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Auteur Reffad,Hamza |
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Titre : Composition SémantiqueetDynamique des Services Cloud à large-échelle Titre original : Versuneapproche à base d'agent Type de document : texte imprimé Auteurs : Bounechada,Hosni, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (67 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Cloud Computing
Service Cloud
Composition des services
QoS
Problème d'optimisation
Ontologie
Agent
Système multi-agentIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Actuellement, plusieurs développeurs utilisent les services Cloud et les composent pour obtenir des applications qui répondent à leurs besoins. Néanmoins, le paradigme de la composition des services est l’un des problèmes majeurs du Cloud en raison de la croissance exceptionnelle du nombre de services déployés par différents fournisseurs. En effet, les clients de ces services ont des besoins fonctionnels et non fonctionnels, et de nombreux fournisseurs proposent des services ayant les mêmes fonctionnalités avec différentes propriétés non-fonctionnelles. Il est nécessaire de sélectionner et de composer les services appropriés qui respectent les contraintes et les préférences des différents clients. L’un des problèmes de cette composition est l’optimisation du service composite fournit en termes de qualité de service. Ce problème est connu en tant que NP-hard problème où aucune méthode exacte n'existe pour le résoudre.
Plusieurs auteurs proposent des méta-heuristiques pour résoudre ce problème de deux manières différentes : 1) mono-objectif (scalarisation) où tous les objectifs sont associés à une fonction de fitness qui doit être optimiser. 2) les méthodes multi-objectifs (Pareto) qui génèrent un ensemble de solutions non-dominées.
Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche sémantique en deux phases basées sur l’ontologie proposée par reffad et al. [43] Dans la première phase, nous utilisons l'algorithme NSGA-II pour l'optimisation multi-objectifs, basé sur l'aspect multi-agents, afin d'améliorer les performances (temps d'exécution) de l'algorithme. Nous avons adopté deux topologies multi-agents (anneau et maître / esclave) pour comparer les différentes performances des topologies. La deuxième phase sélectionne une solution unique à partir de la solution Pareto-optimale obtenue à partir de la première phase. L'expérimentation montre les performances des deux topologies différentes adoptées et confirme l'amélioration de l'algorithme NSGA-II utilisant l'aspect multi-agents
Note de contenu : Sommaire
Table of Contents
General Introduction 1
1. Work context 1
2. Issues and objectives 1
3. Structure of the thesis 2
Chapter 1: Definitions and Concepts
Introduction 4
1. Cloud Computing 5
1.1 Definition of Cloud Computing 5
1.2Cloud service delivery models 6
1.2.1 Infrastructure as a Service (IaaS) 7
1.2.2Platform as a Service (PaaS) 7
1.2.3Software as a Service (SaaS) 8
1.3Cloud Computing Deployment Techniques 8
1.4 Essential features of Cloud Computing 9
1.5The advantages and disadvantages of Cloud Computing 9
2. Composition of Cloud Services 10
2.1 Cloud Service 10
2.2 Cloud Services Properties 11
2.2.1 Functional Properties 11
2.2.2 Non-Functional Properties 11
2.3 The steps of cloud services composition 12
3. Meta-heuristic optimization approaches 12
3.1 Metaheuristics 12
3.2 Using metaheuristics for the optimisation of services composition 13
4. Semantic Web 13
5. Multi Agent Systems (MAS) 15
5.1 Agent Definition 15
5.2 Multi-agent system (MAS) 16
6. Conclusion 17
Chapter 2: Related Works
Bibliographical summaries 19
1. Introduction 19
2. Related work 19
3. Summary and Discussion 25
4. Conclusion 26
