Finkorniga beroenden inom det vetenskapliga arbetsflödets härkomst specificerar linjeförhållanden mellan ett arbetsflödesresultat och indata, mellanliggande data och beräkningssteg som används i resultatets härledning. Denna information behövs ofta för att bestämma kvaliteten och giltigheten av vetenskapliga data, och som sådan, spelar en nyckelroll i både härkomst standardisering insatser och härkomst frågeramar. Medan de flesta vetenskapliga arbetsflödessystem kan registrera grundläggande information om genomförandet av ett arbetsflöde, de normalt faller in i en av tre kategorier med avseende på registrering beroenden: (1) de förlitar sig på arbetsflödesberäkning steg för att deklarera beroendeförhållanden i körtid, (2) de inför implicita antaganden om beroendemönster från vilka beroenden automatiskt härleds, eller (3) de inte hävdar någon beroendeinformation alls. Vi presenterar ett alternativt tillvägagångssätt som frikopplar beroende inferens från arbetsflödessystem och underliggande körspår. I synnerhet presenterar vi ett högnivådeklarativt språk för att uttrycka uttryckliga beroenderegler som kan tillämpas (när som helst) för arbetsflöde spår händelser för att generera finkornig beroendeinformation. Detta tillvägagångssätt gör inte bara reglerna om härkomstberoende explicita, utan gör det också möjligt att specificera och förfina reglerna för olika användare vid behov. Vi presenterar vårt beroenderegler språk och genomförande som skriver om beroenderegler i relationsfrågor över underliggande arbetsflöde spår. Vi demonstrerar också språket med hjälp av vanliga typer av beroendemönster som finns inom vetenskapliga arbetsflöden.
Bower m.fl. REF föreslår en beroenderegel språk för att fånga finkornig härkomst från arbetsflöde spår men kräver användardefinierade regler och körtid spår.
Declarative rules for inferring fine-grained data provenance from scientific workflow execution traces
{'venue': 'IPAW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}