Este artigo descreve o SWfPS, uma arquitetura que visa a interagir com Sistemas de Gerenciamento de Workflows CientÃficos com o objetivo de capturar e manipular meta-dados de proveniência. Para esse fim, o SWfPS adota uma abordagem baseada em um modelo abstrato para a representação da proveniência de dados. Este modelo, deno-minado Open Provenance Model, permite que o SWfPS configure uma infraestrutura homogênea e interoperável para a manipulação dos metadados. Como resultado, o SWfPS é capaz de fornecer um arcabouço para a consulta à proveniência gerada em um contexto de e-Ciência. Além disso, a arquitetura utiliza a tecnologia web semântica para processar consultas aos metadados de proveniência. Neste cenário, ao utilizar ontologias e máquinas de inferência, o SWfPS é capaz de promover inferências sobre os metadados coletados e, a partir daÃ, obter conhecimento adicional com base na extração de informa-ções além daquelas que estão explicitamente registradas nos metadados gerenciados.
This paper describes SWfPS, an architecture that aims to interact with Scientific Workflow Management Systems in order to capture and manipulate provenance metadata. For this purpose, SWfPS adopts an approach based on an abstract model for representing the lin-eage. This model, called Open Provenance Model, allows SWfPS to set up a homogeneous and interoperable infrastructure for handling provenance metadata. As a result, SWfPS is able to provide a framework for query metadata provenance generated in an e-Science scenario. Moreover, the architecture uses semantic web technology in order to process provenance queries. In this context, using ontologies and inference engines, SWfPS can make inferences about lineage and, based on those inferences, obtain important results from the extraction of information from the managed data, beyond what is explicitly reg-istered.