🚀 Автоматизируем тестирование бизнес-процессов через Camunda!

🔹 Хотите знать, как Московская Биржа тестирует сложные workflow без ручных проверок?
🔹 Как найти запущенный процесс среди сотен инстансов?
🔹 Как мониторить таймеры, задачи и ошибки в реальном времени?

📌 В этом материале:

✅ Python-модули для работы с Camunda REST API
✅ Поиск процессов по бизнес-ключам и переменным
✅ Мониторинг активностей (gateway, service tasks, user tasks)
✅ Управление таймерами — как "проматывать" долгие ожидания в тестах
✅ Обработка инцидентов и автоматические проверки завершения процессов

👉 Читайте полный разбор с примерами из реальных кейсов Мосбиржи!
Автоматизация тестирования бизнес-процессов через camunda

#статья #Camunda

❓Что делать после окончания поддержки Camunda 7?

В октябре 2025 официально завершается поддержка Camunda 7. Тысячи работающих решений рискуют остаться без обновлений, патчей и техподдержки. Что с этим делать?

🗓8 июля в 16.00 по МСК обсудим возможные решения в сложившейся ситуации.

Кому точно стоит быть:
🛑тем, у кого развернута Camunda 7;
🛑тем, кто ищет отечественные альтернативы движка;
🛑BPM-практикам, исследующим рынок решений.

Спикеры:
🛑Игорь Клопотов, директор продукта OpenBPM;
🛑Юлия Вагнер, вице-президент по операциям ABPMP Russia;
🛑Георгий Ржавин, вице-президент ABPMP Russia, CEO BPM школы.

📌Регистрация по ссылке: https://my.mts-link.ru/104598363/46416931/session/46637863

#OpenBPM

Обработка исключений в рабочих процессах с использованием Flowable

Исключения являются частью любого процесса. Разработчики, создающие бизнес-процессы, должны уметь обрабатывать исключения в бизнес-кейсе, чтобы гарантировать, что сам процесс устойчив и может продолжаться после возникновения сбоев.

Логика обработки исключений различается в зависимости от вашей задачи и инструментов, которые у вас есть в распоряжении.

В этой статье вы найдете различные методы обработки исключений, используя язык паттернов.

Итак, давайте приступим!
👉 Переходите по ссылке

#статья #flowable

🚀 Flowable раскрывает секреты Async Executor

Что делать, если ваши бизнес-процессы тормозят на асинхронных операциях?
Команда Flowable переосмыслила архитектуру Job Executor — и вот что получилось:

🔹 Global Acquire Lock — революционный подход к распределению задач между нодами
🔹 Автовосстановление после сбоев без потери данных
🔹 Интеллектуальные ретраи при ошибках интеграций

Это первая в серии из четырех статей:

1️⃣ Базовая механика (вы читаете это сейчас)
2️⃣ Тонкая настройка параметров выполнения
3️⃣ Бенчмарки — 4000+ задач в секунду
4️⃣ Эволюция архитектуры за 10 лет разработки

Ключевой момент:
> "Async Executor снижает конкуренцию за таблицы БД на 80% — главную причину падения производительности в кластере"

👉 Читайте первую часть: [ссылка]

#Flowable #BPM #Java #Performance #Architecture

С пятницей всех!
И пусть ваши процессы не ломаются. Особенно на выходных!

Встречайте новый термин из сферы BPM!

Emotion-aware BPM (эмоционально-ориентированное управление бизнес-процессами) — это интеграция анализа эмоций и настроений в системы управления бизнес-процессами, позволяющая динамически адаптировать процессы на основе выявленного эмоционального состояния клиентов или сотрудников.

Как это работает 🤖

Инструменты анализа настроений на базе ИИ теперь встроены в BPM-платформы и анализируют взаимодействия с клиентами (текст, голос, чат) практически в реальном времени. Эти инструменты определяют такие эмоции, как раздражение, удовлетворённость или замешательство, и автоматически инициируют изменения в процессе или эскалацию обращения.

Примеры использования 💬

Если клиент выражает недовольство в чате поддержки, BPM-система может автоматически передать обращение старшему специалисту или предложить компенсацию.

Настроение сотрудников (собираемое через опросы или интегрированные инструменты) может влиять на распределение задач, уведомления или даже темп выполнения процессов.

Техническая основа 🛠️

Emotion-aware BPM опирается на современные достижения в области обработки естественного языка (NLP), анализа голоса и мультимодального ИИ, которые позволяют интерпретировать не только что сказано, но и как это сказано.

Такие системы могут интегрироваться с контекстно-ориентированными технологиями, ещё точнее адаптируя процессы на основе эмоциональных и ситуационных данных.

