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Markus GrüneFolie: 1 Doktoranden-Seminar: Simulationen SS2002 Thema: Simulation von Verteilungsmodellen von Workflowmanagement-Systemen Markus Grüne.

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1 Markus GrüneFolie: 1 Doktoranden-Seminar: Simulationen SS2002 Thema: Simulation von Verteilungsmodellen von Workflowmanagement-Systemen Markus Grüne

2 Markus GrüneFolie: 2 Inhalt Agenten Simulation Workflowmanagement-Systeme (WFMS) Untersuchungsgegenstände einer simulativen Analyse von WFMS Anwendungsfall: Stochastic Petri Nets zur simulativen Untersuchung von WFMS Ausblick

3 Markus GrüneFolie: 3 Agenten An agent is an encapsulated computer system that is situated in some environment and that is capable of flexible, autonomous action in that environment in order to meet its design objectives. Jennings, N. R. (2000): On agent-based software engineering, in: Artificial Intelligence, Vol. 117, 2000, pp. 277 – 296, Elsevier Autonomie: Agenten agieren ohne menschliches Zutun Sozial: tauschen mit anderen strukturierte Nachrichten aus und kollaborieren Reaktiv: antworten auf Änderungen ihrer Umwelt Proaktiv: verfolgen Ziele

4 Markus GrüneFolie: 4 Agenten (2) Reaktive Agenten: Eingeschränkte Fähigkeiten Reasoning = aus Menge situativer Aktionsregeln durch Kombination einer Vielzahl reaktiver Agenten kann proaktives Verhalten erzeugt werden weak notion of agency Deliberative Agenten planen anhand eines symbolischen Modells ihrer Umwelt führen - ausgehend von Kontext - zielgerichtete Handlungen durch strong notion of agenency

5 Markus GrüneFolie: 5 Agenten (3) Opportunistische Agenten finden Anwendung, wenn trotz Vorhandensein eines symbolischen Modells der Umwelt keine wissensbasierte Lsg. des Problems existiert Kendall, E.A. et al.: Patterns of Intelligent and Mobile Agents, in: Autonomous Agents 98, Minneapolis

6 Markus GrüneFolie: 6 Agenten (4) Weitere Aspekte Migration eines Agenten (virtuelle, reale) Multi-Agenten-Systeme (MAS) Proxy-Kommunikation zur Kommunikation zwischen unterschiedlichen MAS...

7 Markus GrüneFolie: 7 Simulation: Definitionsversuch Simulation means driving a model of a system with suitable inputs and observing the corresponding outputs. Axelrod, R.:Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences, in: Complexity, Vol.3, No.2, 1997 Hilfestellung bei Problemen, die nicht mit traditionellen Methoden gelöst werden können, z.B. Konzeption von WFMS, Mikroökonomische Fundierung makroökonomischer Phänomene (ACE)

8 Markus GrüneFolie: 8 Simulation: Anwendungsgebiete Vorhersage von Systemverhalten Simulation zwecks Beweisführung Beweisführung i.S.v. Eignung zur Demonstration stabiler Systemzustände. Discovery. Im Gegensatz zur Beweisführung werden beim Discovery Eigenschaften des Systems aufgedeckt, die bislang unbekannt waren.... Axelrod, R.:Advancing the Art of Simulation in the Social Sciences, in: Complexity, Vol.3, No.2, 1997

9 Markus GrüneFolie: 9 Workflow-Managementsysteme (1) Bauer, T. et al.: Verteilungsmodelle für Workflow-Management-Systeme – Klassifikation und Simulation, in: Informatik, Forschung und Entwicklung (1999), 14, S. 205

