A Rule-Based Agent-Oriented Framework for Weakly-Structured Scientific Workflows

Abstract

Existing solutions for business workflows as well as scientific workflows mainly focus on the orchestrated and pre-structured execution of compute- intensive and data-oriented tasks. On the contrary, this thesis explicitly considers Weakly-structured Scientific Workflows (WsSWFs), which contain goal- oriented tasks that have to make agile runtime decisions. In general, such WsSWFs not only need a rich process and (domain-specific) decision logic specification, but also require a flexible execution and human interaction. The main research problem addressed in this thesis is the combination of the rule-based knowledge representation with the agent technology for the purpose of supporting the WsSWF execution from a technical perspective, and a Rule- based Agent-oriented Framework (RbAF) is proposed. The first challenge is to describe workflows by declarative rules. This thesis employs messaging reaction rules, which go beyond global Event-Condition-Action (ECA) rules and support performing complex actions locally within certain contexts. The second challenge is the description of (domain-specific) decision logic in workflows. This thesis addresses the problem by exploiting benefits of both Logic Programming (LP) and Description Logic (DL). The third challenge is to support the flexibility required by the WsSWFs. Besides the rule-based process and decision logic specification, the RbAF employs distributed rule-based agents as the workflow execution environment and supports asynchronous interaction between distributed agents. Moreover, the RbAF combines two ways of the workflow composition: orchestration and choreography. Another flexible mechanism is to handle workflow exceptions at runtime based on a workflow ontology structuring workflow resources. One further challenge addressed in this thesis is to integrate human users into the workflow execution. This thesis uses a human agent, which manages the life cycle of human tasks and provides a Web interface for domain experts to operate on human tasks. Human interaction also helps in handling exceptions that cannot be automatically handled by the rule-based agents. This thesis evaluates the RbAF from different perspectives. In contrast to three prominent scientific workflow systems, the rule-based workflow specification of this thesis shows higher expressive power with respect to the workflow patterns that are important for scientific workflows. With respect to domain knowledge representation, the analysis results indicate that general (domain-specific) decision logic in the WsSWFs can be represented by normal logic programs. An expressive query language for DL is employed and different reasoners can be easily configured in the RbAF to reason domain ontologies with different expressivity. In terms of an empirical evaluation, the RbAF supports most of the typical properties of computational models. Moreover, an experimental evaluation based on three real-world WsSWF use cases is also given to analyze the performance and demonstrate the expressive power of the domain knowledge representation in the RbAF. This thesis concludes that the RbAF provides both an expressive workflow description and a flexible workflow execution environment, and meets requirements of the WsSWFs (except provenance).

Bestehende Lösungen für Geschäftsabläufe sowie wissenschaftliche Workflows konzentrieren sich hauptsächlich auf die orchestrierte und vorstrukturierte Ausführung rechenintensiver und datenorientierter Aufgaben. Im Gegensatz hierzu werden in der vorliegenden Arbeit ausdrücklich schwach strukturierte wissenschaftliche Workflows (WsSWFs) betrachtet, diese benötigen nicht nur eine aussagekräftige Prozess und (domänenspezifische) Spezifikation der zugrundeliegenden Entscheidungslogik. Vielmehr erfordern sie auch flexible Ausführungs-pfade und menschliche Interaktion. Das Hauptforschungsproblem in dieser Arbeit ist die Kombination von regelbasierter Wissensrepräsentation mit Agenten-Technologie zum Zweck der Unterstützung der Ausführung von WsSWFs aus technischer Sicht, und ein regelbasiertes Agenten-orientiertes Framework (RbAF) wird vorgeschlagen. Die erste Herausforderung besteht darin, Arbeitsabläufe durch deklarative Regeln zu beschreiben. Diese Arbeit verwendet Messaging Reaction Rules, die über globale Ereignis-Bedingung-Aktion (ECA) Regeln hinausgehen und die lokale Durchführung komplexer Aktionen in bestimmten Kontexten unterstützen. Die zweite Herausforderung besteht in der Beschreibung (domänenspezifischer) Entscheidungslogik in Workflows. Diese Arbeit behandelt das Problem durch die Kombination von Logik-Programmierung (LP) und Description Logic (DL). Die dritte Herausforderung ist es, die von den WsSWFs erforderliche Flexibilität zu unterstützen. Das RbAF setzt verteilte regelbasierte Agenten als Workflow-Ausführungsumgebung ein und unterstützt asynchrone Interaktion zwischen verteilten Agenten. Darüber hinaus kombiniert das RbAF zwei Möglichkeiten der Workflow-Komposition: Orchestrierung und Choreographie. Ein weiterer Mechanismus ist die flexible Ausnahmebehandlung zur Laufzeit auf Basis einer Workflow-Ontologie zur Strukturierung der Workflow-Ressourcen. Eine weitere Herausforderung, die in dieser Arbeit aufgegriffen wurde, ist die Integration von menschlichen Benutzern in die Workflow-Ausführung. In dieser Arbeit wurde das RbAF aus verschiedenen Perspektiven evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass die regelbasierte Spezifikation von Workflows im Vergleich zu drei bekannten Workflowsystemen die Definition ausdrucksstärkerer Workflow-Muster ermöglicht. In Bezug auf die Repräsentation von Domänenwissen zeigen die Ergebnisse der Analyse, dass allgemeine (domänenspezifische) Entscheidungslogik in den WsSWFs durch normale Logikprogramme repräsentiert werden kann. Eine ausdrucksstarke Abfragesprache für DL wurde eingesetzt, und verschiedene Reasoner können leicht im RbAF konfiguriert werden. Im Sinne einer empirischen Evaluation unterstützt das RbAF die meisten der typischen Eigenschaften von Rechenmodellen. Eine experimentelle Auswertung basierend auf drei realen Anwendungsfällen für WsSWFs wurde ebenfalls durchgeführt, um die Performanz zu analysieren und die Ausdruckskraft der Repräsentation von Domänenwissen im RbAF zu demonstrieren. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das RbAF sowohl die ausdruckstarke Beschreibung sowie eine flexible Ausführung wissenschaftlicher Workflows unterstützt, und somit die Anforderungen an WsSWFs (außer Herkunft) erfüllt.