Approche Green Computing agile guidée par les ontologies d’accès automatique à des environnements intelligents / Mansouri,Kamel  

Public ISBD Titre : Approche Green Computing agile guidée par les ontologies d’accès automatique à des environnements intelligents Type de document : texte imprimé Auteurs : Mansouri,Kamel, Auteur ; Alti,Adel, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2019 Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Environnement intelligent Cloud Energie optimisation Service Algorithmecolonie de fourmis Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Au cours des dernières années, l’utilisation des smartphones et tablettes a augmenté de façon significative. En effet, les utilisateurs, accèdent à tout instant, et en tout lieu à des services (intelligents) accessibles sur le Cloud. L'utilisation massive de nouveaux services intelligents et technologies mobiles hétérogènes pour découvrir et déployer des services Cloud a conduit à un problème de compromis entre le coût d’accès et le déploiement des services et l'amélioration de la qualité des services (temps de réponse rapide, prix bas, sécurité améliorée, réduction de la consommation d'énergie, etc.). Dans ce contexte, cette thèse propose une approche dynamique inspirée de Green Computing et guidée par une ontologie pour laréduction de la consommation d’énergie et des émissions en carbone des centres de données. Cette méthodologie inclut la définition d’un cadre de travail impliquant la phase de conception sémantique ainsi qu’une technique bio-inspirée pour l'optimisation de la qualité des services intelligents et d'énergie dans le Cloud. Dans une première partie, le cadre de modélisation fournit un niveau sémantique qui permet l’enrichissement automatique des requêtes clients et le filtrage sémantique des services de qualité. Elle facilite ainsi l’interopérabilité sémantique des services intelligents Cloud hétérogènes et gère les qualités des services. Cette hétérogénéité résulte de la représentation des différents langages et des fournisseurs Cloud de services. Pour uvoir satisfaire les différentes exigences de qualité de service, le modèle sémantique intègre les exigences et les préférences des clients. Le modèle sémantique (ontologie)se concentre sur l’optimisation d’énergie des centres de données qui stockent tous les services Cloud qui supportent les activités des utilisateurs et intégration des nouveaux services intelligents selon ses domaines d’applications (e-santé, e-communication, e-tourisme, e-éducation, etc.) via une classe générique catégorie de service et ses classes spécifiquessur le formalisme des langages sémantiques SPARQL. Ce formalisme est utilisé pour le filtrage sémantique des services de domaine et classifiée par préférences de client et consommation énergétiques. Dans une deuxième partie, la problématique d’optimisation de l’énergie de sélection et de composition des services sélectionnés est traitée. Une nouvelle approche qui utilisant le principe de l’algorithme des colonies de fourmis(ACO) associé à des principes de filtrage sémantiques des services guidée par une ontologie est proposée pour améliorer les performances de l’essaim en termes de temps de réponse et de la quantité d’énergie consommée dans le Cloud. Côte titre : DI/0043 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1XoF5o4_vug23vnOntQ-xEPZunttsd3eB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Approche Green Computing agile guidée par les ontologies d’accès automatique à des environnements intelligents [texte imprimé] / Mansouri,Kamel, Auteur ; Alti,Adel, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2019. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Environnement intelligent Cloud Energie optimisation Service Algorithmecolonie de fourmis Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Au cours des dernières années, l’utilisation des smartphones et tablettes a augmenté de façon significative. En effet, les utilisateurs, accèdent à tout instant, et en tout lieu à des services (intelligents) accessibles sur le Cloud. L'utilisation massive de nouveaux services intelligents et technologies mobiles hétérogènes pour découvrir et déployer des services Cloud a conduit à un problème de compromis entre le coût d’accès et le déploiement des services et l'amélioration de la qualité des services (temps de réponse rapide, prix bas, sécurité améliorée, réduction de la consommation d'énergie, etc.). Dans ce contexte, cette thèse propose une approche dynamique inspirée de Green Computing et guidée par une ontologie pour laréduction de la consommation d’énergie et des émissions en carbone des centres de données. Cette méthodologie inclut la définition d’un cadre de travail impliquant la phase de conception sémantique ainsi qu’une technique bio-inspirée pour l'optimisation de la qualité des services intelligents et d'énergie dans le Cloud. Dans une première partie, le cadre de modélisation fournit un niveau sémantique qui permet l’enrichissement automatique des requêtes clients et le filtrage sémantique des services de qualité. Elle facilite ainsi l’interopérabilité sémantique des services intelligents Cloud hétérogènes et gère les qualités des services. Cette hétérogénéité résulte de la représentation des différents langages et des fournisseurs Cloud de services. Pour uvoir satisfaire les différentes exigences de qualité de service, le modèle sémantique intègre les exigences et les préférences des clients. Le modèle sémantique (ontologie)se concentre sur l’optimisation d’énergie des centres de données qui stockent tous les services Cloud qui supportent les activités des utilisateurs et intégration des nouveaux services intelligents selon ses domaines d’applications (e-santé, e-communication, e-tourisme, e-éducation, etc.) via une classe générique catégorie de service et ses classes spécifiquessur le formalisme des langages sémantiques SPARQL. Ce formalisme est utilisé pour le filtrage sémantique des services de domaine et classifiée par préférences de client et consommation énergétiques. Dans une deuxième partie, la problématique d’optimisation de l’énergie de sélection et de composition des services sélectionnés est traitée. Une nouvelle approche qui utilisant le principe de l’algorithme des colonies de fourmis(ACO) associé à des principes de filtrage sémantiques des services guidée par une ontologie est proposée pour améliorer les performances de l’essaim en termes de temps de réponse et de la quantité d’énergie consommée dans le Cloud. Côte titre : DI/0043 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1XoF5o4_vug23vnOntQ-xEPZunttsd3eB/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
DI/0043	DI/0043	Thèse	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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