Проверьте аномалии потока данных для автоматизированных задач BPMN

Question

Я вызываю реализации Java из сервисных задач в моих файлах BPMN Camunda, которые читают, изменяют и устанавливают глобальные переменные.Таким образом, у меня высокий риск аномалий потока данных.

Существуют ли передовые практики и инструменты, которые помогут мне избежать или обнаружить аномалии потока данных как можно раньше? Может быть, есть какой-то способ определитьинтерфейс каждой сервисной задачи (какие переменные она требует, изменяет, добавляет)?

---

То, что я пробовал до сих пор:

1) Моя первая попытка состояла в том, чтобы определить чистые интерфейсы для задач обслуживания, заставив реализацию Java работать только с локальными переменными и использовать ввод Camunda/ Output-Отображение.Но я думаю, что это становится слишком сложным для клиентов (особенно, если реализация java читает необязательные глобальные переменные).

2) Я нашел инструмент vPAV , чей ProcessVariablesModelChecker выглядит довольно многообещающе.Но я не нахожу способ сообщить инструменту, какая глобальная переменная читается / изменяется / устанавливается какой реализацией Java.(В немецком блоге содержится чистый код переменных для Camunda , но в основном это касается vPAV).

Answer 1

Я бы согласился, что только использование локальных переменных в ServiceTasks и определение Mapping для каждой используемой переменной в bpmn-модели приведет к тому, что многие действия по отображению не будут действительно нужны.На мой взгляд, такой подход не очень хорош для разработчиков.Как написано в моем блоге, хорошая организация поможет, но технически не «решит» эту проблему.

Вам не нужно сообщать vPAV, какие переменные устанавливаются делегатом.Подход обнаруживает обновления в вашей реализации и моделях процессов самостоятельно.

У вас есть минимальный пример проекта процесса (на github?), Показывающий вашу проблему?

С уважением, Матиас