ストリーミング適合性チェック

ストリーミング適合性チェックは、適合性チェックの一種で、逸脱（存在する場合）が発生した時点で直接報告されます。イベントログの代わりに、ストリーミング適合性チェック手法はイベントストリームとプロセスモデルを入力として受け取り、ストリームから受信した各イベントをモデルと比較します。

従来の適合性チェック手法では、イベントログを入力として使用します。イベントログは、一定期間の業務活動を記録する静的なデータソースです。イベントログの記録が完了すると、適合性チェック手法が適用され、逸脱があれば表示されます。しかし、このような適合性チェックにはいくつかの欠点があります。

• リソース不足：大規模企業では、イベントログのサイズが膨大になります。従来の適合性チェック手法では、このような大規模なデータセットを処理することができません。つまり、データがメインメモリに収まらないのです。
• リアルタイム監視ではない：適合性チェックアルゴリズムは事後的に実行されるため、逸脱は一定期間経過後にのみ検出できます。患者の健康状態や財務状況の監視など、迅速な是正措置が不可欠な状況では、検出の遅れが深刻な結果を招く可能性があります。

一方、ストリーミング適合性チェック技術は、イベントストリームを入力として使用します。イベントストリームとは、基となるビジネスプロセスのコンテキストで実行されるイベントの連続ストリームです。^{[ 1 ]}イベントストリームからの各イベントは、(c, a)と表記されます。ここで、c はケース識別子、a はこのイベントのアクティビティ名です。

このようなデータを用いることで、適合性チェックをプロセスの流れに沿って継続的に実行できます。つまり、実行される各アクティビティについて、そのアクティビティが特定のプロセスモデルに基づいて何らかの逸脱を引き起こしているかどうかを直接分析できます。したがって、この種の適合性チェックは、プロセスを継続的に監視し、逸脱をリアルタイムで検出する手段となります。

オンラインとオフラインの適合性チェックの根本的な違いは、入力データの完全性です。イベントログに記録される各イベントの動作は完全であり、つまり、該当するケースがまだ実行中なのか、既に停止しているのかが分かります。イベントストリームの場合はそうではありません。ケース内のアクティビティが正常に実行された時点では、そのケースが停止したのか、既に完了したのか、つまり、今後このケースに新たなイベントが発生するのかどうかは分かりません。このような違いがあるため、従来の適合性チェックアルゴリズムはオンライン環境では（完全には）適用できず、調整が必要となります。