备900提供大容量存储。在一个实现方式中，存储设备906可以是或包含计算机可读介质，诸如软盘设备、硬盘设备、光盘设备、或磁带设备、闪存或其他类似固态存储器设备、或设备阵列，该设备阵列包括存储区域网络或其他配置中的设备。计算机程序产品可以有形地体现在信息载体中。计算机程序产品还可以包含指令，这些指令当在被执行时，执行一种或多种方法，诸如上文所描述的方法。信息载体是计算机可读介质或机器可读介质，诸如存储器904、存储设备906、或处理器902上的存储器。

高速控制器908管理计算设备900的带宽密集型操作，而低速控制器912管理较低带宽密集型操作。这种功能分配只是示例性的。在一个实现方式中，高速控制器908耦合到存储器904、显示器916(例如，通过图形处理器或加速器)、以及高速扩展端口910，其可以接受各种扩展卡(未示出)。在该实现方式中，低速控制器912耦合到存储设备906和低速扩展端口914。低速扩展端口可以包括各种通信端口(例如，USB、蓝牙、以太网、无线以太网)可以例如通过网络适配器耦合到一个或多个输入/输出设备，诸如键盘、定点设备、扫描仪、或联网设备(诸如交换机或路由器)。

如图所示，计算设备900可以以多种不同形式实现。例如，它可以被实现为标准服务器920或以这样的服务器的组中多次实现。它还可以作为机架服务器系统924的一部分来实现。另外，它可以在诸如膝上型计算机922之类的个人计算机中实现。可替代地，来自计算设备900的部件可以与诸如设备950之类的移动设备中的其他部件(未示出)组合。这样的设备中的每个设备可以包含计算设备900、950中的一个或多个计算设备，并且整个系统可以由彼此通信的多个计算设备900、950组成。

计算设备950包括处理器952、存储器964、诸如显示器954之类的输入/输出设备、通信接口966和收发器968、以及其他部件。设备950还可以设有诸如微驱动器或其他设备之类的存储设备，以提供附加存储。部件950、952、964、954、966和968中的每个部件使用各种总线互连，并且部件中的几个部件可以安装在公共主板上，或视情况而定，以其他方式安装。

处理器952可以执行计算设备950内的指令，这些指令包括存储在存储器964中的指令。处理器可以被实现为芯片的芯片组，这些芯片包括单独模拟和数字处理单元和多个模拟和数字处理单元。例如，处理器可以提供设备950的其他部件的协调，诸如对用户接口的控制、设备950所运行的应用、以及通过设备950进行的无线通信。

处理器952可以通过耦合到显示器954的控制接口958和显示接口956与用户通信。显示器954可以是例如TFT LCD(薄膜晶体管液晶显示器)或OLED(有机发光二极管)显示器或其他适当显示器技术。显示接口956可以包括用于驱动显示器954以向用户呈现图形和其他信息的适当电路系统。控制接口958可以接收来自用户的命令并且将它们转换以提交给处理器952。另外，可以提供与处理器952通信的外部接口962，以便启用设备950与其他设备的近区域通信。外部接口962可以例如在一些实现方式中提供有线通信或在其他实现方式中提供无线通信，并且还可以使用多个接口。

存储器964在计算设备950内存储信息。存储器964可以实现为以下各项中的一项或多项：一个或多个计算机可读介质、一个或多个易失性存储器单元或一个或多个非易失性存储器单元。还可以提供扩展存储器984，该扩展存储器通过扩展接口982连接到设备950，该扩展存储器可以包括例如SIMM(单列直插式存储器模块)卡接口。这种扩展存储器984可以为设备950提供额外存储空间，或还可以存储用于设备950的应用或其他信息。具体地，扩展存储器984可以包括执行或补充上文所描述的过程的指令，并且还可以包括安全信息。因此，例如，扩展存储器984可以充当设备950的安全模块，并且可以使用准许安全使用设备950的指令进行编程。另外，可以经由SIMM卡提供安全应用以及附加信息，诸如以不可破解方式将标识信息放在SIMM卡上。

存储器可以包括例如闪存和/或NVRAM存储器，如下文所讨论的。在一个实现方式中，计算机程序产品以有形方式体现在信息载体中。计算机程序产品包含指令，这些指令当被执行时，执行一种或多种方法，诸如上文所描述的方法。信息载体是计算机可读介质或机器可读介质，诸如存储器964、扩展存储器984、或处理器952上的存储器，其可以例如通过收发器968或外部接口962接收。

设备950可以通过通信接口966进行无线通信，该通信接口966在必要时可以包括数字信号处理电路系统。通信接口966可以提供各种模式或协议下的通信，诸如GSM话音呼叫，SMS消息传送、EMS消息传送或MMS消息传送，CDMA，TDMA，PDC，WCDMA，CDMA2000或GPRS等。这种通信可以例如通过射频收发器968发生。另外，短距离通信可以诸如使用蓝牙、WiFi或其他这种收发器(未示出)发生。另外，GPS(全球定位系统)接收器模块980可以向设备950提供附加导航相关无线数据和位置相关无线数据，视情况而定，这些数据可以由在设备950上运行的应用使用。

