基于XPDL的工作流系统的设计与实现

在分析工作流系统现状基础上,使用XPDL进行流程动态建模,并采用JMX框架对工作流系统资源进行控制和管理,设计和完成该管理系统中工作流引擎、流程建模、JMX管理组件、客户端应用程序和流程监控组件.该系统实现了可扩展的工作流管理系统与基于XPDL的工作流引擎的有效集成,支持可持久化对象与关系型数据库实体之间的映射,并对分布式信息资源进行集中管理,可作为构建工作流管理系统的一种具体方案.     

基于Web的分布式工作流系统的研究

在工作流技术研究领域中,基于Web的分布式工作流系统逐步成为研究热点。介绍了一种基于Web服务技术的分布式工作流管理系统的框架结构,并从数据层、业务层、应用层三个方面详细介绍实现此工作流执行框架所使用的各种技术,研究了这个框架结构中的核心部件——嵌入式工作流引擎的系统设计模型,在该模型中探讨了数据模型和控制模型的设计。     

基于Web的分布式工作流系统的研究

在工作流技术研究领域中,基于Web的分布式工作流系统逐步成为研究热点.介绍了一种基于Web服务技术的分布式工作流管理系统的框架结构,并从数据层、业务层、应用层三个方面详细介绍实现此工作流执行框架所使用的各种技术,研究了这个框架结构中的核心部件--嵌入式工作流引擎的系统设计模型,在该模型中探讨了数据模型和控制模型的设计.     

工作流技术在医院信息系统中的应用

针对当前医院信息系统中执行环境和需求的变化性,提出一种基于分布式工作流技术的系统框架.在该框架中,各个功能子模块可以动态组装和运行,以实现分布式工作流系统的柔性和扩展性,从而提高了医院信息系统对运行环境的适应性.     

自适应分布式工作流引擎的研究与设计

目前,分布式工作流系统已经取代集中式系统成为工作流系统主流。针对当前分布式工作流应用中执行环境和需求的变化性,提出了一种基于MVC结构和中介者模式的自适应的分布式工作流系统框架。在该框架中,一方面,执行引擎动态迁入迁出;另一方面,系统对过程和活动两个粒度进行任务调度,从而提高系统对运行环境的适应性以实现分布式工作流系统的柔性和扩展性。     

无线迁移工作流环境中程序按需移动

作为基于移动计算范型的迁移工作流研究的继续，建立一种无线迁移工作流环境中程序按需移动模型及其实现方法，以支持大型迁移工作流在资源受限移动设备上运行。首先给出了迁移工作流单元模型，它是支持无线环境下迁移工作流的基础，然后给出了迁移工作流按需移动系统架构，讨论了架构中各部分的功能，包括停靠站服务器和工作流管理机的实现机制，分析了通过反射对工作流单元的动态调整。实验表明，无线迁移工作流环境中程序按需移动模型合理，运行可靠，有效支持迁移工作流在无线环境中的应用。     

面向迁移实例旅行图动态适应性的目录服务研究*

迁移工作流是一种基于迁移实例在工作位置之间连续迁移并就地利用位置服务执行任务的工作流管理模式,许可的工作位置及迁移顺序由预先规划的旅行图约定。针对一旦工作位置故障或服务发生变化,预先规划的迁移路线就不能实现,从而影响迁移工作流的可靠执行,提出了一种分布式目录服务结构。该结构通过对目录服务组件的设计,不仅支持迁移实例旅行图的静态规划,而且支持基于服务推荐的迁移路线的动态修正,从而大大提高了迁移实例旅行图的动态适应性。     

基于有限状态机原理的工作流组件实现方法

为了高效地解决传统工作流组件存在的问题,提出了一种基于有限状态机原理的工作流组件实现方法。该工作流原理是通过申请自定义状态机,根据请求路由信息,按照调度命令进行流程处理的模式对第三方权限系统实现内容创建、数据变化和信息迁移的效果。该工作流组件功能设计从用户使用角度出发,维护第三方权限系统,优化自定义数据库的功能,支持父子流程。通过多次使用自定义有限状态机的工作流组件,能够实现并发进行流程模板文件的解析来支持自定义流程,优化传统状态机的工作模式,该工作流组件还可以使工作流维护过程变得简单,具有高效性与可用性。     

