プラットフォームのアーキテクチャ

スタンドアロンの UiPath Process Mining のアーキテクチャです。データの読み込み、処理、および Web ブラウザーでの結果の表示に使用するコンポーネントについて説明しています。

はじめに

このページでは、UiPath Process Mining のアーキテクチャについて解説します。通常は、UiPath Process Mining を使用してデータを読み込んで、結果を Web ブラウザーでエンドユーザーに示します。

システム アーキテクチャ

UiPath Process Mining は、プロセス改善アプリケーションを開発するための、いくつかのコンポーネントから構成されています。

UiPath Process Mining のシステム アーキテクチャの概要は、以下の画像でご確認ください。

以下で、UiPath Process Mining の各要素について説明します。

アプリ/ディスカバリー アクセラレータ

Process Mining は、プロセスに関する洞察を獲得し、根本原因分析を実行して、継続的監視を行うための、すぐに使用できるアプリとディスカバリー アクセラレータを提供します。

AppOne、Purchase-to-Pay Discovery Accelerator および Order-to-Cash Discovery Accelerator を使用すると、新しいアプリをゼロから開発することなく、ただちにプロセスの分析に着手できます。

AppOne は汎用プロセスに使用する、既定のダッシュボード テンプレートです。UiPath Process Mining の新規プロセス マイニング アプリとディスカバリー アクセラレータは、AppOne を使用して作成された後、特定のニーズに合わせて設定されます。

アプリおよびディスカバリー アクセラレータの機能は、企業独自のブランド アイデンティティの下で、企業固有の機能による拡張が可能です。異なるアプリが必要になった場合も、UiPath Process Mining の機能をフルに活用して、まったく新しいアプリを作成することができます。

Git

UiPath Process Mining プラットフォームでのダッシュボードの保存と共同開発には Git を使用します。単一サーバーによるデプロイの場合、組み込みの Git サーバーを使用できるので、特に設定は必要ありません。複数のサーバーをデプロイする場合は、組織内の (既存の) Git サーバー、またはクラウドベースの Git サーバー (例: UiPath Process Mining で使用しているか、GitHub で構築されたサーバー) を使用できます。

TRACY

TRACY は、プロセス グラフのレイアウトを定義する手法です。ユーザーが自分で描くときのようにプロセス グラフを作成できます。プロセス グラフを描く場合、通常は、プロセスの開始アクティビティから始めて、終了アクティビティで終わります。それらの間に、実行される順番に従って他のすべてのアクティビティを配置します。TRACY はプロセスの全体の流れを考慮し、これをプロセス グラフのメイン フローとして表示します。TRACY では、プロセスのすべてのアクティビティが、意味のある位置と順序で配置されます。これによって、ユーザーはプロセスをより簡単に把握できます。

データを変更する場合、TRACY はプロセス グラフへの変更を最小限に抑えます。ユーザーがプロセス フィルターを追加して、ハッピー パス (すべてが期待どおりに進んだ場合のシナリオのこと) を表示したり、データをフィルター処理したりした場合も、TRACY はプロセス グラフのレイアウトをできるかぎり一定の状態に保ちます。これによって、プロセスを分析するときに、使用するダッシュボードや適用するフィルターにかかわらず、常にほぼ同じようなプロセス グラフが表示されるため、プロセスの解析が容易になります。

TRACY はフィルターのステートの遷移を、スムーズなアニメーションで表示します。これによって、フィルター適用の効果を把握しやすくなります。

インメモリ データベース

インメモリ データベースは、すべてのデータを、プロセス マイニング アルゴリズムが高速にアクセスできるような方法で保存します。この方法により、入力データベースを使用せずに、非常に高速にデータにアクセスできるようになります。

データソース

UiPath Process Mining は、区切り文字や引用符を選択できる、txt、.csv、.tsv ファイルなどのテキスト ファイルに対応しています。ASCII テキスト ファイルは、Latin-1 (ISO-8859-1) によるエンコードに対応しており、UTF-8 ファイルは、BOM の有/無の両方に対応しています。

また、Excel ファイル (.xlsx、および .xls) もインポートできます。ファイル内のシートまたは範囲を指定できます。シートについては、実際のデータ範囲に対する自動検出が実行されますが、これに失敗した場合は、Excel で範囲を指定してから使用する必要があります。Excel 内では Unicode に完全に対応しています。

64 ビット ODBC ドライバーを介してアクセスできる、あらゆるデータベースをデータ ソースとして使用できます。以下に、一般的に使用されるデータベースのリストを示します。

• MSSQL
• Oracle
• MySQL
• MariaDB
• PostgreSQL
• Firebird
• アクセス

スクリプト データソース (R/Python)

UiPath Process Mining は、R スクリプトや Python などの外部ツールでデータを処理し、データソースとして使用することのできる機能を備えています。アプリケーション開発者は、外部プロセスにエクスポートする必要がある属性を定義できます。

「汎用スクリプトのデータソースを使用する」をご覧ください。