Supporting effective unexpected exception handling in workflow management systems within organizaional contexts

Tese de doutoramento em Informática (Engenharia Informática), apresentada à Universidade de Lisboa através da Faculdade de Ciências, 2008Workflow Management Systems (WfMS) support the execution of organizational processes within organizations. Processes are modelled using high level languages specifying the sequence of tasks the organization has to perform. However, organizational processes do not have always a smooth flow conforming to any possible designed model and exceptions to the rule happen often. Organizations require flexibility to react to situations not predicted in the model. The required flexibility should be complemented with robustness to guarantee system reliability even in extreme situations. In our work, we have introduced the concept of WfMS resilience that comprises these two facets: robustness and flexibility. The main objective of our work is to increase resilience in WfMSs. From the events demanding for WfMS resilience, we focused on ad hoc effective unexpected exceptions as those for which no previous knowledge exist is the organization to derive the handling procedure and no plan can be a priori established. These exceptions usually require human intervention and problem solving activities, since the concrete situation may not be entirely understood before humans start reacting to the event. After discussing existing approaches to increase WfMS resilience, we have identified five levels of conformity. The fifth level, being the most demanding one, requires unrestricted humanistic interventions to workflow execution. In this thesis, we propose a system to support unrestricted users' interventions to the WfMS and we characterize the interventions as unstructured activities. The system has two modes of operation: it usually works under model control and changes to unstructured activities support when an exception is detected. The exception handling activities are carried out until the system is placed back into a coherent mode, where work may proceed undermodel execution control

Implementação de um laboratório de Big Data para processamento de dados em batch e streaming

Trabalho apresentado em XXX Jornadas Luso-Espanholas de Gestão Científica, 5-8 fevereiro 2020, Bragança, PortugalBig Data é uma área que pretende proporcionar capacidade de processamento dos dados, face ao crescimento exponencial de informação gerada de dia para dia, através de novas tecnologias para recolha, transformação, processamento e análise de dados provenientes de diversas fontes e em diversos formatos. Os desafios do Big Data são significativos, daí terem surgido diversas tecnologias num curto espaço de tempo, o que torna também desafiante a entrada nesta área de estudo/investigação. Este artigo apresenta um projeto de implementação de um laboratório de Big Data, para processamento de dados históricos e em movimento (streaming), cujo propósito é permitir a utilização/exploração das tecnologias associadas em atividades de ensino e investigação. São apresentadas as tecnologias, a arquitetura implementada e testes de processamento de dados realizados para validação da correta configuração e funcionamento do laboratório.Big Data is a field that aims to provide data processing capacity, facing the exponential growth of information generated daily, through new technologies for collecting, transforming, processing and analysing data from various sources and in various formats. The challenges of Big Data are significant, so many technologies have emerged in a short time, making the entry into this area of study / research challenging as well. This paper presents a project for the implementation of a big data laboratory for processing historical and data in motion (streaming), whose purpose is to allow the use / exploitation of associated technologies in teaching and research activities. The technologies, the implemented architecture and data processing tests performed to validate the correct configuration and operation of the laboratory are presented.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

SUPPORTING EFFECTIVE UNEXPECTED EXCEPTION HANDLING IN WORKFLOW MANAGEMENT SYSTEMS WITHIN ORGANIZATIONAL CONTEXTS

Os Sistemas de Gestão de Fluxos de Trabalho (SGFT) suportam a execução dos processos organizacionais. Os processos são modelados com recurso a linguagens de programação de alto nível que especificam a sequência de tarefas que a organização tem de realizar e os recursos necessários. No entanto, os processos organizacionais nem sempre têm um fluxo previsível que possibilite uma modelação ajustada a todas as situações que se encontram no dia-a-dia das organizações. Sempre que existe um desajuste entre o modelo e a realidade organizacional encontrada pelos utilizadores, estamos na presença de uma excepção. As excepções são eventos que se verificam com frequência e que obrigam as organizações a se suportarem por sistemas flexíveis que permitam o ajustamento às solicitações concretas que surgem no dia-a-dia. A flexibilidade deve ser complementada com robustez de forma a assegurar a fiabilidade do sistema mesmo em condições extremas. No nosso trabalho, introduzimos o conceito de resiliência dos SGFT que contempla estas duas características: robustez e flexibilidade. O objectivo principal do nosso trabalho é aumentar a resiliência dos SGFT. A primeira etapa da abordagem consistiu na caracterização dos eventos que requerem resiliência no sistema. A taxonomia mais adoptada distingue falhas de sistema, falhas de aplicações, excepções esperadas e excepções não esperadas. Tornámos esta taxonomia mais detalhada através da definição do contínuo entre excepções esperadas e não esperadas onde identificámos três classes: 1) excepções esperadas verdadeiras, quando o evento é equivalente a um esperado existindo procedimentos definidos na organização para o seu tratamento; 2