Transforming dynamic behavior specifications from activity diagrams to BPEL
Notice bibliographique
Résumé
The Service-Oriented Architecture (SOA) provided by the Web Services standards supports Model-Driven Development, it allows global business process models described in the Business Process Modeling Notation (BPMN) or as UML Activity Diagrams to be transformed into Web Services components specified by WSDL and/or BPEL. We have experimented the transformation of UML Activity Diagrams to several BPEL processes using the IBM Rational Software Architect (RSA) tool. These diagrams were derived from the specification of global system behavior where each activity may represent some collaboration between several system components in distributed systems. The derived component behaviors assure that the global behavior will be realized by coordinating the actions of the components through the exchange of asynchronous messages. In this paper, we describe how this method can be adapted to the context where the system components will be implemented as BPEL processes. We found out that the IBM Rational tool does not support some important asynchronous message exchange scenarios, and we describe here how the generated BPEL processes can be manually adapted. We also discuss some difficulties that arise in relation with input message buffering. since we assume that the received messages remain in a buffer pool until they are required by the destination process. This message buffering is largely provided by the BPEL execution environment. We explain in this paper how all these problems can be resolved by simple modifications of the automatically generated component behaviors in BPEL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».