A tudományos munkafolyamat kezelő rendszerek természetükből fakadóan adatvezérelt
jellegűek, melyek számára nem csupán a hatalmas adatmennyiség feldolgozásához szükséges,
előre meg nem becsülhető számítási kapacitás jelent nagy kihívásokat, hanem az adatforrások,
adattárolók és alkalmazások dinamikus elérése. További problémákat vetnek fel a tudományos
munkafolyamat gráfokat futtató, elosztott működést támogató infrastruktúrák (felhő,
grid és szuperszámítogépek), melyek esetén különböző számítási-, hálózati- és adattároló-erőforrások
válnak elérhetetlenné vagy jelennek meg. Egy ilyen dinamikusan változó környezetben
egy munkafolyamat futása során előre nem látható események hatására különböző futási
hibákkal találkozhatunk (pl.: hibás futási eredmények, az előírt megszorítások megsértése,
futás megszakítása). Ezeknek a hibáknak a nagy része elkerülhető lenne egy olyan munkafolyamat
kezelő rendszer segítségével, mely több rugalmasságot biztosít és így az előre nem
látható szituációkhoz történő adaptivitást támogatja. A munkafolyamatok értelmezésének
és kezelésének dinamizmusa különböző absztrakciós szinteken és a munkafolyamat életciklusának
különböző szakaszaiban értelmezhető. Előadásunkat a különböző szinteken és időszakaszokban
definiált dinamikus módszerek áttekintésével kezdjük, majd az elosztott számítási
infrastruktúrákon futó munkafolyamatok végrehajtása közben bekövetkező hibák vizsgálatával,
elemzésével és elkerülhetőségével folytatjuk.
