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PERFORMANCE EVALUATION OF RESOURCE-AWARE BUSINESS PROCESSES USING STOCHASTIC AUTOMATA NETWORKS

机译：基于随机自动网络的资源感知业务流程绩效评估

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In this work, we study the performance evaluation of resource-aware business process models. We define a new framework that allows the generation of analytical models for performance evaluation from business process models annotated with resource management information. This framework is composed of a new notation that allows the specification of resource management constraints and a method to convert a business process specification and its resource constraints into Stochastic Automata Networks (SANs). We show that the analysis of the generated SAN model provides several performance indices, such as average throughput of the system, average waiting time, average queues size, and utilization rate of resources. Using the BP2SAN tool - our implementation of the proposed framework - and a SAN solver (such as the PEPS tool) we show through a simple use-case how a business specialist with no skills in stochastic modeling can easily obtain performance indices that, in turn, can help to identify bottlenecks on the model, to perform workload characterization, to define the provisioning of resources, and to study other performance related aspects of the business process.
机译：在这项工作中，我们研究了资源感知型业务流程模型的绩效评估。我们定义了一个新框架，该框架允许从带有资源管理信息的业务流程模型中生成用于绩效评估的分析模型。该框架由允许对资源管理约束进行规范的新符号和将业务流程规范及其资源约束转换为随机自动机网络（SAN）的方法组成。我们表明，对生成的SAN模型的分析提供了一些性能指标，例如系统的平均吞吐量，平均等待时间，平均队列大小和资源利用率。通过使用BP2SAN工具（我们对所建议框架的实现）和SAN求解器（例如PEPS工具），我们通过一个简单的用例展示了一个没有随机建模技能的业务专家如何轻松地获得性能指标，进而获得了性能指标。 ，可以帮助您确定模型上的瓶颈，执行工作负载表征，定义资源配置以及研究业务流程中与性能相关的其他方面。

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