基于工作流挖掘的活动成批处理区发现

针对支持成批处理的工作流系统在应用中的活动成批区设定问题,提出一种基于工作流挖掘的活动成批区发现方法.该方法首先利用现有工作流挖掘方法得到初始工作流模型.然后进行活动成批处理特征识别与成批处理区发现,从最终得到初始工作流模型中的活动成批处理区.具体算法过程及算法有效性通过对某公司处理共享租车的过程日志进行挖掘的实例进行了说明与实验验证.     

迁移工作流系统中本体替换的柔性机制

当前工作流系统普遍缺乏柔性,导致动态适应性和实用性较差.本文结合本体技术讨论了工作流柔性,提出一个基于本体替换的柔性机制,在预定义的子工作流或资源无法得到时,寻找到可替代的子工作流或资源.将该机制应用到迁移工作流模型中,提出柔性迁移工作流系统框架,使工作流系统从建模和执行都具有良好的柔性和适应性,同时降低复杂性.该机制有效实现了动态联盟工作流系统的重构和规模扩充.     

工作流重构技术研究

先进的工作流技术与传统的企业管理信息系统相结合,日益成为提高企业信息化的一个重要手段。目前的工作流是基于模型驱动的,定义一个完整的模型是相当复杂和费时的;而且,实际业务流程同流程模型之间必然存在差异。本文介绍了工作流网,工作流日志的概念;提出了一种基于日志包含的信息来重构业务流程模型的算法,该算法还能处理日志中的干扰信息和有效地度量流程模型和实际业务流程之间的差异。     

一种基于日志数据仓库的工作流监控方法

工作流管理系统是允许定义、执行、监视和管理商业过程的软件平台。一个工作流管理系统记录了在过程执行中发生的每一个事件,因此,工作流的日志包含了相当多的重要信息。通过分析这些信息,可以评估工作流的性能,了解影响工作流性能高低的原因,从而对工作流进行调整。本文提出一种方案对工作流的日志信息进行加工、综合,建立工作流数据仓库,然后根据在工作流数据仓库中进行OLAP的结果,调整工作流管理系统的运行。     

PLQ: An Efficient Approach to Processing Pattern-Based Log Queries

As software systems grow more and more complex, extensive techniques have been proposed to analyze the log data to obtain the insight of the system status. However, during log data analysis, tedious manual efforts are paid to search interesting or informative log patterns from a huge volume of log data, named pattern-based queries. Although existing log management tools and DMBS systems can also support pattern-based queries, they suffer from a low efficiency. To deal with this problem, we propose a novel approach, named PLQ (Pattern-based Log Query). First, PLQ organizes logs into disjoint chunks and builds chunk-wise bitmap indexes for log types and attribute values. Then, based on bitmap indexes, PLQ finds candidate logs with a set of efficient bit-wise operations. Finally, PLQ fetches candidate logs and validates them according to the queried pattern. Extensive experiments are conducted on real-life datasets. According to experimental results, compared with existing log management systems, PLQ is more efficient in querying log patterns and has a higher pruning rate for filtering irrelevant logs. Moreover, in PLQ, since the ratio of the index size to the data size does not exceed 2.5% for log datasets of different sizes, PLQ has a high scalability.     

