[Paper] 通过复杂事件处理执行离散/连续声明式过程规范

Source: arXiv - 2512.05653v1

概览

本文提出了一种新的业务流程运行方式，能够同时响应离散事件（如按钮按下）和连续传感器流（如温度或振动）。通过将声明式流程规范与复杂事件处理（CEP）相结合，作者实现了对混合模型的实时执行，这些模型将信号时序逻辑（STL）约束与传统工作流活动相结合。

关键贡献

• 混合执行引擎：首个基于 CEP 的架构，执行（而非仅监控）包含离散事件和连续信号的声明式流程。
• 三层设计：将原始传感器摄取、受 STL 启发的谓词评估以及活动编排分离，使系统模块化且易于扩展。
• 主动强制：允许引擎根据实时信号条件触发或阻止工作流步骤，将规范转化为可操作的控制逻辑。
• 概念验证原型：在一个网络物理用例（如智能制造生产线）上演示该方法，并评估延迟和可扩展性。
• 弥合鸿沟：将研究界对混合声明式建模的关注与工业界对运营过程控制的需求相连接。

方法论

1. 规范层 – 流程设计者使用一种 DSL 编写声明式模型，该 DSL 在标准 BPMN/declare 约束的基础上扩展了 STL 风格的谓词（例如 “温度在接下来的 30 秒内必须保持低于 80 °C”）。
2. 谓词层 – 每个 STL 谓词被编译为 CEP 模式，持续评估进入的传感器元组。这些模式能够表达时间窗口、阈值以及逻辑组合。
3. 执行层 – 轻量级编排器消费谓词的布尔结果。当谓词变为 true（或 false）时，编排器要么触发下一个活动，要么推迟它，或产生违规事件。
4. 实现 – 作者在 Apache Flink（用于高吞吐 CEP）之上构建了技术栈，并通过 REST Hook 将其与一个简易 BPM 引擎（Camunda）集成。
5. 评估 – 他们在合成工作负载和真实的智能工厂场景下进行实验，测量端到端延迟（< 100 ms）和吞吐量（每秒数万事件）。

结果与发现

• 延迟：相较于纯离散 BPM 引擎，CEP 驱动的谓词评估仅增加 < 30 ms 的开销，使整体响应时间在大多数情况下保持在 100 ms 以下。
• 可扩展性：原型能够在保持过程约束确定性强制的前提下，持续处理 > 20 k 传感器事件每秒。
• 正确性：在智能工厂案例研究中，引擎成功通过自动暂停加工步骤防止了温度驱动的安全违规，而传统 BPM 系统只能在事后检测到该违规。
• 开发者友好性：流程设计者反馈，带有 STL 扩展的 DSL 只需在现有声明式 BPM 符号基础上进行适度学习即可上手。

实际意义

• 工业物联网与网络物理系统 – 运营者现在可以将安全和质量约束直接嵌入执行引擎，实现预防性控制，而不是事后分析。
• 边缘计算 – 由于 CEP 层可以部署在边缘节点，延迟敏感的应用（如自主机器人、智能电网）能够在本地强制策略，无需往返中央服务器。
• 合规即设计 – 金融或受监管领域需要监控连续风险指标（如市场波动），可以将这些指标编码为 STL 谓词，由流程引擎自动执行合规动作。
• 工具集成 – 三层架构能够干净地映射到现有 BPM 平台（Camunda、Flowable）和 CEP 框架（Flink、Esper），降低企业采纳门槛。

局限性与未来工作

• 表达能力 vs. 性能：非常复杂的 STL 公式（深层嵌套、大窗口）会增加 CEP 状态规模并影响延迟；作者建议采用自适应窗口技术作为缓解措施。
• 工具成熟度：DSL 与编译器仍处于原型阶段；大规模工业采用需要更丰富的 IDE 支持和模型检查工具。
• 分布式协同：当前原型假设单一编排器；将其扩展到多站点、分布式 CEP 集群仍是未解决的挑战。
• 未来方向：作者计划探索从高级 STL 规范自动合成最优 CEP 模式，并引入基于学习的异常检测，以补充声明式约束。

作者

• Stefan Schönig
• Leo Poss
• Fabrizio Maria Maggi

论文信息

• arXiv ID: 2512.05653v1
• 分类: cs.SE, cs.LO, eess.SY
• 发布日期: 2025 年 12 月 5 日
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