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Método de preprocesamiento de datos y API para extraer procesos de registros de eventos de aplicaciones basadas en la nube

Autores: El-Gharib, Najah Mary; Amyot, Daniel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Método de preprocesamiento de datos y API para extraer procesos de registros de eventos de aplicaciones basadas en la nube


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería de Software

Palabras clave

Minería de procesos
Registros de eventos
Aplicaciones en la nube
CPA-PM
Investigación en Ciencias del Diseño
API

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La minería de procesos (PM) explota registros de eventos para obtener información significativa sobre los procesos que los generaron. A medida que aumenta el número de aplicaciones desarrolladas en infraestructuras en la nube, se vuelve importante estudiar y descubrir sus procesos subyacentes. Sin embargo, muchas tecnologías de PM actuales enfrentan desafíos al tratar con registros de eventos complejos y extensos de aplicaciones en la nube, especialmente cuando tienen poca estructura (por ejemplo, flujos de clics). Mediante la Investigación en Ciencias del Diseño, este documento introduce un nuevo método, llamado API de patrón en la nube-minería de procesos (CPA-PM), que permite el descubrimiento y análisis de procesos de aplicaciones basadas en la nube utilizando PM de una manera que aborda muchos de estos desafíos. CPA-PM explota una nueva interfaz de programación de aplicaciones, con una implementación en R, para crear scripts repetibles que preprocesan registros de eventos recopilados de dichas aplicaciones. Aplicar CPA-PM a un caso con registros de eventos reales y en evolución relacionados con el proceso de prueba de una aplicación en la nube de software como servicio condujo a análisis e ideas útiles, con scripts reutilizables. CPA-PM ayuda a producir scripts ejecutables para filtrar registros de eventos de flujos de clics y aplicaciones basadas en la nube, donde los scripts se pueden utilizar en tuberías minimizando la necesidad de un filtrado manual propenso a errores y que consume mucho tiempo.

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