Персонализация и гибкость 🎯

Процессы становятся более отзывчивыми к человеческому фактору, а не только к бизнес-правилам, что улучшает клиентский опыт и вовлечённость сотрудников.

Конкурентное преимущество 🏆

Компании, использующие emotion-aware BPM, могут проактивно предотвращать отток клиентов, быстрее решать проблемы и строить более прочные отношения.

Отличие от традиционного BPM 🔄

Традиционный BPM ориентирован на правила и данные, фокусируется на эффективности и стабильности. Emotion-aware BPM добавляет человекоцентричный слой, делая процессы адаптивными к эмоциональному контексту реальных участников, а не только к их действиям или данным.

В итоге 🚀

Emotion-aware BPM в 2025 году — это подход, при котором бизнес-процессы становятся чувствительными и отзывчивыми к человеческим эмоциям в реальном времени, используя ИИ для интерпретации настроений и динамической корректировки рабочих потоков ради лучших результатов.

🚀 Тонкая настройка Flowable: как добиться максимальной скорости

Узнайте, как правильно настроить Async Executor для работы с тысячами задач в секунду.
В статье:

🔹 Global Acquire Lock — секрет стабильной работы в кластере
🔹Оптимальные параметры для queue-capacity и thread-pool
- Как избежать проблем с блокировками в БД
- Настройки для разных типов задач: таймеры и асинхронные операции

💡 "Правильная конфигурация дает +40% к производительности"

📚Читать вторую часть 👉 [ссылка]
📚Первая часть здесь 👉 [ссылка]

#Flowable #BPM #Java #HighLoad

Есть такое ощущение, да?

Что думаете — просто хайп или нечто интересное? 👉

Одним из самых многообещающих направлений этого года стал ProcessGPT — фреймворк генеративного ИИ, специально созданный для управления бизнес-процессами.

Представленный в недавней научной публикации, ProcessGPT предлагает модель, обученную на обширных данных о процессах: от журналов событий и моделей процессов до деревьев решений и аннотаций экспертов.

Подобно тому, как GitHub Copilot помогает разработчикам, ProcessGPT задуман как интеллектуальный ассистент в реальном времени для сотрудников умственного труда. Его ключевые функции включают:

🔹 Генерация моделей процессов на основе описания на естественном языке: пользователь описывает бизнес-процесс простыми словами, а модель формирует формализованную карту процесса — это экономит время и снижает порог входа в проектирование процессов.

🔹 Контекстные рекомендации по следующим шагам: опираясь на знания о прошлых процессах и текущий контекст, ProcessGPT может предложить наиболее подходящее действие или точку принятия решения прямо в ходе выполнения процесса.

🔹 Автоматизация повторяющихся и структурированных задач: заполнение форм, маршрутизация документов, обработка стандартных запросов клиентов — всё это позволяет людям сосредоточиться на анализе и исключениях.

Что отличает ProcessGPT — это гибридная архитектура. Она сочетает трансформерную модель ИИ со структурированными элементами вроде онтологий и хранилищ данных, обеспечивая принятие решений как на основе данных, так и в контексте предметной области. Важной частью системы являются обратные связи — человеческие правки помогают со временем улучшать модель.

Эта концепция особенно эффективна в сферах, где сочетаются формализованные и нерегулярные элементы, таких как комплаенс, здравоохранение или расследование мошенничества. Хотя ProcessGPT находится на ранней стадии развития, он отражает глобальный тренд: использование предметно-ориентированного ИИ не просто для автоматизации, а для интеллектуального усиления принятия решений в средах, управляемых процессами.

Будем наблюдать! 👀

#новость

🚀 Flowable: бенчмарк асинхронных операций

Разработчики Flowable устроили битву производительности между Async Executor и миллионом задач! Вот что выяснили:

🔹 4000+ задач/сек с фиксированным временем выполнения (100 мс)
🔹 2500+ таймеров/сек — обработка временных событий без тормозов
🔹 22 млн задач/час в режиме "no-op" — максимальная нагрузка на движок

💡 Главные инсайты:

✅ Global Acquire Lock увеличивает пропускную способность в 6 раз
✅ Оптимальный размер выборки — 8192 задания за запрос
✅ 82% от теоретического максимума — рекорд для BPM-систем

Как тестировали:
- AWS EC2 (8 vCPU) + PostgreSQL RDS (32 vCPU)
- 1 млн задач каждого типа
- Spring Boot + Flowable 6.7.0-SNAPSHOT

👉 Хотите цифры и графики?
📚Читайте полный разбор на Хабре: [ссылка]

P.S. В следующей части — как мы 10 лет шли к этой архитектуре. Подписывайтесь!