Chapter 3: Proposed Approach
1. Introduction 28
2. Semantic Description of the Services 28
2.1 Virtual Business-Process 28
2.2 Virtual Service 28
2.3 Concrete service 29
2.4 Quality of Service: QoS: 29
2.5 Working Ontology 30
3. Modelling of QoS-aware cloud service composition 32
3.1 Service composition model 32
3.2 Fitness Value 34
4. Overview of the NSGA II algorithm 35
4.1 Presentation 35
4.2 Coding of data 35
4.2.1 Binary coding 35
4.2.2 Real encoding 36
4.3 Genetic Operations 36
4.3.1 Selection 36
4.3.2 Crossover 36
4.3.3 Mutation 37
4.4 Operation of NSGA II 37
4.5 Advantages and limitations of NSGA II 39
5. Proposed Multi Agent Topologies 39
5.1 Proposed Strategies 40
5.1.1 Master-slave strategy 40
5.1.2 Ring Strategy 42
5.2 Description of the Algorithm 43
5.3 Application of the Algorithm to the case study 44
6. Conclusion 46
Chapter 4: Results and Experimentation
1. Introduction 48
2. Languages and development environment used 48
2.1 Languages used 48
2.1.1 Java 48
2.1.2 OWL 48
2.1.3 SWRL 49
2.1.4 JADE 49
2.2 Development Environments 50
2.2.1 Why protégé? 50
2.2.2 The Eclipse Integrated Development Environment 50
3. Implementation and Realization 51
3.1 Presentation of the ontology 51
3.1.1 Class models 51
3.1.2 Property Models 51
3.1.3 Models of individuals 53
3.2 Implementation of the NSGA-II under Eclipse 53
3.2.1 Class Diagram 54
3.2.2 Class Description 54
4. Experimentation 55
4.1 Performance evaluation and comparisons 55
4.2 Issues of NSGA-II without Agents 56
4.2.1 NSGA-II without Agents Experimentation 56
4.2.2 Analysis of results 57
4.3 Proposed Approach 58
4.3.1 Ring & Master/Slave Experimentation 58
4.3.2 Analysis of results 59
4.3.3 Explication 59
4.3.4 Experimentation on the Agent configuration 60
4.4 Advantages and Limits of Multi-Agents Strategies in the Real World 64
4.4.1 Master / Slave Strategy 64
4.4.2 Ring Strategy 65
5. Conclusion 65
General Conclusion 66
Bibliography 67
Côte titre : MAI/0307 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1SpoKLzAObUYnJbhFFY0V_EtWdkWe1ECB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : docx Composition SémantiqueetDynamique des Services Cloud à large-échelle = Versuneapproche à base d'agent [texte imprimé] / Bounechada,Hosni, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (67 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Cloud Computing
Service Cloud
Composition des services
QoS
Problème d'optimisation
Ontologie
Agent
Système multi-agentIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Actuellement, plusieurs développeurs utilisent les services Cloud et les composent pour obtenir des applications qui répondent à leurs besoins. Néanmoins, le paradigme de la composition des services est l’un des problèmes majeurs du Cloud en raison de la croissance exceptionnelle du nombre de services déployés par différents fournisseurs. En effet, les clients de ces services ont des besoins fonctionnels et non fonctionnels, et de nombreux fournisseurs proposent des services ayant les mêmes fonctionnalités avec différentes propriétés non-fonctionnelles. Il est nécessaire de sélectionner et de composer les services appropriés qui respectent les contraintes et les préférences des différents clients. L’un des problèmes de cette composition est l’optimisation du service composite fournit en termes de qualité de service. Ce problème est connu en tant que NP-hard problème où aucune méthode exacte n'existe pour le résoudre.
Plusieurs auteurs proposent des méta-heuristiques pour résoudre ce problème de deux manières différentes : 1) mono-objectif (scalarisation) où tous les objectifs sont associés à une fonction de fitness qui doit être optimiser. 2) les méthodes multi-objectifs (Pareto) qui génèrent un ensemble de solutions non-dominées.
Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche sémantique en deux phases basées sur l’ontologie proposée par reffad et al. [43] Dans la première phase, nous utilisons l'algorithme NSGA-II pour l'optimisation multi-objectifs, basé sur l'aspect multi-agents, afin d'améliorer les performances (temps d'exécution) de l'algorithme. Nous avons adopté deux topologies multi-agents (anneau et maître / esclave) pour comparer les différentes performances des topologies. La deuxième phase sélectionne une solution unique à partir de la solution Pareto-optimale obtenue à partir de la première phase. L'expérimentation montre les performances des deux topologies différentes adoptées et confirme l'amélioration de l'algorithme NSGA-II utilisant l'aspect multi-agents
Note de contenu : Sommaire
Table of Contents
General Introduction 1
1. Work context 1
2. Issues and objectives 1
3. Structure of the thesis 2
Chapter 1: Definitions and Concepts
Introduction 4
1. Cloud Computing 5
1.1 Definition of Cloud Computing 5
1.2Cloud service delivery models 6
1.2.1 Infrastructure as a Service (IaaS) 7
1.2.2Platform as a Service (PaaS) 7
1.2.3Software as a Service (SaaS) 8
1.3Cloud Computing Deployment Techniques 8
1.4 Essential features of Cloud Computing 9
1.5The advantages and disadvantages of Cloud Computing 9
2. Composition of Cloud Services 10
2.1 Cloud Service 10
2.2 Cloud Services Properties 11
2.2.1 Functional Properties 11
2.2.2 Non-Functional Properties 11
2.3 The steps of cloud services composition 12
3. Meta-heuristic optimization approaches 12
3.1 Metaheuristics 12
3.2 Using metaheuristics for the optimisation of services composition 13
4. Semantic Web 13
5. Multi Agent Systems (MAS) 15
5.1 Agent Definition 15
5.2 Multi-agent system (MAS) 16
6. Conclusion 17
Chapter 2: Related Works
Bibliographical summaries 19
1. Introduction 19
2. Related work 19
3. Summary and Discussion 25
4. Conclusion 26
Chapter 3: Proposed Approach
1. Introduction 28
2. Semantic Description of the Services 28
2.1 Virtual Business-Process 28
2.2 Virtual Service 28
2.3 Concrete service 29
2.4 Quality of Service: QoS: 29
2.5 Working Ontology 30
3. Modelling of QoS-aware cloud service composition 32
3.1 Service composition model 32
3.2 Fitness Value 34
4. Overview of the NSGA II algorithm 35
4.1 Presentation 35
4.2 Coding of data 35
4.2.1 Binary coding 35
4.2.2 Real encoding 36
4.3 Genetic Operations 36
4.3.1 Selection 36
4.3.2 Crossover 36
4.3.3 Mutation 37
4.4 Operation of NSGA II 37
4.5 Advantages and limitations of NSGA II 39
5. Proposed Multi Agent Topologies 39
5.1 Proposed Strategies 40
5.1.1 Master-slave strategy 40
5.1.2 Ring Strategy 42
5.2 Description of the Algorithm 43
5.3 Application of the Algorithm to the case study 44
6. Conclusion 46
Chapter 4: Results and Experimentation
1. Introduction 48
2. Languages and development environment used 48
2.1 Languages used 48
2.1.1 Java 48
2.1.2 OWL 48
2.1.3 SWRL 49
2.1.4 JADE 49
2.2 Development Environments 50
2.2.1 Why protégé? 50
2.2.2 The Eclipse Integrated Development Environment 50
3. Implementation and Realization 51
3.1 Presentation of the ontology 51
3.1.1 Class models 51
3.1.2 Property Models 51
3.1.3 Models of individuals 53
3.2 Implementation of the NSGA-II under Eclipse 53
3.2.1 Class Diagram 54
3.2.2 Class Description 54
4. Experimentation 55
4.1 Performance evaluation and comparisons 55
4.2 Issues of NSGA-II without Agents 56
4.2.1 NSGA-II without Agents Experimentation 56
4.2.2 Analysis of results 57
4.3 Proposed Approach 58
4.3.1 Ring & Master/Slave Experimentation 58
4.3.2 Analysis of results 59
4.3.3 Explication 59
4.3.4 Experimentation on the Agent configuration 60
4.4 Advantages and Limits of Multi-Agents Strategies in the Real World 64
4.4.1 Master / Slave Strategy 64
4.4.2 Ring Strategy 65
5. Conclusion 65
General Conclusion 66
Bibliography 67
Côte titre : MAI/0307 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1SpoKLzAObUYnJbhFFY0V_EtWdkWe1ECB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : docx Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0307 MAI/0307 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponiblePlateforme sémantique Cloud Computing pour la gestion des applications ERP sensibles au contexte / Reffad,Hamza
Titre : Plateforme sémantique Cloud Computing pour la gestion des applications ERP sensibles au contexte Type de document : texte imprimé Auteurs : Reffad,Hamza, Auteur ; Alti,Adel, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Importance : 1 vol (152 f .) Format : 26 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ERP
Cloud
ontologie
composition des servicescontexte
NSGA-II
optimisationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé:
Actuellement, la technologie Cloud est largement adoptée par les entreprises pour développer
des solutions informatiques de qualité. En effet, les Petites et les Moyennes Entreprises
(PME) sont à la recherche d’ERP sur mesure afin d’automatiser judicieusement leurs activités
commerciales. Par conséquent, le besoin croissant de la flexibilité des processus d’affaires
ERP issus de services Cloud hétérogènes de différents fournisseurs avec différentes QoS, qui
optimise les coûts et les délais, devient une préoccupation majeure. En effet, il est très utile
pour répondre aux évolutions requises de différents besoins fonctionnels et non fonctionnels
des PMEs. La plupart des systèmes ERP Cloud existants (SAP, Oracle ERP Cloud, etc.)
sont exposés en mode SaaS (Software as a Service) et ils ne sont pas suffisamment flexibles