设备950还可以使用音频编解码器960以可听方式进行通信，该音频编解码器960可以从用户接收口头信息并且将其转换为可用数字信息。音频编解码器960可以也类似方式诸如通过例如设备950的手机中的扬声器，为用户生成可听声音。这种声音可以包括来自话音电话呼叫的声音，可以包括录制声音(例如，话音消息、音乐文件等)，而且还可以包括由在设备950上运行的应用生成的声音。

计算设备950可以以多种不同形式来实现，如图所示。例如，它可以实现为蜂窝电话980。它还可以实现为智能电话982、个人数字助理或其他类似移动设备的一部分。

本文中说描述的系统和技术的各种实现方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专门设计的ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件和/或其组合中实现。这些各种实现方式可以包括一个或多个计算机程序中的实现方式，该一个或多个计算机程序在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上可执行和/或解释，该至少一个可编程处理器可以专用或通用，耦合以从存储系统、至少一个输入设备和至少一个输出设备接收数据和指令并且向其传输数据和指令。

这些计算机程序(也称为程序、软件、软件应用或代码)包括用于可编程处理器的机器指令，并且可以以高级过程语言和/或面向对象的编程语言和/或汇编/机器语言实现。如本文中所使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”是指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何计算机程序产品、装置和/或设备(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑设备(PLD))，其包括接收机器指令作为机器可读信号的机器可读介质。术语“机器可读信号”是指用于向可编程处理器提供机器指令和/或数据的任何信号。

为了提供与用户的交互，本文中所描述的系统和技术可以在计算机上实现，该计算机具有用于向用户显示信息的显示设备(例如，CRT(阴极射线管)监测器或LCD(液晶显示器)监测器器)以及键盘和定点设备(例如，鼠标或轨迹球)，用户可以通过该键盘和顶点设备向计算机提供输入。还可以使用其他种类的设备来提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的感官反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈或触觉反馈)；并且可以以任何形式接收来自用户的输入，这些输入包括声学输入、语音输入或触觉输入。

本文中所描述的系统和技术可以在计算设备中实现，该计算设备包括后端部件(例如，作为数据服务器)或包括中间件部件(例如，应用服务器)或包括前端部件(例如，具有图形用户接口或Web浏览器的客户端计算机，用户可以通过该客户端计算机与本文中所描述的系统和技术的实现方式交互)或这种后端部件、中间件部件或前端部件的任何组合。系统的部件可以通过任何形式或媒介的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)、广域网(“WAN”)、以及互联网。

计算设备可以包括客户端和服务器。客户端和服务器通常彼此远离并且通常通过通信网络进行交互。客户端和服务器的关系凭借在相应计算机上运行的计算机程序产生，并且彼此之间具有客户端-服务器关系。

已经对多个实施例进行了描述。然而，应当理解，在没有背离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种修改。

另外，图中所描绘的逻辑流程无需所示的特定次序或顺序次序来实现期望结果。另外，可以从所描述的流程中提供其他步骤，或可以消除步骤，并且可以向所描述的系统添加或移除其他部件。因而，其他实施例在所附权利要求的范围之内。

Claims (14)

1.一种计算机实现方法(1000)，用于在第一真实世界实体(101)与第二真实世界实体(102)之间可互操作数据交换，其中两个真实世界实体均连接到同一通信网络，所述第一真实世界实体和所述第二真实世界实体分别具有第一数字表示(111)和第二数字表示(112)，每个数字表示都是虚拟实体，所述虚拟实体复制与所述真实世界实体(101、102)中的任一真实世界实体相关联的数据、结构和功能，其中所述第一数字表示(111)和第二数字表示(112)具有不同格式(F1、F2)，所述方法由所述第二真实世界实体(102)的至少一个计算设备执行，包括：

接收(1100)针对将所述第二数字表示(112)的数据(D1)提供给所述第一数字表示(111)的请求(R1)；

通过基于所述第一数字表示和所述第二数字表示的相应数据模型(DM1、DM2)与对应目标模型模板(133-T)在所述结构和语义上的相似性，而针对每个映射策略确定映射相似性度量，来评估(1200)预先定义的映射策略集合(133)，其中每个映射策略与目标模型模板相关联；

通过以下方式生成(1300)所述第一数字表示的格式(F1)与所述第二数字表示的格式(F2)之间的映射(M1)：

基于所确定的映射相似性度量(SM1至SMn)从所述预先定义的映射策略集合(133)中选择(1320)至少一个映射策略(133-1、501、…、505)；

通过执行选定的所述至少一个映射策略，将与所述第二数字表示(112)的所请求数据(D1)相关联的一个或多个数据模型(DM2)映射(1340)到所述第一数字表示的对应一个或多个数据模型(DM1)；以及

经由所述映射(M1)按照所述第一数字表示的所述格式(F1)向所述第一真实世界实体提供(1400)所请求数据(D1)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述请求(R1)与应用(200)的数据请求相关联。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述预先定义的映射策略集合(133)包括以下策略中的至少两个策略：