📚Первая часть 👉 [ссылка]
📚Вторая часть 👉 [ссылка]

#статья #Flowable #BPM #Java #HighLoad

Одним из самых многообещающих направлений этого года стал ProcessGPT — фреймворк генеративного ИИ, специально созданный для управления бизнес-процессами. Представленный в недавней научной публикации, ProcessGPT предлагает модель, обученную на обширных данных о процессах: от журналов событий и моделей процессов до деревьев решений и аннотаций экспертов.

Подобно тому, как GitHub Copilot помогает разработчикам, ProcessGPT задуман как интеллектуальный ассистент в реальном времени для сотрудников умственного труда.

Его ключевые функции включают:

🔹Генерация моделей процессов на основе описания на естественном языке: пользователь описывает бизнес-процесс простыми словами, а модель формирует формализованную карту процесса — это экономит время и снижает порог входа в проектирование процессов.

🔹Контекстные рекомендации по следующим шагам: опираясь на знания о прошлых процессах и текущий контекст, ProcessGPT может предложить наиболее подходящее действие или точку принятия решения прямо в ходе выполнения процесса.

🔹Автоматизация повторяющихся и структурированных задач: заполнение форм, маршрутизация документов, обработка стандартных запросов клиентов — всё это позволяет людям сосредоточиться на анализе и исключениях.

Что отличает ProcessGPT — это гибридная архитектура. Она сочетает трансформерную модель ИИ со структурированными элементами вроде онтологий и хранилищ данных, обеспечивая принятие решений как на основе данных, так и в контексте предметной области. Важной частью системы являются обратные связи — человеческие правки помогают со временем улучшать модель.

Эта концепция особенно эффективна в сферах, где сочетаются формализованные и нерегулярные элементы, таких как комплаенс, здравоохранение или расследование мошенничества. Хотя ProcessGPT находится на ранней стадии развития, он отражает глобальный тренд: использование предметно-ориентированного ИИ не просто для автоматизации, а для интеллектуального усиления принятия решений в средах, управляемых процессами.

Источник👉 [norjea.com]

#новость

🚀 Как SimbirSoft сделал процессы банка неубиваемыми с Camunda и Spring Boot

💰 Финтех-кейс: автоматизация критичных процессов для российского банка с гарантией отказоустойчивости.
⚡ Секретный ингредиент: декомпозиция на атомарные подпроцессы + хитрые приёмы работы с ошибками.

Что внутри:
✅ Архитектура на процессных пулах — как избежать "спагетти-схем" в Camunda
✅ Параллельные execution — ускоряем обработку в 3 раза
✅ Авторетраи и компенсации — что делать, если внешний сервис "упал"
✅ Event-based подпроцессы — элегантная обработка 100+ типов ошибок
✅ Готовые абстракции на Java — шаблоны делегатов для Spring Boot

Результат:
✔ Схемы стали на 70% компактнее
✔ 95% технических сбоев обрабатываются автоматически
✔ Ручные доработки процессов теперь занимают минуты

👉 Читайте разбор с диаграммами и кодом → [ссылка]

#статья #Camunda #SpringBoot #FinTech #BPMN #Java

🎉Встречайте новый термин из сферы BPM!

Emotion-aware BPM (эмоционально-ориентированное управление бизнес-процессами) — это интеграция анализа эмоций и настроений в системы управления бизнес-процессами, позволяющая динамически адаптировать процессы на основе выявленного эмоционального состояния клиентов или сотрудников.

Как это работает 🤖

Инструменты анализа настроений на базе ИИ теперь встроены в BPM-платформы и анализируют взаимодействия с клиентами (текст, голос, чат) практически в реальном времени. Эти инструменты определяют такие эмоции, как раздражение, удовлетворённость или замешательство, и автоматически инициируют изменения в процессе или эскалацию обращения.

Примеры использования 💬

Если клиент выражает недовольство в чате поддержки, BPM-система может автоматически передать обращение старшему специалисту или предложить компенсацию.

Настроение сотрудников (собираемое через опросы или интегрированные инструменты) может влиять на распределение задач, уведомления или даже темп выполнения процессов.

Техническая основа 🛠️

Emotion-aware BPM опирается на современные достижения в области обработки естественного языка (NLP), анализа голоса и мультимодального ИИ, которые позволяют интерпретировать не только что сказано, но и как это сказано.

Такие системы могут интегрироваться с контекстно-ориентированными технологиями, ещё точнее адаптируя процессы на основе эмоциональных и ситуационных данных.

Персонализация и гибкость 🎯

Процессы становятся более отзывчивыми к человеческому фактору, а не только к бизнес-правилам, что улучшает клиентский опыт и вовлечённость сотрудников.

