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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29993
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | ROSA, Nelson Souto | - |
dc.contributor.author | SOUZA JÚNIOR, Milton Secundino de | - |
dc.date.accessioned | 2019-04-02T20:51:05Z | - |
dc.date.available | 2019-04-02T20:51:05Z | - |
dc.date.issued | 2018-03-12 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29993 | - |
dc.description.abstract | Workflow de Longa Duração (WLD) é um tipo especial de workflow cuja característica principal é o considerável consumo de tempo para a geração de resultados. Nos dias atuais, ele está cada vez mais presente em cenários como ambientes corporativos, onde a adoção de workflows na automação de processos de negócio é crescente. Uma vez que a complexidade destes processos também vem aumentando, há, comumente, um aumento na demanda de processamento computacional e no tempo para executá-los. Nestes contextos, aumentam as probabilidades de ocorrências de eventos como mudanças em regras de negócio, interrupções de serviços responsáveis por atividades que compõem os WLDs ou uma sobrecarga no ambiente responsável pelo gerenciamento da execução destas atividades. Estes eventos podem levar a problemas como a perda de resultados intermediários gerados ao longo da execução dos workflows, a necessidade de reprocessar completamente atividades que já haviam sido concluídas ou ainda o esgotamento de recursos computacionais utilizados pelo próprio sistema de gerenciamento. Para evitar ou minimizar estes problemas, os WLDs devem ser executados em ambientes projetados para atender as suas demandas particulares, como a necessidade de estratégias para acomodar mudanças em regras de negócio, suporte à adaptação, soluções para o provisionamento de recursos, gerenciamento de dados e estados, escalabilidade e assim por diante. Soluções existentes se restringem a propostas que focam em aspectos como robustez, tolerância a falhas, adaptações associadas à substituição e reprocessamento de serviços em tempo de execução ou à migração de objetos dentro de uma infraestrutura para garantir a continuidade do processamento. Nenhum destes trabalhos atende, de forma integrada, a todos os aspectos relevantes à execução dos WLDs mencionados anteriormente. Além disso, ainda há uma ausência de soluções que ofereçam suporte à gerência da execução de WLDs em uma abordagem como serviço (aaS do inglês as a Service) em ambientes de nuvem. Considerando este contexto, esta tese apresenta o LONGWisE4cloud (do inglês LONg runninG Workflows Execution environment for cloud), um ambiente adaptativo para gerenciamento da execução de WLDs como serviço que atende às particularidades relativas a estes tipos especiais de workflows. Experimentos envolvendo WLDs associados a processos de negócio reais de uma operadora brasileira de planos de saúde foram realizados para avaliar funcionalidades e aspectos do LONGWisE4cloud e demonstraram ganhos de desempenho na execução destes workflows submetidos ao ambiente proposto. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Computação em nuvem | pt_BR |
dc.subject | Sistemas adaptativos | pt_BR |
dc.subject | Automação de processos de negócio | pt_BR |
dc.title | LONGWisE4cloud: um ambiente adaptativo para execução de workflows de longa duração como serviço | pt_BR |
dc.type | doctoralThesis | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | LINS, Fernando Antonio Aires | - |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/1945111203034509 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | doutorado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/4220236737158909 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao | pt_BR |
dc.description.abstractx | Long-Running Workflow (LRW) is a particular kind of workflow whose most relevant characteristic is a considerable amount of time to produce results. Nowadays, it is increasingly present in scenarios such as corporative environments, where the adoption of workflows in the automation of business processes is growing. Since the complexity of these processes is also increasing, there is commonly more demand for computational processing and time to execute them. In these contexts, there is an augment in the probabilities of occurrence of events such as changes in business rules, interruption of services responsible for activities that compose the LRWs or an overload of the management environment responsible for performing these activities. Those events can lead to problems such as the loss of intermediary results generated during workflows execution, the need to completely reprocess activities that have already been finished or the exhaustion of computational resources used by the management system itself. To avoid or minimize these troubles, the LRWs should be deployed for execution in properly designed environments to support their particular demands such as the need for strategies to accommodate changes in business rules, adaptive support, solutions for resource provisioning, data and state management, scalability and so on. Existing solutions are restricted to proposals that focus on aspects such as robustness, fault tolerance, adaptations associated with the replacement and reprocessing of services at runtime or the migration of objects within an infrastructure to ensure continuity of processing. None of these works addresses, in an integrated way, all aforementioned relevant aspects to the execution of the LRWs. In addition, there is still an absence of solutions that support the management of LRWs execution in an as a Service approach atop cloud environments. Considering this context, this thesis presents the LONGWisE4cloud (LONg runninG Workflows Execution environment for cloud), an adaptive environment turned to the execution management of LRWs as a service which addresses the particularities of these special types of workflows. Experiments involving LRWs associated with actual business processes of a brazilian health insurance company were performed to evaluate the functionalities and aspects of LONGWisE4cloud and demonstrated performance gains in the execution of these workflows submitted to the proposed environment. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado - Ciência da Computação |
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