pour prendre en charge l’adaptation automatique des processus d’affaire ERP. L’objectif
de notre travail est de construire un système qui permet de générer un processus d’affaire
ERP personnalisé en tant que service composite en fonction des besoins du clients et des
changements du contexte, via la composition optimale des services Cloud sémantiques. Pour
ce faire, nous avons proposé un système avec une nouvelle ontologie pour la description
sémantique et une gestion efficace du processus d’élaboration ERP end-to-end. En spécifiant
les besoins fonctionnels de PME, le système génère automatiquement un processus d’affaire
ERP virtuel. Par ailleurs, un algorithme à deux phases est proposé pour la composition des
services Cloud afin d’obtenir un processus d’affaire ERP optimal, concret et personnalisé. La
première phase est utilisée pour sélectionner les services composites pertinents qui respectent
les contraintes de l’entreprise. La seconde est utilisée pour sélectionner la solution optimale
unique à partir du résultat de la première phase en fonction des préférences de l’entreprise.
Une extension de notre approche avec les aspects d’agents est également proposée pour
améliorer la performance du système en termes de temps d’exécution. Afin de valider nos
propositions, un prototype est développé offrant ainsi une meilleure flexibilité pour respecter
la qualité des priorités globales de l’entreprise et son contexte. Les résultats expérimentaux
montrent la pertinence et l’efficacité de l’approche proposée.Note de contenu :
Sommaire
Table des figures xii
Liste des tableaux xv
Liste des abréviations xvi
Introduction générale 1
1 Contexte de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3 Objectifs et Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
4 Organisation de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Partie I Etat de l’art 7
1 ERP et Cloud Computing 8
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2 Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Caractéristiques du Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3 Modèle de service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.1 Software as a Service «SaaS» . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3.2 Platform as a Service «PaaS» . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.3 Infrastructure as a Service «IaaS» . . . . . . . . . . . . . 15
2.4 Modèle de déploiement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.1 Cloud publique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.2 Cloud privé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.3 Cloud hybride . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.4 Cloud communautaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3 Enterprise Resource Planning (ERP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1 C’est quoi un ERP? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2 Pourquoi un ERP? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3 Caractéristiques d’un ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.1 Architecture client/serveur d’un ERP . . . . . . . . . . . 19
3.3.2 Architecture modulaire d’un ERP . . . . . . . . . . . . . 20
3.3.3 Fonctionnement d’un ERP . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.4 Implémentation des systèmes ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.5 ERP sur le marché . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.6 Les avantages et les inconvénients des systèmes ERP . . . . . . . . 26
3.6.1 Avantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.6.2 Inconvénients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.7 Les architectures ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.1 Architecture à trois niveaux . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.2 Architecture WEB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.3 Architecture orientée service . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.7.4 Architecture Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4 ERP et Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.1 Cloud ERP hébergé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2 Cloud ERP en mode SaaS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 Sensibilité au Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.2 Catégories du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.3 Applications sensibles au contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.4 Contexte et ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2 Composition de services Cloud 39
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2 Processus d’affaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2 Exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.3 Les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles . . . . . . . . . 42
3 Composition de services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.1 Service Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.1.1 Propriétés des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.1.2 Approches principales de description des services Cloud . 46
3.2 Les étapes de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 47
3.3 Sélection des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3.1 Spécification de la requête utilisateur . . . . . . . . . . . 48
3.3.2 Localisation des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.3 Appariement des requêtes et des services Cloud . . . . . 50
3.4 Degré d’automatisation de la composition de services Cloud . . . . 51