10 Markus GrüneFolie: 10 Workflow-Managementsysteme (2) Bestandteile von WFMS (stark vereinfacht) WF-Engine selbst kann mehrere WF-Server umfassen und koordinieren WF-Clients ermöglichen Benutzern die Anzeige auszuführender Aktivitäten in Arbeitslisten orientiert an WfMC-Definition (nach Gadatsch) mit Änderungen in Yoo, J.-J.; Suh, Y.-H; Lee, D.-I. u.a. (2001): Casting Mobile Agents to Workflow Systems: On Performance and Scalability Issues, in: Mayer, H.C. et al. (Eds.): DEXA 2001, LNCS 2113, pp. 254 – 263, 2001

11 Markus GrüneFolie: 11 Workflow-Managementsysteme (3) Zentrales Gestaltungs-Problem bei WFMS: optimale Architektur eines WFMS hängt u.a. ab von: Anzahl beteiligter OE und deren Struktur Netzwerkkapazität und –struktur räumlicher Verteilung eines Unternehmens, (z.B. Anzahl der beteiligten Filialen)

12 Markus GrüneFolie: 12 Gestaltungsziele von WFMS (1) Skalierbarkeit How well a solution to some problem will work when the size of the problem increases. (http://wombat.doc.ic.ac.uk/)http://wombat.doc.ic.ac.uk/ Performance Antwortzeit oder Durchsatz/ Throughput, die von den Benutzern eines Systems beobachtet werden nach Smith, C.U. (1986): The Evolution of Performance Engineering: A Survey, IEEE, 1986

13 Markus GrüneFolie: 13 Gestaltungsziele von WFMS (2) Lastverteilung Last pro WF-Server, Gesamtlast über alle WF- Server im WFMS und durchschnittliche Belastung der Teilnetze Management-Fragestellungen z.B. Wartezeiten von Kunden, die sich aus der Dauer interner G.-prozesse ergeben Gestaltungsziele = (evtl.) Untersuchungs- gegenstände der simulativen Analyse

14 Markus GrüneFolie: 14 Simulationsziele Gadatsch, A.: Management von Geschäftsprozessen, 2001, S. 183

15 Markus GrüneFolie: 15 Anwendungsfall: Analyse von WFMS mit Stochastic Petri Nets (SPN) Frage: Peformance-Steigerung und erhöhte Skalierbarkeit auch durch flexible Architektur eines WFMS erreichbar? Yoo, J.-J.; Suh, Y.-H; Lee, D.-I. u.a. (2001): Casting Mobile Agents to Workflow Systems: On Performance and Scalability Issues, in: Mayer, H.C. et al. (Eds.): DEXA 2001, LNCS 2113, pp. 254 – 263, 2001

16 Markus GrüneFolie: 16 Rolle von Agenten in WFMS Agent übernimmt Aktivitäten eines Workflows und meldet Ergebnisse an die Kontrollinstanz des WFMS zurück Agent ist während der Aufgabenausführung unabhängig von der WF-Engine Durch Autonomie und Migrationsfähigkeit von Agenten kann die Zahl der Fernzugriffe im Netzwerk eingeschränkt werden

17 Markus GrüneFolie: 17 Probleme bei Verwendung von Agenten in WFMS Bei umfangreichen Workflows evtl. Performance- Probleme, da Agenten bei Wanderung durch das Netz die WF-Definition mit sich tragen müssen. (Code-Size eines Agenten nimmt proportional mit der zugehörigen WF-Instanz zu) Bandbreite sinkt Koordination der Agenten durch zentrale Instanz in Form eines Location- und Naming-Servers (LNS), die Agenten die Lokalisierung weiterer Agenten im WFMS ermöglicht. Kontrollinstanz bildet Flaschenhals

18 Markus GrüneFolie: 18 Suche nach einem geeigneten WFMS Gesucht: Architektur, die für Vielzahl unterschiedlicher Delegations- / Verteilungsmodelle verwendbar ist 3-Ebenen-Architektur Delegationsmodelle, die Flaschenhals-Problematik mindern, die durch Kommunikation mit zentraler Instanz ensteht Proxy-Kommunikation