结构保留映射策略，适于当所述第一数字表示的结构类似于所述第二数字表示的结构时，按照对应目标模型模板生成映射；

最小化映射策略，适于按照对应目标模型模板生成所述第二数字表示数据模型到最小数目的第一数字表示数据模型的映射；

最大化映射策略，适于按照对应目标模型模板生成所述第二数字表示数据模型到最大数目的第一数字表示数据模型的映射；

基于名称的启发式映射策略，适于按照对应目标模型模板基于关于所述第二数字表示中的元素的命名的领域特定的可定制启发式来生成到所述第一数字表示的映射；以及

基于语义引用的映射策略，适于按照对应目标模型模板基于关于能指派给所述第二数字表示中的所述元素的语义引用的启发式来生成到所述第一数字表示的映射。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述预先定义的映射策略是知识库的一部分，还包括：

每次映射生成后通过使用机器学习方法优化所述知识库，所述机器学习方法合并从先前生成的映射中学习的映射知识。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述映射留存于与所述格式(F1、F2)无关的单独映射模型中，所述方法还包括：

在所述第一数字表示或所述第二数字表示的所述格式中检测到改变的情况下，调整所留存的映射。

6.根据权利要求5中任一项所述的方法，还包括：

接收所留存的映射的定制输入；以及

按照所述定制输入调整所留存的映射。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中从所述第一数字表示接收所述请求。

8.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中所述请求在运行时通过所述第二数字表示的数据值的改变被触发，并且其中生成所述映射包括：

按照所述改变重新执行所述映射；以及

提供所请求数据包括：关于所述改变通知所述第一数字表示。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所生成的映射是双向的，并且适于应用于来自所述第一数字表示的将所述第一数字表示的数据推送到所述第二数字表示的另外请求。

10.一种计算机程序产品，包括指令，所述指令当加载到计算设备的存储器中并且通过所述计算设备的至少一个处理器执行时，执行根据前述权利要求中任一项的计算机实现方法的方法步骤。

11.一种计算机系统(100)，用于在第一真实世界实体(101)与第二真实世界实体(102)之间可互操作数据交换，其中两个真实世界实体均连接到同一通信网络，所述第一真实世界实体和所述第二真实世界实体分别具有第一数字表示(111)和第二数字表示(112)，每个数字表示是虚拟实体，所述虚拟实体复制与所述真实世界实体(101、102)中的任一真实世界实体相关联的数据、结构和功能，其中所述第一数字表示(111)和所述第二数字表示(112)具有不同格式(F1、F2)，所述计算机系统包括：

接口，被配置为接收针对将所述第二数字表示(112)的数据(D1)提供给所述第一数字表示(111)的请求(IR1)，并且经由映射(M1)按照所述第一数字表示(111)的格式(F1)将所请求数据(D1)提供给所述第一真实世界实体(101)；

分析器模块(142)，被配置为通过基于所述第一数字表示和所述第二数字表示的相应映射数据模型(DM1、DM2)与对应目标模型模板(133-T)在所述结构和语义上的相似性，而针对每个映射策略确定映射相似性度量，来评估预先定义的映射策略集合(133)，其中每个映射策略与目标模型模板相关联；

映射模块(132)，被配置为通过以下方式生成所述第一数字表示的格式(F1)和所述第二数字表示的格式(F2)之间的映射(M1)：

基于所确定的相似性度量(SM1至SMn)来从所述预先定义的映射策略集合(133)中选择至少一个映射策略；以及

通过执行所选择的至少一个映射策略来将与所述第二数字表示(112)的所请求数据(D1)相关联的一个或多个数据模型(DM2)映射到所述第一数字表示的对应一个或多个数据模型(DM1)。

12.根据权利要求12所述的系统，其中所述预先定义的映射策略集合(133)包括以下策略中的至少两个：

结构保留映射策略(501)，适于当所述第一数字表示的结构类似于所述第二数字表示的结构时，按照对应目标模型模板生成映射；

最小化映射策略(502)，适于按照对应目标模型模板生成所述第二数字表示数据模型到最小数目的第一数字表示数据模型的映射；

最大化映射策略(503)，适于按照对应目标模型模板生成所述第二数字表示数据模型到最大数目的第一数字表示数据模型的映射；

基于名称的启发式映射策略(504)，适于按照对应目标模型模板，基于关于所述第二数字表示中的元素的命名的领域特定的可定制启发式来生成到所述第一数字表示的映射；以及

基于语义引用的映射策略(505)，适于按照对应目标模型模板基于关于能指派给所述第二数字表示模型中的所述元素的语义引用的启发式来生成到所述第一数字表示的映射。

13.根据权利要求12或13所述的系统，其中所述映射留存于与所述格式(F1、F2)无关的单独映射模型中，所述映射模块还被配置为：

在检测到所述第一数字表示或所述第二数字表示的所述格式发生改变的情况下，调整所留存的映射。

14.根据权利要求12至14中任一项所述的系统，其中导入请求在运行时通过所述第二数字表示的数据值的改变被触发，并且其中所述映射模块还被配置为按照所述改变重新执行所述映射；并且所述接口被配置为提供所请求的数据并且关于所述改变通知所述第一数字表示。

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