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Please use this identifier to cite or link to this item:
https://tede.unioeste.br/handle/tede/6589
Tipo do documento: | Dissertação |
Title: | Mineração de Processos em Microsserviços de uma Aplicação de Assistente Virtual |
Other Titles: | Process Mining in Microservices of a Virtual Assis tant Application |
Autor: | Köerich, Fabio Gausmann |
Primeiro orientador: | Rodrigues, Luiz Antônio |
Primeiro membro da banca: | Peres, Sarajane Marques |
Segundo membro da banca: | Assunção, Wesley Klewerton Guêz |
Terceiro membro da banca: | Linz, Johannes Kepler University |
Resumo: | Nos sistemas atuais há uma forte dependência entre seus processos sendo o seu correto funcionamento dependente da execução de cada um deles. Em uma estrutura de micros serviços, frente a escalabilidade e facilidade de implantação, dada a grande quantidade de etapas de processamento, surgem dificuldades no monitoramento, desafios para gestão e controle de operações, identificação de gargalos do trabalho e falhas, além do desafio de representar suas atividades de forma lógica visando capturar seu comportamento. O registro dos eventos em execução em cada microsserviço na forma de log de eventos propicia a execução da mineração de processos, mas sua utilização ainda é recente e incipiente. O objetivo deste trabalho é apresentar a exploração do potencial de utilização da mineração de processos em uma aplicação de Assistente Virtual (chatbot) baseada em microsserviços de uma instituição financeira de grande porte. O estudo abrange as etapas de modelagem do problema, extração de dados para geração de log de eventos, tratamento dos logs, con versão para formato CSV e a execução da mineração de processos em termos de descoberta do modelo de processo e verificação de conformidade em duas ferramentas amplamente conhecidas na área: uma comercial (Apromore), com uma licença acadêmica (que restringe apenas a quantidade de dados que podem ser analisadas em um único projeto) e uma de código-aberto (PM4PY). O estudo foi realizado a partir dos dados obtidos da execução real do processo de negócio associado ao assistente virtual, em ambiente de produção. Os resultados mostram os benefícios da mineração de processos quando aplicada sobre um processo de negócio implementado sobre uma arquitetura heterogênea e massivamente distribuída. |
Abstract: | In current systems, there is a strong dependency between processes, and their proper functioning depends on the execution of each of them. In a microservices structure, despite the scalability and ease of implementation, given the large number of processing steps, there are difficulties in monitoring, challenges in managing and controlling operations, identifying work bottlenecks and failures, in addition to the challenge of representing their logical activities with the aim of capturing its behavior. The recording of events that occour in each microservice in the form of an event log facilitates the application of process mining, but its use is still recent and incipient. The objective of this work is to explore the potential use of process mining in a microservice-based Virtual Assistant application (chatbot) of a large financial institution. The study includes the steps of problem modeling, data extraction for event log generation, log handling, conversion to CSV format, and execution of process mining in terms of process model discovery and verification of compliance with two tools widely known in the area: a commercial one (Apromore), with an academic license (which only limits the amount of data that can be analyzed in a single project) and an open source tool (PM4PY). The study was conducted based on data obtained during the actual execution of the business process associated with the virtual assistant in a production environment. The results show the benefits of process mining when applied to a business process implemented in a heterogeneous and highly distributed architecture. |
Keywords: | Chatbot Descoberta de processo Redes de petri Pm4py Inductive miner Process mining Microservices Chatbot Process discovery Petri nets Pm4py Inductive miner |
CNPq areas: | SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Publisher: | Universidade Estadual do Oeste do Paraná |
Sigla da instituição: | UNIOESTE |
Departamento: | Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
Program: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
Campun: | Cascavel |
Citation: | Köerich, Fabio Gausmann. Mineração de Processos em Microsserviços de uma Aplicação de Assistente Virtual. 2023. 92 f. Dissertação( Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Endereço da licença: | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
URI: | https://tede.unioeste.br/handle/tede/6589 |
Issue Date: | 3-Apr-2023 |
Appears in Collections: | Mestrado em Ciência da Computação (CVL) |
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Fabio_Koerich.2023.pdf | Arquivo completo | 21.77 MB | Adobe PDF | View/Open Preview |
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