19 Markus GrüneFolie: 19 Lösungsansatz nach Yoo et al. Einführung einer 3-Ebenen-Architektur Ebene 1: WF-Koordinator, übernimmt Verteilung von Workflows auf unterschiedliche WF-Engines Ebene 2: WF-Engines, bilden Proxy-Agenten, die Workflows aufteilten Ebene 3: Sub-Agenten, die über einzelne Aufgabenträger iterieren. Delegationsmodelle, die für (Teil-) Workflows Agenten instanziieren Ziel: Minderung des Flaschenhals-Problems durch hierarchische Gestaltung des Location Managements

20 Markus GrüneFolie: 20 Beispiele für Delegationsmodelle (1) Minimum-Modell: Jede Aktivität einer WF-Instanz wird einem Sub-Agenten zugewiesen Hoher Kommunikationsaufwand zwischen Proxy-Agenten und Sub-Agenten

21 Markus GrüneFolie: 21 Minimum-Modell

22 Markus GrüneFolie: 22 Maximum-Modell

23 Markus GrüneFolie: 23 Beispiele für Delegationsmodelle (2) Hybrid-Delegationsmodell (min-based max) geht davon aus, dass ein Workflow durch geschickte, schrittweise Zerlegung in Sub Workflows aufgeteilt werden kann Aufteilung erfolgt anhand Parallelisierbarkeit der durchzuführenden Teilprozesse nebeneinander ausführbare Aktivitäten werden an unterschiedliche Sub-Agenten delegiert Aktivitäten, die sequentiell aufeinander folgen werden durch einzelnen Agenten komplett durchgeführt

24 Markus GrüneFolie: 24 Beispiele für Delegationsmodelle: Hybrid-Modell

25 Markus GrüneFolie: 25 Umwandlung der Delegationsmodelle in stochastische Petri-Netze S. Folie / Handout des Maximum-Modells Beispiel: Maximum-Modell WF mit 3 Aufgaben Agent, der alle Aufgabenträger besucht und Ergebnisse an WF-Engine zurückmeldet

26 Markus GrüneFolie: 26 Ergebnisse der Simulation (1)

27 Markus GrüneFolie: 27 Ergebnisse der Simulation (2)

28 Markus GrüneFolie: 28 Ergebnisse der Simulation (3) Bei geringer Anzahl von Instanzen schlägt min alle anderen Delegationsmodelle Bei großer Anzahl schlägt das Hybrid-Modell die anderen Delegationsmodelle min ist sensitiver gegenüber der Anzahl der WF- Instanzen als die anderen Delegationsmodelle Flaschenhals-Problematik eines zentralisierten WFMS

29 Markus GrüneFolie: 29 Ergebnisse der Simulation (5)

30 Markus GrüneFolie: 30 Ergebnisse der Simulation (6)

31 Markus GrüneFolie: 31 Schlussbetrachtung Vorteile Auswertbarkeit von Stochastischen Petri- Netzen durch Tools möglich (UltraSAN, jetzt Möbius) Berücksichtigung der betrieblichen Ablaufstrukturen zur Wahl eines geeigneten WFMS (bei kleinen Systemen eher min- basierte WFMS,...)

32 Markus GrüneFolie: 32 Schlussbetrachtung Nachteile Für jeden neuen WF muss für Simulation ein SPN erstellt werden (aber Wiederverwendung von Teilen aus anderen SPN) SPN eignen sich nur bedingt zur Darstellung der Code-Size von Agenten Entspricht Firing-Rate dem tatsächlichen WFMS-Verhalten?

33 Markus GrüneFolie: 33 Ausblick Adapative WFMS, die Delegationsmodelle nach der Analyse der WF-Schemata zuweisen Was bietet P2P bei WFMS ? Unternehmensübergreifende GP-Koordinierung Abwägung Kosten für Aufbau der Simulation vs. Erlöse durch schnellere Abwicklung von GPn Sind Netzwerkkapazitäten in Zukunft überhaupt relevant ?...


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