3.4.1 Composition manuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4.2 Composition automatique . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.4.3 Composition semi-automatique . . . . . . . . . . . . . . 52
3.5 Approches de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 52
3.5.1 Composition statique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.5.2 Composition dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.6 Aspects comportementaux des services composites . . . . . . . . . 53
3.6.1 Orchestration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.6.2 Chorégraphie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.7 Challenges de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 55
3.7.1 Respect des besoins fonctionnels de l’utilisateur . . . . . 55
3.7.2 Optimisation des critères de QoS . . . . . . . . . . . . . 55
3.7.3 Augmentation de la flexibilité : "Sensibilité au contexte" . 55
3.7.4 Dynamicité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4 Principaux travaux dans le domaine de la composition des services Cloud . 56
4.1 Les approches méta-heuristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.1.1 Les approches fondées sur la scalarisation . . . . . . . . 58
4.1.2 Approches basées sur le Pareto (approches multi-objectif) 60
4.2 Les ERP basés sur le WEB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3 Les ERP Ã base de services . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.4 Synthèse et Comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Partie II Contributions 66
3 Modèle de description des applications ERP à base d’ontologie 67
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2 Ontologie proposée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3 Modèle sémantique du service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.1 Service virtuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.2 Service concret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4 Modèle sémantique de QoS à deux dimensions . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.1 Modèle de QoS-Utilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.2 Modèle de QoS-LongueVie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.3 Modèle de QoS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5 Modèle sémantique du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.1 Le contexte du service Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.2 Le contexte du Client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3 Le contexte de l’environnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 Modèle sémantique du processus d’affaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.1 Processus d’affaire virtuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2 Processus d’affaire concret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
7 L’interrogation et l’inférence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
8 Exemple de PA selon l’ontologie CxQSCloudSERP . . . . . . . . . . . . . 84
9 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4 Nouvelle approche dédiée aux ERP sensibles au contexte à base d’ontologie 88
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
2 Motivation : étude de cas et exigences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.1 Etude de cas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.2 Exigences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3 Architecture de composition d’ERP sensible au contexte . . . . . . . . . . 91
4 Modèle fonctionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5 Algorithme de composition et d’optimisation sensible au contexte basé sur
la sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6 Application de l’algorithme proposé à l’étude de cas . . . . . . . . . . . . 102
6.1 Génération d’un processus d’affaire virtuel (VBP) optimal . . . . . 102
6.2 Génération des solutions Pareto-optimal . . . . . . . . . . . . . . . 102
6.3 Sélection de la solution finale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7 Nouvelle extension : CxQSCloudERP à base d’agents . . . . . . . . . . . 107
7.1 Architecture et principe de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . 111
7.2 Description de l’algorithme SCwA–CCS–2S . . . . . . . . . . . . 114
7.3 Application de l’algorithme SCwA–CCS–2S à l’étude de cas . . . . 117
8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5 Réalisation : Prototype et évaluations 120
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
2 Réalisation du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.1 Environnement et outils techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.2 Implémentation de l’ontologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.3 Présentation du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
2.4 Application du prototype à l’étude de cas . . . . . . . . . . . . . . 127
3 Évaluation des performances et comparaisons . . . . . . . . . . . . . . . . 129
3.1 Évaluation de la pertinence des solutions . . . . . . . . . . . . . . 131
3.2 Comparaison de la précision des solutions . . . . . . . . . . . . . . 132
3.3 Comparaison des solutions Pareto-optimales . . . . . . . . . . . . 133
3.4 Comparaisons sur la solution finale . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
3.5 Amélioration des performances : Multi-agent . . . . . . . . . . . . 136
4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
Conclusion générale 140
Bibliographie 144
