Scalability Estimations of a Workcase-based Workflow Engine

워크케이스 기반 워크플로우 엔진의 초대형성 성능 평가

Recently, many organizations such as companies or institutions have demanded induction of very large-scale workflow management system in order to process a large number of business-instances. Workflow-related vendors have focused on physical extension of workflow engines based on device-level clustering, so as to provide very large-scale workflow services. Performance improvement of workflow engine by simple physical-connection among computer systems which don't consider logical-level software architecture lead to wastes of time and cost for construction of very large-scale workflow service environment. In this paper, we propose methodology for performance improvement based on logical software architectures of workflow engine. We also evaluate scalable performance between workflow engines using the activity instance based architecture and workcase based architecture, our proposed architecture. Through analysis of this test's result, we can observe that software architectures to be applied on a workflow engine have an effect on scalable performance.

최근 기업 및 조직들은 대규모 엔터프라이즈 환경에서 발생하는 대량의 업무 인스턴스들을 안정적으로 처리해줄 수 있는 초대형 워크플로우 관리 시스템 도입에 대한 활성화를 요구하고 있다. 워크플로우 벤더들은 초대형 워크플로우 서비스를 제공하는데 적합한 워크플로우 엔진을 구현하기 위해, 하드웨어들의 추가적인 연계를 통한 워크플로우 엔진의 물리적 성능 확장에 초점을 맞추고 있다. 그러나 워크플로우 엔진의 소프트웨어적인 아키텍처를 고려하지 않은 단순한 물리적 성능 확장은 불필요한 서비스 구축 시간 및 비용의 낭비를 야기할 수 있다. 이러한 한계를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 워크플로우 엔진을 구성하는 소프트웨어 아키텍처를 고려하는 논리적 관점에서의 성능 향상을 위한 접근 방법을 모색한다. 이를 위해 워크플로우 서비스의 하드웨어 인프라를 전형적인 단위 클라이언트-서버 구조를 채택하고 있다고 가정하고, 대다수의 워크플로우 벤더들이 채택하고 있는 액티비티 인스턴스 아키텍처 기반 워크플로우 엔진과 본 논문에서 제안하는 워크케이스 아키텍처 기반 워크플로우 엔진의 성능을 비교 측정한다. 우리는 성능 측정의 분석 결과를 통해 논리적인 소프트웨어 아키텍처가 워크플로우 엔진의 초대형성에 많은 영향을 미칠 수 있음을 보여주고자 한다.