建立工作流数据仓库

工作流管理系统(WfMS)是允许定义、执行、监视和管理商业过程的软件平台。一个WfMS记录了在过程执行中发生的每一个事件,因此,工作流的日志包含了相当多的重要信息。通过分析这些信息,可以评估工作流的性能,了解影响工作流性能高低的原因,从而对工作流进行调整。本文提出一种方案对工作流的日志信息进行加工、综合,建立工作流数据仓库(WDW),然后根据在WDW中进行OLAP的结果,调整WfMS的运行。     

工作流模型结构化挖掘方法研究

流程挖掘是业务流程管理(business process management,BPM)研究的一项重要内容.提出了一种结构化挖掘方法,实现从事务型日志中挖掘出工作流网.该方法基于工作流模型的4种基本结构(顺序、并行、选择和循环)进行挖掘.定义了可挖掘的工作流模型--结构化工作流网(structural workflow net,SWF),从日志预处理,流程挖掘方法和合理性验证3个方面对挖掘算法进行了详细描述,证明挖掘出的工作流模型满足合理性和安全性的同时,具有可读性和容易理解的特点.     

企业日志数据的交互式可视分析方法研究

企业日志数据,即员工在企业内部使用网络服务时系统保存的记录,包括员工网页访问日志、邮件日志等。在一定程度上反映了企业内部的组织结构、员工的日常工作模式和各种异常情况等。对日志数据进行分析有助于企业高层及时把控企业的运行状况,发现企业潜在威胁,进而帮助更好地进行决策。现有的企业日志分析方法大多是在单一数据基础上使用数据挖掘和机器学习等算法来进行分析。将以数据为中心的分析算法和以人为中心的交互式可视化结合起来能够同时发挥算法和人的分析优势;可视分析方法可以更有效地将多源异构、时变、多维的日志数据分析结合起来,提供多角度分析。为此,设计并实现了面向企业日志数据的员工工作行为可视分析系统EWB-VIS。在ChinaVis2018挑战赛所提供的公开数据集上进行实验,证明了系统的可用性和相关可视化方法的有效性。     

基于OSGi的分布式系统集中日志管理方案

目前分布式业务应用的日志多存储在各分布式服务器节点本地日志文件中,没有集中存储和管理,导致业务系统问题定位速度慢,解决问题效率低.本文提供一种基于OSGi的分布式日志收集与分析技术方案.该方案单独设计了集中的日志存储服务器用于存储日志,并提供一套通用日志模型,业务应用分布式节点向该设备发送基于该模型的日志数据,日志存储服务器接收到各节点的日志数据后进行统一存储和界面化分析展示,帮助开发人员快速定位和分析问题.该方案以OSGi插件形式部署到应用系统,应用卸载该插件后则以原有方式存储日志.应用结果表明,采用该日志管理方案对1000并发下记录日志的业务应用访问性能平均提升2秒,并且没有日志数据丢失.开发人员反馈,错误日志更加一目了然,定位问题的时间明显短于普通的日志存储方式.     

工作流模型挖掘算法及其应用研究

工作流管理系统由工作流模型所驱动,但产业界的实践表明定义工作流模型的工作不仅费时而且易错。工作流挖掘技术能够帮助解决这一问题,并能为现有工作流的分析与优化提供参考。简要介绍三种典型且具有应用价值的工作流模型挖掘算法,并应用其中一种挖掘算法,详细讨论了一个实际的工作流模型挖掘过程。挖掘过程以某Staffware系统的工作流日志文件为起点,包括数据预处理、初始工作流模型挖掘、初始工作流模型化简三个主要步骤,具体实现可通过一个工作流模型挖掘子系统参与完成。     

基于执行记录的工作流模式挖掘算法

工作流模式挖掘是数据挖掘新的研究领域,可以从工作流执行所产生的记录中还原工作流模式,能有效地应用于业务需求建模和业务流程重构等方面。该文提出一种基于偏序代数运算和三角优化规则的工作流模式挖掘算法,只需要对业务执行记录进行一次性扫描,就能在线性时间内识别并还原出工作流模式。研究实验表明,该算法能获得较优的工作流模式,完整性较高,能包含原工作流,受执行记录覆盖率影响不大。而执行记录覆盖率越高,该算法所得工作流模式与原工作流模式的一致性也越大,因此,算法具有较高的应用价值。