Côte titre : DI/0041 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1JQ2Ve5E2t4KN1729EhOHZKYVfccZAR8w/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Plateforme sémantique Cloud Computing pour la gestion des applications ERP sensibles au contexte [texte imprimé] / Reffad,Hamza, Auteur ; Alti,Adel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019 . - 1 vol (152 f .) ; 26 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : ERP
Cloud
ontologie
composition des servicescontexte
NSGA-II
optimisationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé : Résumé:
Actuellement, la technologie Cloud est largement adoptée par les entreprises pour développer
des solutions informatiques de qualité. En effet, les Petites et les Moyennes Entreprises
(PME) sont à la recherche d’ERP sur mesure afin d’automatiser judicieusement leurs activités
commerciales. Par conséquent, le besoin croissant de la flexibilité des processus d’affaires
ERP issus de services Cloud hétérogènes de différents fournisseurs avec différentes QoS, qui
optimise les coûts et les délais, devient une préoccupation majeure. En effet, il est très utile
pour répondre aux évolutions requises de différents besoins fonctionnels et non fonctionnels
des PMEs. La plupart des systèmes ERP Cloud existants (SAP, Oracle ERP Cloud, etc.)
sont exposés en mode SaaS (Software as a Service) et ils ne sont pas suffisamment flexibles
pour prendre en charge l’adaptation automatique des processus d’affaire ERP. L’objectif
de notre travail est de construire un système qui permet de générer un processus d’affaire
ERP personnalisé en tant que service composite en fonction des besoins du clients et des
changements du contexte, via la composition optimale des services Cloud sémantiques. Pour
ce faire, nous avons proposé un système avec une nouvelle ontologie pour la description
sémantique et une gestion efficace du processus d’élaboration ERP end-to-end. En spécifiant
les besoins fonctionnels de PME, le système génère automatiquement un processus d’affaire
ERP virtuel. Par ailleurs, un algorithme à deux phases est proposé pour la composition des
services Cloud afin d’obtenir un processus d’affaire ERP optimal, concret et personnalisé. La
première phase est utilisée pour sélectionner les services composites pertinents qui respectent
les contraintes de l’entreprise. La seconde est utilisée pour sélectionner la solution optimale
unique à partir du résultat de la première phase en fonction des préférences de l’entreprise.
Une extension de notre approche avec les aspects d’agents est également proposée pour
améliorer la performance du système en termes de temps d’exécution. Afin de valider nos
propositions, un prototype est développé offrant ainsi une meilleure flexibilité pour respecter
la qualité des priorités globales de l’entreprise et son contexte. Les résultats expérimentaux
montrent la pertinence et l’efficacité de l’approche proposée.Note de contenu :
Sommaire
Table des figures xii
Liste des tableaux xv
Liste des abréviations xvi
Introduction générale 1
1 Contexte de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2 Problématique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
3 Objectifs et Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
4 Organisation de la thèse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Partie I Etat de l’art 7
1 ERP et Cloud Computing 8
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2 Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2 Caractéristiques du Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.3 Modèle de service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.3.1 Software as a Service «SaaS» . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.3.2 Platform as a Service «PaaS» . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3.3 Infrastructure as a Service «IaaS» . . . . . . . . . . . . . 15
2.4 Modèle de déploiement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.1 Cloud publique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.4.2 Cloud privé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.3 Cloud hybride . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.4.4 Cloud communautaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
3 Enterprise Resource Planning (ERP) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.1 C’est quoi un ERP? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.2 Pourquoi un ERP? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3 Caractéristiques d’un ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.1 Architecture client/serveur d’un ERP . . . . . . . . . . . 19
3.3.2 Architecture modulaire d’un ERP . . . . . . . . . . . . . 20
3.3.3 Fonctionnement d’un ERP . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.4 Implémentation des systèmes ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.5 ERP sur le marché . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.6 Les avantages et les inconvénients des systèmes ERP . . . . . . . . 26
3.6.1 Avantages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.6.2 Inconvénients . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3.7 Les architectures ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.1 Architecture à trois niveaux . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.2 Architecture WEB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
