Implementación del Algoritmo Trace Alignment Empleando Técnicas de Programación Paralela

Abstract

Resumen. En este artículo se refi ere un algoritmo del campo de la minería de procesos, Trace Alignment, cuyo objetivo es detectar anomalías en una secuencia de patrones e identifi car patrones comunes. El análisis de las trazas generadas por los procesos de negocios puede tardar un tiempo considerable, teniendo en cuenta que una gran parte de los procesos, hoy en día, se encuentran informatizados. El algoritmo en cuestión es paralelizado empleando el paradigma de memoria compartida, específi camente OpenMP, CUDA y OpenCL. El diseño paralelo propuesto cuenta de dos etapas: una primera donde se paraleliza la construcción de la matriz de similitud y una segunda donde se alinean pares o conjuntos de trazas a la misma vez. Los resultados obtenidos indican que, con el diseño propuesto, los mejores tiempos se obtienen empleando OpenMP para todos los juego de datos propuestos.Palabras clave: CUDA, Minería de Procesos, Open-CL, OpenMP, Trace Alignment. Abstract.The article refers to an algorithm in the fi eld of mining processes, Trace Alignment, aimed at detecting anomalies in a sequence of patterns and identify common patterns. The analysis of the traces generated by the business process may take considerable time, given that a large part of the process, today, are computerized. The algorithm in question is parallelized using the shared memory paradigm, specifi cally OpenMP, CUDA and OpenCL. The parallel proposed design has two stages: a fi rst construction where the similarity matrix and a second where pairs or sets of traces at the same time is aligned. The results indicate that, with the proposed design, the best times are obtained using OpenMP.