Александр Болдачев - Философия и цифровые технологии. Сборник статей

Такой способ реализации бизнес-логики позволяет обеспечить модификацию имеющихся моделей и введение новых без остановки выполнения бизнес-процессов. Добавленное модельное событие будет генерировать новые предметные события исходя из их обусловленности существующими событиями и не может повлиять на уже работающий алгоритм действия. Эта особенность EventFlow-архитектуры с учетом исходной семантической определенности данных не только упрощает согласование работы различных групп разработчиков моделей, но и позволяет реализовать совместную деятельность независимых контрагентов.

Особо следует обратить внимание на соотношение подхода EventFlow и технологии no-code. Модельные события движка EventFlow создаются с помощью экранных форм, и пользователям достаточно знать лишь основы событийной семантики (базовые примитивы и принципы построения исполняемых моделей действий) – им не требуется осваивать синтаксис языка описания событий и формат событий. По сути, EventFlow – это технология no-code, в которой исполняемым кодом являются событийные модели, то есть последовательности семантически определенных записей в темпоральном графе, а не скомпилированный программный код, который получается на выходе no-code-платформ. Конечно, EventFlow-движок написан на традиционном языке программирования и запускается на стандартном компьютере, но вся бизнес-логика реализуется на уровне семантически определенных событий.

В качестве основного применения субъектно-событийного подхода [1, 4] предполагалось создание онтологий предметных областей, в которых принципиально важным является сохранение исторических данных (например, событий историй болезней). Исполняемые событийные модели на основе подхода DataFlow расширили потенциальную область применения этого подхода, а EventFlow добавил инструменты алгоритмической обработки потоков данных из любых источников с сохранением результата в виде семантического темпорального графа, информация из которого используется в работе исполняемых моделей. Существенными преимуществами EventFlow по сравнению с решениями Workflow являются скорость создания и модификации исполняемых моделей на том же языке, что используется для семантического описания данных, а также параллельность исполнения модельных событий согласно DataFlow. Архитектура EventFlow найдет применение в сфере автоматизации технологических и бизнес-процессов с возможностью гибкой и перманентной настройки схем данных, включая модели действий.

Объединение событийно-ориентируемой архитектуры, семантического моделирования и подхода DataFlow позволило создать спецификацию записи данных, которая одновременно задает и формат семантического описания событий, и структуру хранения событий в виде темпорального графа, а также является языком описания исполняемых моделей действий. EventFlow предлагает инструменты для описания бизнес-логики на семантическом языке, сокращая разрыв между данными и алгоритмами, ускоряя разработку приложений, не требуя от пользователей знания языков программирования. Архитектура EventFlow позволит минимизировать проблемы интеграции, сделав центральным элементом корпоративной ИТ-архитектуры события, а не фиксированные бизнес-приложения.

1. Александр Болдачев. Субъектно-событийный подход к моделированию сложных систем, 2015. URL: https://habr.com/ru/post/256509 (дата обращения: 22.09.2021).

2. Martin Fowler. Event Sourcing, 2005. URL: https://martinfowler.com/eaaDev/EventSourcing.html (дата обращения: 22.09.2021).

3. Сергей Горшков. Единая точка доступа к данным предприятия // Открытые системы. СУБД. – 2018. – №4. – С. 33—35. URL: https://www.osp.ru/os/2018/04/13054596 (дата обращения: 21.09.2021).

4. Александр Болдачев. Темпоральность и философия абсолютного релятивизма. – М.: Ленанд, 2011. URL: http://philosophystorm.org/books/aleksandr-boldachev-temporalnost-i-filosofiya-absolyutnogo-relyativizma (дата обращения: 21.09.2021).

Описание предметной области (создание ее онтологии) начинается с выделения объектов и их классификации, которая традиционно заключается в составлении дерева классов-подклассов и приписывании к ним индивидов. При этом термин «класс», по сути, используется в значении «множество»: отнесение объекта к классу мыслится как включение его в качестве элемента в соответствующее множество. Цель этого текста показать, что такой унифицированный подход к описанию структуры предметной области является сильным упрощением и не позволяет зафиксировать разнообразие семантических отношений объектов.

Давайте рассмотрим три варианта классификации индивида Жучка:

• Животное – собака – лайка – Жучка.

• Служебная – ездовая – Жучка.

• Псарня – упряжка собак – Жучка.

Первую последовательность соподчиненных сущностей однозначно принято описывать через задание классов и подклассов: Жучка является индивидом класса «лайка», класс «лайка» – подклассом собак, а тот подклассом класса «животное». При этом класс «животные» трактуется как множество всех животных, а класс «лайки», как подмножество множества «собаки». Однако такое описание, пускай и достаточно наглядное, содержательно является тавтологичным, самореферентным: индивида Жучку мы называем лайкой, если она входит в множество лаек, а само множество лаек определяем как совокупность всех индивидов лаек – то есть включение в множество содержательно дублирует поименование. К тому же, описание класса-множества полностью исчерпывается описанием индивида, подпадающего под задающее класс понятие. Также следует отметить, что оперирование подобными классами-множествами не зависит от количества элементов в них: лайка Жучка будет лайкой даже тогда, когда она останется единственной, последней лайкой на Земле. Более того, оперировать такими классами-множествами мы можем даже при отсутствии индивидов в них: можно построить онтологию уже вымерших динозавров, помыслить класс, в который только в будущем войдет проектируемое уникальное устройство, или построить модель предметной области мифических животных, героев сказок, хотя при этом мощность всех классов-множеств будет равна нулю.

Итак, если говорить о содержательной стороне анализируемой классификации (животное – собака – лайка – Жучка), то она (содержательная сторона) никак не может быть выражена через отношение множеств и подмножеств. В данном случае мы имеем дело с концептуализацией – выделением понятий и установлением родо-видовых отношений между ними. При этом фактическое число элементов концептуального класса, то есть объем понятия, не фигурирует при его определении и упоминается (да и то не содержательно) только когда одно понятие («лайка») подпадает под другое («собака»), то есть когда выступает как вид рода. Да, мы можем констатировать, что объем понятия «собака» больше, чем объем понятия «лайка», но реальное числовое соотношение этих множеств не имеет никакого онтологического смысла. Превышение объемом класса объема подкласса при родо-видовых отношениях отражает лишь то, что по определению рода в него должно входить несколько видов – в противном случае эта классификация становится бессмысленной. То есть в родо-видовой концептуальной классификации нас интересует именно содержание понятий – чем вид «собака» отличается от вида «кот» (который также подпадает под родовое для них понятие «животное»), а не то, как соотносятся объемы множеств рода и вида и тем более объемы видовых понятий («собака» и «кошка»). И чтобы отличать концептуальные классы от действительно счетных множеств, правильнее было бы говорить о подпадании индивида под понятие , а не о включении его в класс/множество. Ясно, что в формальной записи утверждения «подпадает под понятие Х» и «является элементом класса Х» могут выглядеть одинаково, но непонимание существенной разницы между двумя этими описаниями может привести к серьезным ошибкам в построении онтологии.