3.7.3 Architecture orientée service . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.7.4 Architecture Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4 ERP et Cloud Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.1 Cloud ERP hébergé . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.2 Cloud ERP en mode SaaS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 Sensibilité au Contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.1 Définitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.2 Catégories du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.3 Applications sensibles au contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
5.4 Contexte et ERP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2 Composition de services Cloud 39
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2 Processus d’affaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.2 Exemple . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.3 Les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles . . . . . . . . . 42
3 Composition de services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.1 Service Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.1.1 Propriétés des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.1.2 Approches principales de description des services Cloud . 46
3.2 Les étapes de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 47
3.3 Sélection des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3.1 Spécification de la requête utilisateur . . . . . . . . . . . 48
3.3.2 Localisation des services Cloud . . . . . . . . . . . . . . 49
3.3.3 Appariement des requêtes et des services Cloud . . . . . 50
3.4 Degré d’automatisation de la composition de services Cloud . . . . 51
3.4.1 Composition manuelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.4.2 Composition automatique . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.4.3 Composition semi-automatique . . . . . . . . . . . . . . 52
3.5 Approches de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 52
3.5.1 Composition statique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.5.2 Composition dynamique . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.6 Aspects comportementaux des services composites . . . . . . . . . 53
3.6.1 Orchestration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.6.2 Chorégraphie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.7 Challenges de la composition des services Cloud . . . . . . . . . . 55
3.7.1 Respect des besoins fonctionnels de l’utilisateur . . . . . 55
3.7.2 Optimisation des critères de QoS . . . . . . . . . . . . . 55
3.7.3 Augmentation de la flexibilité : "Sensibilité au contexte" . 55
3.7.4 Dynamicité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4 Principaux travaux dans le domaine de la composition des services Cloud . 56
4.1 Les approches méta-heuristiques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
4.1.1 Les approches fondées sur la scalarisation . . . . . . . . 58
4.1.2 Approches basées sur le Pareto (approches multi-objectif) 60
4.2 Les ERP basés sur le WEB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
4.3 Les ERP Ã base de services . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.4 Synthèse et Comparaison . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Partie II Contributions 66
3 Modèle de description des applications ERP à base d’ontologie 67
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2 Ontologie proposée . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
3 Modèle sémantique du service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
3.1 Service virtuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.2 Service concret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4 Modèle sémantique de QoS à deux dimensions . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.1 Modèle de QoS-Utilité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.2 Modèle de QoS-LongueVie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
4.3 Modèle de QoS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
5 Modèle sémantique du contexte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.1 Le contexte du service Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.2 Le contexte du Client . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.3 Le contexte de l’environnement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6 Modèle sémantique du processus d’affaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
6.1 Processus d’affaire virtuel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2 Processus d’affaire concret . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
7 L’interrogation et l’inférence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
8 Exemple de PA selon l’ontologie CxQSCloudSERP . . . . . . . . . . . . . 84
9 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4 Nouvelle approche dédiée aux ERP sensibles au contexte à base d’ontologie 88
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
2 Motivation : étude de cas et exigences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.1 Etude de cas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
2.2 Exigences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
3 Architecture de composition d’ERP sensible au contexte . . . . . . . . . . 91
4 Modèle fonctionnel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
5 Algorithme de composition et d’optimisation sensible au contexte basé sur
la sémantique . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
6 Application de l’algorithme proposé à l’étude de cas . . . . . . . . . . . . 102
6.1 Génération d’un processus d’affaire virtuel (VBP) optimal . . . . . 102
6.2 Génération des solutions Pareto-optimal . . . . . . . . . . . . . . . 102
