Mining Event Logs to Support Workflow Resource Allocation

Workflow technology is widely used to facilitate the business process in enterprise information systems (EIS), and it has the potential to reduce design time, enhance product quality and decrease product cost. However, significant limitations still exist: as an important task in the context of workflow, many present resource allocation operations are still performed manually, which are time-consuming. This paper presents a data mining approach to address the resource allocation problem (RAP) and improve the productivity of workflow resource management. Specifically, an Apriori-like algorithm is used to find the frequent patterns from the event log, and association rules are generated according to predefined resource allocation constraints. Subsequently, a correlation measure named lift is utilized to annotate the negatively correlated resource allocation rules for resource reservation. Finally, the rules are ranked using the confidence measures as resource allocation rules. Comparative experiments are performed using C4.5, SVM, ID3, Na\"ive Bayes and the presented approach, and the results show that the presented approach is effective in both accuracy and candidate resource recommendations.Comment: T. Liu et al., Mining event logs to support workflow resource allocation, Knowl. Based Syst. (2012), http://dx.doi.org/ 10.1016/j.knosys.2012.05.01

Supporting IT Service Fault Recovery with an Automated Planning Method

Despite advances in software and hardware technologies, faults are still inevitable in a highly-dependent, human-engineered and administrated IT environment. Given the critical role of IT services today, it is imperative that faults, having once occurred, have to be dealt with eciently and eeffectively to avoid or reduce the actual losses. Nevertheless, the complexities of current IT services, e.g., with regard to their scales, heterogeneity and highly dynamic infrastructures, make the recovery operation a challenging task for operators. Such complexities will eventually outgrow the human capability to manage them. Such diculty is augmented by the fact that there are few well-devised methods available to support fault recovery. To tackle this issue, this thesis aims at providing a computer-aided approach to assist operators with fault recovery planning and, consequently, to increase the eciency of recovery activities.We propose a generic framework based on the automated planning theory to generate plans for recoveries of IT services. At the heart of the framework is a planning component. Assisted by the other participants in the framework, the planning component aggregates the relevant information and computes recovery steps accordingly. The main idea behind the planning component is to sustain the planning operations with automated planning techniques, which is one of the research fields of articial intelligence. Provided with a general planning model, we show theoretically that the service fault recovery problem can be indeed solved by automated planning techniques. The relationship between a planning problem and a fault recovery problem is shown by means of reduction between these problems. After an extensive investigation, we choose a planning paradigm that based on Hierarchical Task Networks (HTN) as the guideline for the design of our main planning algorithm called H2MAP. To sustain the operation of the planner, a set of components revolving around the planning component is provided. These components are responsible for tasks such as translation between dierent knowledge formats, persistent storage of planning knowledge and communication with external systems. To ensure extendibility in our design, we apply dierent design patterns for the components. We sketch and discuss the technical aspects of implementations of the core components. Finally, as proof of the concept, the framework is instantiated to two distinguishing application scenarios

Eine musterbasierte Methode zur Automatisierung des Anwendungsmanagements

Das Management laufender Geschäftsanwendungen gehört zu den kritischen Vorgängen des IT-Betriebs, da Unachtsamkeiten zu fehlerhaften Anwendungszuständen und zum Ausfall ganzer Anwendungslandschaften führen können. Speziell die manuelle Managementdurchführung birgt aufgrund zunehmend unüberschaubarer Anwendungsstrukturen, unbekannter Abhängigkeiten zwischen Komponenten, unzureichender Dokumentation sowie komplexer Managementwerkzeuge ein stetig größer werdendes wirtschaftliches Risiko. Aus diesem Grund wurden in den vergangenen Jahren neue Paradigmen und eine große Anzahl an Technologien zur Automatisierung des Anwendungsmanagements entwickelt. Die zunehmende Komplexität von Architekturen durch verteilte Systeme, Virtualisierung von Komponenten, Cloud Computing und dem aufkommenden Internet der Dinge erfordert jedoch immer häufiger die Kombination mehrerer dieser Managementtechnologien, um übergeordnete Managementziele bezüglich eines komplexen IT-Systems umzusetzen. Dabei treten sowohl (i) konzeptionelle als auch (ii) technische Fragestellungen auf, die von unterschiedlichen Expertengruppen in Kollaboration analysiert und gelöst werden müssen. Die Integration dieser beiden Abstraktionsebenen stellt dabei eine grundlegende Herausforderung dar, die im gegenwärtigen Anwendungsmanagement aufgrund fehlender durchgängiger Automatisierungsmöglichkeiten zumeist unter hohem Aufwand individuell angenommen werden muss. Um diese Automatisierungslücke zwischen den beiden Abstraktionsebenen zu schließen, stellt diese Arbeit eine hybride, musterbasierte Managementmethode namens PALMA vor. Die Methode kombiniert das deklarative mit dem imperativen Managementparadigma und ermöglicht dadurch die automatisierte Anwendung generischer Managementmuster. Häufig auftretende Managementprobleme, wie beispielsweise die Migration einer Anwendungskomponente in eine Cloud-Umgebung unter Wahrung deren Verfügbarkeit, können mittels automatisierten Managementmustern effizient für individuelle Anwendungen gelöst und die zugehörigen Prozesse automatisiert ausgeführt werden. Die Methode unterstützt die Kollaboration von Experten und kann manuell, semi-automatisiert sowie vollständig automatisiert angewendet werden. Zur Umsetzung der Methode wird eine deklarative Sprache namens DMMN vorgestellt, welche die Modellierung von Managementaufgaben auf hoher deklarativer Abstraktionsebene unter Ausblendung technischer Ausführungsdetails ermöglicht. Bei der automatisierten Ausführung von Managementmustern werden deklarative Managementmodelle in dieser Sprache generiert, welche die jeweilige Musterlösung für die betroffene Anwendung in Form der auszuführenden Managementaufgaben abstrakt spezifizieren. Zu deren Ausführung wird ein Transformationsverfahren vorgestellt, das deklarative Managementmodelle in ausführbare, imperative Prozessmodelle übersetzt. Die Generierung dieser Prozessmodelle basiert dabei auf der Orchestrierung wiederverwendbarer Managementbausteine, die in Form von Subprozessen modelliert sind und als Management-Planlets bezeichnet werden. Durch diese Transformation werden die Stärken beider Paradigmen vereint und umfangreiches Management komplexer IT-Systeme ermöglicht. Zudem wird ein musterbasiertes Verfahren vorgestellt, mithilfe dessen Managementaufgaben in deklarativen Managementmodellen automatisch auf Probleme analysiert und diesbezüglich korrigiert werden können. Dadurch wird die Korrektheit der Durchführung gewährleistet und der Systemadministrator bei der Modellierung der Modelle unterstützt. Die in dieser Arbeit vorgestellten Konzepte werden im Rahmen des sogenannten PALMA-Frameworks prototypisch implementiert, um die praktische Umsetzbarkeit der theoretischen Konzepte und Ansätze zu validieren