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Une démarche orientée modèle pour le déploiement de systèmes en environnements ouverts distribués / A model-based approach for deployment of software systems in open distributed environments

Dubus, Jérémy 10 October 2008 (has links)
Le déploiement est l'étape du cycle de vie des logiciels la moins standardisée et outillée à ce jour. Nous identifions quatre défis à relever pour déployer des systèmes logiciels distribués et hétérogènes. Le premier est de créer un langage générique de déploiement de logiciels. Le deuxième consiste en la vérification statique de déploiements logiciels décrits dans ce langage pour assurer un déroulement correct avant d'en exécuter. Le troisième est de réaliser une plate-forme capable d'interpréter ce langage et d'effectuer le déploiement de n'importe quel système logiciel réparti. Le quatrième est d'appliquer ces déploiements de systèmes dans les environnements ouverts distribués, c'est-à-dire les réseaux fluctuants comme les réseaux ubiquitaires. Nous définissons une démarche de déploiement de systèmes distribués centrée sur quatre rôles pour relever ces défis. L'approche DeployWare, conforme à l'ingénierie des modèles, permet de décrire le déploiement de la couche intergicielle du système et d'exécuter automatiquement le déploiement de cette couche. L'utilisation d'un langage de méta-modélisation permet d'écrire des programmes de vérification statique des modèles. L'approche DACAR propose un méta-modèle d'architecture générique pour exprimer et exécuter le déploiement d'une application métier à base de composants. Cette double approche DeployWare/DACAR permet de prendre en compte les propriétés des environnements ouverts distribués selon une approche conforme à l'informatique auto-gérée. Notre contribution est validée par plusieurs expériences pour le domaine des environnements ouverts ubiquitaires, et pour celui des services d'entreprise. / Deployment is one of the most difficult software lifecycle step, and the less standardized. We identify four challenges to solve to handle software systems deployment. The first is about to initiate consensus for standard generic software deployment language. The second consists in static verification of software deployment processes described using this language. These verifications are supposed to ensure the coherency of the described deployment process. The third is about implementing platform able to interpret this language and perform deployment of any software system. The fourth is to transpose these deployment processes into open distributed environements which are fluctuating, such as ubiquitous environments. Then we define a distributed systems deployment process divided in four roles to handle these challenges. The DeployWare approach allows to describe deployment of the middleware layer of a system and to automatically execute the described deployment, in conformance with the model driven engineering. Using a metamodeling language allows to implement static verification programs of the deployment models. The DACAR approach proposes a generic architecture model to express and execute the deployment of a component-based application. The DeployWare and DACAR approaches allows to take into account during the deployment description, the open distributed environments properties, in conformance with the autonomic computing approach. Our contribution is validated through many experiences in ubiquitous environments and in enterprise services world.
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Maîtrise du temps d'exécution de logiciels déployés dans des dispositifs personnels de confiance / Secure software deployment on trusted personal devices

Bel Hadj Aissa, Nadia 29 October 2008 (has links)
La prolifération de petits équipements ouverts tels que les dispositifs personnels de confiance a favorisé l'essor des environnements d'exécution dynamiquement adaptables. Ainsi, de nouveaux logiciels peuvent être déployés à la volée après que les équipements soient délivrés à leurs porteurs. Par nos travaux, nous aspirons à garantir que chaque nouveau logiciel, dont le déploiement aboutit, est en mesure de délivrer les réponses aux requêtes qui lui sont adressées dans un délai maximal préalablement établi. Les garanties apportées sont cruciales tant en terme de sûreté de fonctionnement que de sécurité. À cet effet, nous avons proposé de distribuer le calcul du temps d'exécution au pire cas à la manière des approches de codes porteurs de preuve. Le fournisseur de code se voit attribuer les calculs gourmands en ressources matérielles ne supposant aucune connaissance préalable de l'environnement d'exécution sur lequel s'exécutera son logiciel, en l'occurrence la détermination des bornes des boucles. Quant au consommateur, il vérifie grâce à la preuve les bornes inférées par le fournisseur et calcule le temps d'exécution au pire cas. Nous avons évalué expérimentalement le bien-fondé de notre démarche sur une architecture matérielle et logicielle répondant aux exigences des dispositifs personnels de confiance. Enfin, nous nous sommes préoccupés du cas où plusieurs logiciels, émanant d'entité différentes, coexistent. Nous avons mis l'accent sur l'impact de l'interaction entre ces logiciels sur les garanties préalablement apportées par le système sur le temps d'exécution au pire cas et nous avons ébauché une solution basée sur les contrats pour maintenir ces garanties. / The proliferation of small and open objects such as personal trusted devices has encouraged the spread of dynamically adaptable runtime environments. Thus, new software can be deployed on the fly after the devices are delivered to their holders. Through our work, we aim to ensure that each new software, whose deployment is successful, will be able to deliver responses within a maximum delay previously established. These guarantees are crucial in terms of safety and security. To this end, we propose to distribute the computation of worst case execution time. Our solution embraces a proof carrying code approach making distinction between a powerful but untrusted computer used to produce the code, and a safe but resource constrained code consumer. The producer does not assume any prior knowledge of the runtime environment on which its software will be executed. The code is statically analyzed to extract loop bounds and a proof containing this information is joint to the software. By a straightforward inspection of the code, the consumer can verify the validity of the proof and compute the global worst case execution time. We experimentally validate our approach on a hardware and software architecture which meets the requirements of trusted personal devices. Finally, we address the challenges raised when software from different service providers potentially untrusted can coexist and interact in a single device. We focus on the impact of the interaction between different software units on the guarantees previously given by the system on the worst case execution time and we outline a solution based on contracts to maintain these guarantees.

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