論文の概要: Inferring Unobserved Events in Systems With Shared Resources and Queues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00167v1
- Date: Sat, 27 Feb 2021 09:34:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:00:17.242909
- Title: Inferring Unobserved Events in Systems With Shared Resources and Queues
- Title（参考訳）: 共有リソースとキューを持つシステムにおける未観測イベントの推論
- Authors: Dirk Fahland, Vadim Denisov, Wil. M.P. van der Aalst
- Abstract要約: 実生活システムは、しばしば起こる全ての出来事のサブセットのみを記録する。
共有リソースを持つプロセスの動作を理解し,分析するために,発生したに違いないが記録されていないイベントのタイムスタンプの境界を再構築することを目的としている。
我々は、非観測イベントのタイムスタンプを効率的に導き出すために、エンティティトレース上の線形プログラミングを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To identify the causes of performance problems or to predict process
behavior, it is essential to have correct and complete event data. This is
particularly important for distributed systems with shared resources, e.g., one
case can block another case competing for the same machine, leading to
inter-case dependencies in performance. However, due to a variety of reasons,
real-life systems often record only a subset of all events taking place. For
example, to reduce costs, the number of sensors is minimized or parts of the
system are not connected. To understand and analyze the behavior of processes
with shared resources, we aim to reconstruct bounds for timestamps of events
that must have happened but were not recorded. We present a novel approach that
decomposes system runs into entity traces of cases and resources that may need
to synchronize in the presence of many-to-many relationships. Such
relationships occur, for example, in warehouses where packages for N incoming
orders are not handled in a single delivery but in M different deliveries. We
use linear programming over entity traces to derive the timestamps of
unobserved events in an efficient manner. This helps to complete the event logs
and facilitates analysis. We focus on material handling systems like baggage
handling systems in airports to illustrate our approach. However, the approach
can be applied to other settings where recording is incomplete. The ideas have
been implemented in ProM and were evaluated using both synthetic and real-life
event logs.
- Abstract（参考訳）: パフォーマンス問題の原因を特定したり、プロセスの振る舞いを予測するためには、正確で完全なイベントデータを持つことが不可欠である。
これは、共有リソースを持つ分散システムにとって特に重要であり、例えば、ひとつのケースが同じマシンで競合する別のケースをブロックし、パフォーマンスのケース間の依存性をもたらす。
しかし、様々な理由により、現実のシステムは起こる全ての出来事のサブセットしか記録しないことが多い。
例えば、コストを削減するため、センサーの数は最小化されるか、システムの一部が接続されない。
共有リソースを持つプロセスの動作を理解し,分析するために,発生したに違いないが記録されていないイベントのタイムスタンプの境界を再構築することを目的としている。
本稿では,多対多関係の存在下で同期が必要なケースとリソースのエンティティトレースにシステムを分解する新しいアプローチを提案する。
このような関係は、例えば、N入荷注文用のパッケージが単一の配達ではなく、M異なる配達で処理されている倉庫で発生します。
我々は、非観測イベントのタイムスタンプを効率的に導き出すために、エンティティトレース上の線形プログラミングを使用する。
これにより、イベントログの完了と分析が容易になる。
我々は,空港における荷物取扱システムのような物質取扱システムに注目し,我々のアプローチを説明する。
しかし、このアプローチは録音が不完全である他の設定にも適用できる。
アイデアはpromで実装され、合成イベントと実際のイベントログの両方を使って評価された。
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