Eftersom datadrivna metoder håller på att bli genomträngande inom en mängd olika discipliner, finns det ett akut behov av att utveckla skalbara och hållbara verktyg för att förenkla processen för datavetenskap, för att göra det lättare för användarna att hålla reda på de analyser som utförs och datauppsättningar som genereras, och för att göra det möjligt för användarna att förstå och analysera arbetet ows. I detta dokument beskriver vi vår vision om en uni ed härkomst och metadata ledningssystem för att stödja livscykelhantering av komplexa samverkande data science workows. Vi hävdar att informationen om analysprocesser och data artefakter kan, och bör, fångas på ett semipassivt sätt; och vi visar att ifrågasätta och analysera denna information kan inte bara förenkla bokföring och debugging uppgifter men också möjliggöra en rik ny uppsättning funktioner som att identifiera aws i själva datavetenskapsprocessen. Det kan också avsevärt minska användarens tid som spenderas i xing post-deployment problem genom automatiserad analys och övervakning. Vi har implementerat ett prototypsystem, P DB, ovanpå git och Neo4j, och vi beskriver dess nyckelfunktioner och funktioner.
Miao m.fl. REF presenterar en härkomst- och metadatahanteringsram för samverkande datavetenskapliga arbetsflöden.
ProvDB: Lifecycle Management of Collaborative Analysis Workflows
{'venue': "HILDA'17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}