6.3 Sélection de la solution finale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
7 Nouvelle extension : CxQSCloudERP à base d’agents . . . . . . . . . . . 107
7.1 Architecture et principe de fonctionnement . . . . . . . . . . . . . 111
7.2 Description de l’algorithme SCwA–CCS–2S . . . . . . . . . . . . 114
7.3 Application de l’algorithme SCwA–CCS–2S à l’étude de cas . . . . 117
8 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
5 Réalisation : Prototype et évaluations 120
1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
2 Réalisation du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.1 Environnement et outils techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.2 Implémentation de l’ontologie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
2.3 Présentation du prototype . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
2.4 Application du prototype à l’étude de cas . . . . . . . . . . . . . . 127
3 Évaluation des performances et comparaisons . . . . . . . . . . . . . . . . 129
3.1 Évaluation de la pertinence des solutions . . . . . . . . . . . . . . 131
3.2 Comparaison de la précision des solutions . . . . . . . . . . . . . . 132
3.3 Comparaison des solutions Pareto-optimales . . . . . . . . . . . . 133
3.4 Comparaisons sur la solution finale . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
3.5 Amélioration des performances : Multi-agent . . . . . . . . . . . . 136
4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
Conclusion générale 140
Bibliographie 144
Côte titre : DI/0041 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1JQ2Ve5E2t4KN1729EhOHZKYVfccZAR8w/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0041 DI/0041 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleQoS calculations for the QoS-aware service composition using different composition models / Sebihi, Islem
Titre : QoS calculations for the QoS-aware service composition using different composition models Type de document : texte imprimé Auteurs : Sebihi, Islem, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (42 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0501 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1N4XQjmbI9DsMPwuk6hmj-WfWdwmCNNco/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : QoS calculations for the QoS-aware service composition using different composition models [texte imprimé] / Sebihi, Islem, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (42 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 - Informatique Côte titre : MAI/0501 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1N4XQjmbI9DsMPwuk6hmj-WfWdwmCNNco/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0501 MAI/0501 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Visual-Algo Autre titre : Environnement de Développement Visuel (EDV) pour la conception, la modélisation et l'exécution des Algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Hassam,Maria, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (57 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Algorithme
Blockly
Simulation des algorithmesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les travaux menés dans ce mémoire s’intéressent particulièrement aux mesures et outils préposés pour faciliter l’apprentissage des algorithmes. Ces travaux visent donc à la conception et l’implémentation d’un outil interactif Visual-Algo. Ce dernier est implémenté avec l’objectif nouveau d’être intuitif accessible aux personnes non familiarisées avec la programmation. L’évaluation des performances de cet outil a montré que ce dernier permet de concevoir, exécuter et générer du code source d’une manière très intuitive. La conception de l’application a été réalisée en utilisant la modélisation Orientée Object/composant car cette modélisation facilite la tâche. Le simulateur a été réalisé en utilisant différentes plateformes informatiques tels que, JavaScript, Blockly, Bootstrap et Electron.Côte titre : MAI/0386 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1TOPc7guiMPnae_XgkCntpmkQBGCAGZOa/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Visual-Algo ; Environnement de Développement Visuel (EDV) pour la conception, la modélisation et l'exécution des Algorithmes [texte imprimé] / Hassam,Maria, Auteur ; Reffad,Hamza, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (57 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Algorithme
Blockly
Simulation des algorithmesIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Les travaux menés dans ce mémoire s’intéressent particulièrement aux mesures et outils préposés pour faciliter l’apprentissage des algorithmes. Ces travaux visent donc à la conception et l’implémentation d’un outil interactif Visual-Algo. Ce dernier est implémenté avec l’objectif nouveau d’être intuitif accessible aux personnes non familiarisées avec la programmation. L’évaluation des performances de cet outil a montré que ce dernier permet de concevoir, exécuter et générer du code source d’une manière très intuitive. La conception de l’application a été réalisée en utilisant la modélisation Orientée Object/composant car cette modélisation facilite la tâche. Le simulateur a été réalisé en utilisant différentes plateformes informatiques tels que, JavaScript, Blockly, Bootstrap et Electron.Côte titre : MAI/0386 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1TOPc7guiMPnae_XgkCntpmkQBGCAGZOa/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0386 MAI/0386 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible