[論文レビュー] Process Query Language: Design, Implementation, and Evaluation

Artem Polyvyanyy, Arthur H. M. ter Hofstede+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 20, 2019

Business Process Modeling and Analysis被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、タスク間の動作的関係（順序、並行性、排他性など）に基づいてプロセスモデルリポジトリを照会するためのドメイン固有言語であるプロセスクエリ言語（PQL）を紹介する。この言語は、経験的に妥当性が確認された動作的述語を用い、形式的に証明された決定可能性を備えており、大規模なモデルコレクションにおいてほぼリアルタイムのパフォーマンスを達成している。これにより、動作に配慮した照合が可能となり、監査や自動化が効果的に行える。

ABSTRACT

Organizations can benefit from the use of practices, techniques, and tools from the area of business process management. Through the focus on processes, they create process models that require management, including support for versioning, refactoring and querying. Querying thus far has primarily focused on structural properties of models rather than on exploiting behavioral properties capturing aspects of model execution. While the latter is more challenging, it is also more effective, especially when models are used for auditing or process automation. The focus of this paper is to overcome the challenges associated with behavioral querying of process models in order to unlock its benefits. The first challenge concerns determining decidability of the building blocks of the query language, which are the possible behavioral relations between process tasks. The second challenge concerns achieving acceptable performance of query evaluation. The evaluation of a query may require expensive checks in all process models, of which there may be thousands. In light of these challenges, this paper proposes a special-purpose programming language, namely Process Query Language (PQL) for behavioral querying of process model collections. The language relies on a set of behavioral predicates between process tasks, whose usefulness has been empirically evaluated with a pool of process model stakeholders. This study resulted in a selection of the predicates to be implemented in PQL, whose decidability has also been formally proven. The computational performance of the language has been extensively evaluated through a set of experiments against two large process model collections.

研究の動機と目的

• プロセスモデルの構造的側面に焦点を当てる既存のプロセスクエリ言語には、動作的側面に欠けるというギャップがあることに対処すること。
• タスク間の動作的関係に基づいて、プロセスモデルリポジトリに対する効率的で意味的に意味のある照合を可能にすること。
• ステークホルダー調査を通じて、プロセスモデル照合における動作的述語の関連性を経験的に検証すること。
• 形式的証明により動作的述語の決定可能性を保証することで、照合評価の信頼性を高めること。
• PQLのパフォーマンスを、実際のおよび合成されたプロセスモデルコレクションに対して評価し、実現可能性とスケーラビリティを示すこと。

提案手法

• ユーザビリティを向上させ、複雑な動作的照合を可能にするために、SQLに類似した構文でPQLを設計すること。
• プロセスモデルステークホルダーとの経験的評価に基づき、基本的な動作的述語（例：can-execute、never-execute、concurrent）のセットを定義すること。
• 各動作的述語の決定可能性を形式的に証明することで、照合評価の正しさと一貫性を保証すること。
• 最適化アルゴリズムを用いて、大規模なプロセスモデルリポジトリ上でPQL照合を評価するクエリエンジンを実装すること。
• ラベル類似度マッチングを、名前表記のばらつきに対応するための設定可能なしきい値でサポートすること。
• 実世界および合成されたプロセスモデルコレクションを用いてパフォーマンスを評価し、照合実行時間とスケーラビリティを測定すること。

Figure 3. Abstract syntax tree of the example PQL query Q3 in Section 2 . The numbers in parenthesis are used in Section 4.5 to explain the meaning of the query.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 プロセスタスク間のどの動作的関係が、プロセスモデルリポジトリ照合において最も関連性があり有用であるか？
• RQ2 動作的述語は形式的証明により決定可能であると示せるか？これにより照合評価の信頼性が確保されるか？
• RQ3 大規模なプロセスモデルコレクションに適用された動作的述語に基づくクエリ言語のパフォーマンスはいかがなものか？
• RQ4 PQLは、ラベル類似度と動作に配慮した意味論を通じて、直感的で効果的なプロセスモデル照合をどのように支援するか？
• RQ5 PQLは、ワイルドカードを含むパターンベースの照合など、複雑な検索意図をどの程度サポートできるか？

主な発見

• 経験的調査により、プロセスモデル照合に最も関連性のある動作的意味を持つ述語のセットが同定され、PQLの基盤が構築された。
• PQLのすべてのコア述語が形式的に決定可能であることが証明され、正しさが保証され、信頼性の高い照合評価が可能になった。
• PQLクエリエンジンは、大規模なプロセスモデルコレクションにおいてほぼリアルタイムの応答時間を達成し、実用的実現可能性が示された。
• 設定可能なしきい値を用いたラベル類似度マッチングは、モデル間の名前表記のばらつきを効果的に処理し、検索精度を向上させた。
• パフォーマンス評価により、PQLが数千ものモデルに対して許容可能な応答時間でスケーリング可能であることが確認され、産業用途に適していることが示された。
• PQLは、ワイルドカードベースの実行テンプレートを含む複雑な検索パターンをサポートしており、表現力豊かな動作的照合が可能になった。

Figure 6. A system obtained via unification of the set of labels $\{\texttt{a},\texttt{a}^{\prime}\}$ in the workflow system in Figure 4 .