Simulación de una respuesta del servicio del clima

Los datos pueden simularse usando una de las siguientes opciones.

Opción 1:

Habilite la opción Simulate data source (Simular origen de datos) de la página de datos y cree un data transform para simular la respuesta.

Opción 2:

Asocie una actividad de simulación con el conector REST.

Opción 3:

Cree un servicio REST y obtenga los resultados del pronóstico desde el servicio.

En este escenario, usamos un enfoque de origen de datos simulado ya que es fácilmente configurable y tiene múltiples opciones de origen. El enfoque podría cambiar según la estrategia que usamos para pronosticar los resultados del servicio de pronóstico meteorológico.

Para completar la asignación, realice las siguientes tareas:

1. Cree un nuevo conector REST consumiendo el servicio de pronóstico meteorológico.
2. Cree una nueva página de datos D_FCbyCoords.
3. Configure la nueva página de datos D_FCbyCoords para usar el conector REST creado en el paso 1.
4. Cree un data transform de Simulation (Simulación) para replicar la respuesta, ya que el servicio web no está disponible.
5. Cree diferentes estrategias para tener el pronóstico de lluvia de diversas probabilidades.
6. Simule el origen de datos de la página de datos D_FCbyCoords.
7. Capture las coordenadas de la ubicación (latitud/longitud) de la ubicación del evento y los días del evento (fecha de inicio y fin) desde el caso Booking (Reserva).
8. Modifique el ciclo de vida del caso Weather (Clima) para realizar condicionalmente preparaciones, si la probabilidad de lluvia que capturó parte de la respuesta de servicio supera o equivale al 40 %.
9. Verifique el trabajo.

Conforme al requerimiento, el pronóstico debe ocurrir para todos los días del evento y un día antes de cada día del evento. Cuando se crea un caso de clima, los datos (días del evento, detalles de la ubicación del evento) deben propagarse del caso Booking (Reserva). Un día antes de cada día del evento, se invoca el servicio de pronóstico meteorológico con los días del evento y las coordenadas de ubicación como parámetros.

Si el servicio de pronóstico responde que hay probabilidad de lluvia para un día del evento específico, el caso debe enrutarse al coordinador de instalaciones especializado en el clima para realizar los preparativos. Una vez que se realizan los preparativos, el coordinador de instalaciones envía el caso y espera el próximo pronóstico.

Si el servicio de pronóstico responde que no hay posibilidad de lluvia para un día de evento específico, el caso avanza y espera el siguiente pronóstico.

El proceso se repite para todos los días de evento. Después del pronóstico del último día de evento, el caso espera para el cierre del evento. Cuando el evento termina, el caso de pronóstico se enruta al coordinador de instalaciones especializado en clima para el análisis detallado.

Si el pronóstico responde que no hay probabilidad de lluvia, pero de hecho llueve, el coordinador de instalaciones debe tener una opción para invocar manualmente los preparativos mientras el caso espera el siguiente pronóstico.

El caso se resuelve cuando el coordinador de instalaciones completa el análisis detallado.

La solución está implementada en los ruleset WForecast y WForecastInt. El ciclo de vida del caso y el flujo de trabajo están diseñados como se muestra en la siguiente imagen.

Como el servicio se invoca usando fechas y coordenadas como parámetros, el servicio se consume dentro de la clase FCCoord (pronóstico por coordenadas) en la capa específica de la aplicación Int-. Existe la posibilidad de que el servicio de pronóstico pueda ofrecer servicios basados en el código postal del evento. La claseFCZip se crea con el código postal.

Se presume que el negocio puede cambiar en cualquier momento las constantes específicas de la aplicación (SLA de preparación del clima y probabilidad de lluvia), y esto debe ser fácilmente configurable.