PA 的首要组成部分

如前所述，PA 是用于帮助流程剖析人员或维护人员来对业务流程执行 基于历史数据的相关 剖析，从而更好地明白流程运行状态并作出相应改良或决策。它首要是议决从 PE 数据库的 Event Log 表中收集工作流事件信息来支撑对业务流程动态、高速的剖析，并结尾 生成统计数据和图表。因此，PA 从功能上能够分为 PA Engine 和 PA Client 两个首要组成部分，同时在安装配置方面，这两部分也是相应独立的。 PA Engine：首要是用于流程相关 数据的收集、处理以及剖析。

它的核心就是 Microsoft SQL Server 数据库以及 Analysis Service。一方面，数据库是用于存储 PA 的原始统计数据以便于提供给 OLAP Cubes 执行 剖析。另一方面，SQL Server 的 Analysis Service 提供了联机剖析处理（OLAP）技能来实现高速的多维数据剖析。

PA 提供了六个 OLAP Cube，来满足用户在常用的六个领域的需求，其中的 Queue load，Work in progress，Work item processing time 以及 Routing 这四个 Cube 是用于与工作项相关 的信息，而 Work load 和 Workflow in progress 这两个 Cube 则是用于与工作流相关 的信息。 PA Client：用于连接 PA Engine 上的 OLAP 数据库，并议决 Excel 报表工具本身的功能来将 PA 剖析的流程数据以丰厚直观的形式展现出来。

除此之外，用户还能够运用 IBM Cognos Analysis Studio 或是 Cognos Reports 来取得更增强悍的报表功能。总的来说，用户能够在 PA Client 上得到以下四类报表：工作流（Workflow）相关报表，队列（Queue）相关报表，步骤（Step）相关报表，以及用户（User）相关报表。

综上所述，FileNet PA 议决 PA Engine 和 Client 这两部分很好地结合了 OLAP 技能和 Excel 报表工具，从而为用户提供了强悍的工作流剖析功能。

PA 的工作原理与基本架构

PA 在工作原理方面经历了两个版本间的进化。对于最初的 PA，它是直接地与 Process Engine（PE）服务器相连，议决 PE 上一个专门的进程将事件日志信息以 XML 的格式"推"到 PA 上，这就造成有相当大一部分的 CPU 资源无谓地消耗在了对 XML 的剖析 上。同时，在 PA 服务器上对 PA 数据库的处理方式以及 PA 单线程工作的模式，也使得以前的 PA 在效率上相对低下。而更加局限的地点在于以这种原理工作的 PA 是不可能支撑集群的 PE 服务器（PE Farm）的，因此，基于上述的一系列疑问，P8 4.0 以后的 PA 改动了架构和原理，从而取得了更高的可用性和效率。以下所列出的是最首要的两点改良： 最先，PA 不再依靠 PE 服务器上的进程，而是采用了"拉"的方式议决 JDBC 主动从 PE 数据库中获取事件信息，这就使得 PA 与 PE 数据库能够直接联系起来，从而很好地支撑了多个 PE 服务器这样的集群环境。

另外，依靠多线程的工作方式和改良的工作流程也使得新版本的 PA 能够更加高效与灵活地工作。