学习中类不平衡的10种技巧

那么如何找到管道的流程?

为了找到最佳的管道流程，可以使用业务流程发现(BPD)方法。业务流程发现(BPD)是利用旨在优化或自动化的方法来定义，分析和衡量流程的过程，从而发现业务流程。业务流程发现(BPD)有两种方法：人工和自动。

人工发现流程的成本相对较低，并且使组织的其他成员参与机器人流程自动化(RPA)旅程。这是通过创建具有价值的业务的好方法。它还提供了新的职业发展路径，从RPAAnalyst甚至RPADeveloper后台代理。这种参与度和新机会对企业的组织文化很重要。

更为传统的人工方法要求分析师和主题专家(SME)相互配合，在发现和记录过程细节时参加研讨会和访谈。

近年来，另一种方法自动化过程发现(APD)已获得了业界的广泛认可。它有望揭露更广泛的业务流程集的现实情况，而不会给利益相关者或中小型企业带来高资源需求;甚至它甚至发现它已被机器人流程自动化(RPA)产品所采用，例如Automation Anywhere DiscoveryBot，Kryon Process Discovery和UiPath Process Mining&TaskMining。

流程挖掘与任务挖掘

自动化过程发现有两种技术，即流程挖掘和任务挖掘，每种都有各自的优点。

流程挖掘是一组方法和工具，可以分析系统事件日志以生成有关系统中正在执行的任务序列的事实数据。然后，分析师将序列建模或组织到流程中以进行进一步分析。一些过程挖掘工具为特定目标系统提供了预定义的过程，可以实现更快的结果。

任务挖掘产生与流程挖掘类似的输出，但是数据来源于用户的桌面活动。在此所说的是在桌面上安装软件来记录用户的行为，然后集中存储多个用户的数据进行分析。

记录用户的桌面活动是一种侵入性很强的解决方案，以至于需要进行严格的审查。此活动需要更多时间来配置和验证，以确保不记录任何PII、其他安全信息和个人活动。一旦收集了数据，就需要付出额外的努力来查看捕获的任务序列并将它们组织到流程中。与过程挖掘不同，没有预定义的过程。

流程挖掘为企业提供后端事务，而任务挖掘为企业提供跨多个应用程序的用户桌面活动视图。流程挖掘和任务挖掘均会生成Petri-net之类的图表，向企业显示整个相关任务的流程，这些流程中的动作顺序和变体。这两种方法产生不同的智能，并且每种方法都需要使用自己的步骤来生成可用的输出。流程挖掘可以连续执行并监视流程的前进，而任务挖掘通常不能实现为持续的流程改进解决方案。

通过任务挖掘加速机器人流程自动化(RPA)

在将自动化扩展到其他业务领域时，企业经常听到业务忙于工作，以致无法花时间改善流程。任务挖掘工具可以解决此问题，并且可以产生良好的结果来加速机器人流程自动化(RPA)。
 

OT方面的一个常见反对意见是物联网和边缘计算将使工业系统面临前所未有的恶意攻击风险。CSO特约作家Bob Violino在“确保优势的5个最佳实践”中提到了这个问题。一个关键的建议是实现零信任的安全性，它要求持久的身份验证和微观分割，这样就可以对组织内某个部分的成功攻击进行隔离，而不会扩散到其他的关键系统。

Computerworld的特约作家Keith Shaw则检视了5G在“边缘计算和5G推动商业应用”中的作用。5G最大的卖点之一就是它的低延迟，这对连接物联网设备来说会很有用。但正如IDC的研究总监Dave McCarthy在文章中所解释的那样，当你连接到一个遥远的数据中心时，其减少的延迟就不一定能帮助到你。但另一方面，如果你是在5G网络中部署了“边缘计算，它就可以最大限度地缩短物理距离，大大提高响应时间，”他说。

如果你想知道的话，那些超大规模的云提供商也并没有对这种边缘化的东西置之不理。在“亚马逊、谷歌和微软将他们的云带到边缘”一书中，InfoWorld特约编辑Isaac Sacolick深入研究了三大巨头目前所提供的早期边缘计算产品，包括部署在不同地区的迷你云，以及它们现有的on-prem产品(如AWS　Outposts或Azure　Stack)，这些产品是完全由提供商在进行管理的。Sacolick写道:“公共云下的边缘计算所能提供的唯一好处就是扩展底层云架构和服务的能力。”

各种各样的边缘计算产品和用例涵盖了如此广泛的范围，听起来就像是在进行着复杂的计算。正如许多人所指出的，“大云”模型让人想起了旧的大型机时代，那时客户会通过终端而不是浏览器来接入集中式的计算和存储。边缘计算也让人们认识到，不是所有的东西都可以或应该被集中的。而这种简单概念的创造性变化正在塑造下一代计算技术的过程中发挥出关键性的作用。

（编辑：盐城站长网）

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