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Gestion autonomique d'objets communicants dans le cadre des réseaux machine à machine sous des contraintes temporelles / Autonomic management of communicating objects in machine-to-machine systems operating under temporal constraintsGharbi, Ghada 08 November 2016 (has links)
La baisse des coûts de communication, l'amélioration de la performance des réseaux et l'évolution des plateformes de services dédiées permettant de gérer une multitude d'objets, a conduit à l'apparition de nouveaux usages et de nouvelles applications rassemblées sous l'appellation "Machine-à-Machine'' abrégée en M2M. Ce travail de thèse propose de répondre aux défis d'autogestion caractérisés par les récentes études de l'informatique autonomique. Il traite de la modélisation et de la validation des systèmes M2M opérant dans un contexte dynamique et sous un ensemble de propriétés structurelles et temporisées. Pour ce faire, nous proposons de nous appuyer sur les grammaires de graphes et des techniques de model checking. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à la vérification au moment de la conception des communications M2M opérant sous des contraintes temporisées. Pour ce faire, nous avons proposé une approche de vérification formelle basée sur les techniques de model checking. Pour caractériser les entités M2M ainsi que leurs propriétés temporisées, un modèle formel basé sur les automates temporisés a été introduit. Étant donné que les systèmes M2M impliquent un grand nombre d'éléments, une approche de vérification partielle du système a été adoptée. La vérification au moment de la conception est une étape très importante, cependant elle n'est pas suffisante. En effet, les systèmes M2M sont hautement dynamiques et leur adaptation au moment de l'exécution est cruciale pour garantir leur bon fonctionnement. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à la gestion des propriétés structurelles des systèmes M2M. Pour ce faire, nous nous sommes référés au standard européen smartM2M pour définir un style architectural décrivant les organisations acceptables du système. Afin de conduire des actions de reconfiguration dynamiques, nous nous sommes basés sur les grammaires de graphes et des règles de transformation de graphes. L'approche de reconfiguration proposée a été ensuite étendue pour prendre en compte les contraintes temporisées lors de la reconfiguration des systèmes M2M. Pour ce faire, nous avons caractérisé les systèmes M2M en trois couches : une couche application qui exprime les propriétés temporisées entre les applications M2M, une couche service pour décrire les composants nécessaires à l'exécution des applications et une couche infrastructure décrivant le déploiement de ces derniers sur une infrastructure physique. Des mécanismes de reconfiguration dynamique guidés par les contraintes temporisées ont été proposés et implémentés dans un gestionnaire autonomique qui interagit avec ces différentes couches. Son rôle est de superviser, de contrôler, et de garantir le comportement temporisé du système. / The decrease in communication costs, the improvement of networks performance and the evolution of the dedicated services platforms managing multiple objects, led to the appearance of new practices and applications gathered under the designation of Machine-to-Machine communications (M2M). M2M systems have to integrate in a coordinated way various devices and software modules such as sensors, actuators, displays, middleware, etc. M2M expansion gives rise to extensive data exploitation, effective routing and reasoning mechanisms for an appropriate decision making and a coordinated control in a predictive and reactive way. This work aims to meet self-management challenges characterized by recent studies of autonomic computing. It deals with the modeling and the validation of M2M systems operating in a dynamic context and under a set of functional and non-functional properties, specifically temporal ones. To do so, we propose to rely on graph grammars and model checking related techniques. This allows to configure and to reconfigure a set of communicating objects by considering a set of constraints. First, we were interested in the validation at design time of M2M communications operating under temporal constraints. A verification and validation approach based on timed automata was proposed. A smart grid scenario was developed to validate the proposed model. This step is necessary, however it is not sufficient. Indeed, M2M systems are dynamic and verification at run time is important. To validate the execution of an M2M system, we focused on in its functional and temporal aspects. We referred to the European standard smartM2M to define an architectural style for M2M systems. This standard was selected for the following reasons: (1) its independence of the application domain and the objects' communication technology, (2) its broad scope and (3) its deployment on industrial systems. To validate the M2M system' functionalities, a multi-model approach was proposed: a first model, named functional, representing a real-time view of M2M system and a second model, named formal, based on a graph grammar incorporating the concepts of the functional layer. To conduct dynamic reconfiguration actions, graph transformation rules have been defined. Bi-directional communication mechanisms have been set up to maintain coherence between the real system and its models. A smart metering use case was developed to validate the proposed approach. With the aim of validating temporal properties of an M2M system during its execution, this approach has been extended with new concepts. We have defined a three-layers based approach to describe the features and temporal properties of an M2M system: an application layer which incorporates the concepts defined in the formal layer of the previous approach with extensions to express temporal properties between applications M2M, a service layer to describe the necessary components to meet the specification of the upper layer and infrastructure layer describing their deployment. An autonomic manager interacts with these layers to supervise and control the temporal behavior of the system. These layers are part of the autonomic manager knowledge base. The autonomic manager architecture and dynamic reconfiguration mechanisms were detailed. An eHealth scenario has been designed to illustrate the proposed approach.
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