The main challenge in the development of the CANDY Framework, a CAD system for Telecommunication Networks, is integration and interoperability of newly developed and existing design tools under an integrated network CAD workflow. The main problem of many existing workflow management solutions is their heavy-weight approach. A Workflow Management System has to provide an adequate trade-off between sufficient flexibility and consideration of the specifics of project and CAD work. Related approaches like PNML, XPDL, WS-BPEL, ARIS/SAP PI and multiple others exhibit absence of the wished flexibility due to their generality, complexity and/or binding to a specific platform. In contrast, this paper discusses a flexible Workflow Management system for CAD of Telecommunication Networks.
PL
Główne wyzwanie projektu ramowego CANDY dotyczy opracowania systemu CAD przeznaczonego do projektowania sieci telekomunikacyjnych. System ma integrować nowe i istniejące narzędzia do projektowania i ma być interoperacyjny. Głównym problemem wielu istniejących rozwiązań elektronicznego obiegu dokumentów systemów zarządzania jest ich bardzo duże zapotrzebowanie pamięci. Opracowany Elektroniczny System Zarządzania ma odpowiednio równoważyć elastyczność przy uwzględnieniu specyfiki projektu, oraz pracę z systemem CAD. Istniejące rozwiązania, takie jak PNML, XPDL, WS-BPEL, ARIS/SAP PI i wiele innych, wykazują brak pożądanej elastyczności z powodu ich ogólności, złożoności i/lub powiązania z określoną platformą. W artykule omówiony jest elastyczny system zarządzania elektronicznym obiegiem dokumentacji dla programu CAD do projektowania systemów telekomunikacyjnych, który nie ma tych ograniczeń. Przedstawiono koncepcję projektu CANDY oraz podstawy sformalizowanego opisu przepływu zadań w tym projekcie.
The main idea of the Data Mining (DM) is nowadays as follows: overcoming of the Big Data problematics is possible under use of "data compression" via their transformation into (fuzzy) knowledge. The "heavy-weighting approaches" involving precise analytical techniques and expensive specialized software are used for this aim. On the other hand, there is the opportunity to solve the Big Data problem under use of some "light-weighting approaches" based on agility: freeware, multipurpose techniques, minimal challenges on the personnel training and competencies! The paper examines the techniques and case studies on the both topics. The "heavy-weighting approaches" (ontologies, knowledge bases, fuzzy logic and fuzzy knowledge bases) are compared to light-weighting one. The existing reference solutions are discussed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.