Конкурентное преимущество 🏆

Компании, использующие emotion-aware BPM, могут проактивно предотвращать отток клиентов, быстрее решать проблемы и строить более прочные отношения.

Отличие от традиционного BPM 🔄

Традиционный BPM ориентирован на правила и данные, фокусируется на эффективности и стабильности. Emotion-aware BPM добавляет человекоцентричный слой, делая процессы адаптивными к эмоциональному контексту реальных участников, а не только к их действиям или данным.

В итоге 🚀

Emotion-aware BPM в 2025 году — это подход, при котором бизнес-процессы становятся чувствительными и отзывчивыми к человеческим эмоциям в реальном времени, используя ИИ для интерпретации настроений и динамической корректировки рабочих потоков ради лучших результатов.

#новость

🚀 10 лет эволюции: как Flowable добился 4000+ задач в секунду

От скромных начал до революционного Global Acquire Lock — рассказываем историю главного прорыва в производительности BPM-систем.

🔹 4 архитектурных поколения Async Executor
🔹 Почему провалилось шардирование и что сработало
🔹 Как конкуренция за БД снизила производительность в 6 раз
🔹 Секрет успеха: один контроллер вместо хаотичной выборки

"Мы перебрали 10+ подходов, прежде чем нашли идеальный баланс между простотой и масштабируемостью"

👉 Читайте на Хабре финальную часть саги об оптимизации Flowable → [ссылка]
P.S. В статье — графики нагрузки CPU и реальные цифры из бенчмарков.

📚Первая часть 👉 [ссылка]
📚Вторая часть 👉 [ссылка]
📚Третья часть 👉 [ссылка]

#Flowable #BPM #Java #HighLoad

Как Банк ДОМ.РФ автоматизирует обслуживание клиентов с помощью Camunda — и почему отказались от вендорских доработок 🏦⚙️

В одном из банковских подразделений рассказали, как автоматизируют сложные бизнес-процессы обслуживания клиентов в офисах и отделениях. Здесь всё завязано на строгом соблюдении внутренних регламентов и требований ЦБ РФ, а сами процессы — от открытия вклада до интеграций с госсервисами — требуют постоянных доработок под новые законы.

Для решения этих задач команда использует движок Camunda:

🔹Позволяет быстро прототипировать и визуализировать сложные цепочки шагов, согласовывать flow с бизнесом 📝🔄

🔹Легко интегрируется с разными системами, поддерживает оркестрацию, мониторинг и сбор метрик 🔗📊

🔹Существенно ускоряет и удешевляет внедрение изменений (например, запрет на валютные переводы в другие банки) ⚡💸

Изначально Camunda пришла в подразделение как часть вендорского решения, «зашитого» в каждый микросервис и обёрнутого самописными расширениями. Такой подход дал свои плюсы, но и ограничил гибкость: централизованная разработка BPMN-процессов, сбор данных, но много закрытых доработок.

В итоге команда решила перейти на чистый open-source движок Camunda без вендорских ограничений — чтобы быть максимально гибкими, быстро реагировать на изменения и не зависеть от сторонних доработок 🚀🔓

Читайте на Хабре: Как мы используем Camunda в Банке ДОМ.РФ

#статья

Автоматизация доставки сырья с помощью Camunda и SMS API — концепт для бизнеса 🚚📲

В одном из подразделений решили показать, как можно автоматизировать доставку сырья на производство, используя Camunda 7 и SMS-API от МТС Exolve. Несмотря на сказочный антураж, задача вполне реальная и может быть полезна малому и среднему бизнесу — от комплектации заказов на складе до автоматизации курьерской доставки и контроля периодических задач сотрудников.

Почему это интересно:

🔹Camunda 7 — бесплатна для коммерческого использования, а для старта нужны минимальные навыки программирования 🆓👨‍💻
🔹МТС Exolve — не только отправляет и принимает SMS, но и даёт 300 бонусных рублей новым пользователям для тестов 💸✨
🔹Решение легко адаптируется под разные бизнес-процессы: можно быстро внедрить в логистику, склад или сервисные задачи 🏭📦

В демонстрации показано:

🔸 Как собрать бизнес-процесс в Camunda modeller 🔄
🔸 Как автоматизировать отправку и получение SMS через Python-скрипт 🐍📤
🔸 Какие нюансы стоит учесть, если решитесь внедрять подобное в реальном продукте ⚠️

Важно: автор не позиционирует себя как разработчик или эксперт по Camunda, поэтому кейс — концептуальный и требует доработки перед внедрением в продакшн.

Готовы взглянуть на интеграцию Camunda и SMS API?
📚Читайте на Хабре: Автоматизируем доставку сырья на производство с помощью Camunda и SMS API

#статья