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首页> 外文期刊>International Journal of Business Process Integration and Management >Polymorphic type framework for scientific workflows with relational data model
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Polymorphic type framework for scientific workflows with relational data model

机译：具有关系数据模型的科学工作流的多态类型框架

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Scientific workflow systems provide languages for representing complex scientific processes as decompositions into lower level tasks, down to the level of atomic, executable units. To support data analysis activities, a wide variety of such languages represent data transformation and processing operations as task nodes within a workflow. Adding data type information to the task inputs and outputs allows workflow authors to perform type checking at design time, search for compatible nodes in public component repositories and define specifications of abstract workflows. Introducing support for strict data typing simplifies the implementation of a workflow system in addressing these issues, but at the expense of losing flexibility. We address this challenge by introducing workflow type signatures suitable for use in registries and for type matching, and developing a polymorphic type inference over compositions of such signatures. The focus is on the relational data model, popular in data analysis workflow systems, and the techniques introduced are validated by applying the inference engine prototype to an adverse drug reaction study implemented in the relational algebra subset of the Discovery Net workflow system.
机译：科学工作流系统提供了表示复杂科学过程的语言，这些语言代表分解为低级任务（直至原子，可执行单元）的任务。为了支持数据分析活动，各种各样的语言将数据转换和处理操作表示为工作流中的任务节点。将数据类型信息添加到任务输入和输出，使工作流作者可以在设计时执行类型检查，在公共组件存储库中搜索兼容的节点，并定义抽象工作流的规范。引入对严格数据类型的支持可简化解决这些问题的工作流系统的实现，但以失去灵活性为代价。我们通过引入适用于注册表和类型匹配的工作流类型签名，并针对此类签名的组成开发多态类型推断，从而解决了这一挑战。重点是在数据分析工作流系统中流行的关系数据模型，并且通过将推理引擎原型应用于在Discovery Net工作流系统的关系代数子集中实施的不良药物反应研究中，对引入的技术进行了验证。

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