La qualité de service est devenue aujourd'hui une notion incontournable dans le développement des applications logicielles, en particulier dans le cadre des architectures orientées services. Les travaux de cette thèse se focalisent sur la supervision de la qualité de service des applications orientées services, définies sous forme d'orchestrations de services. L'approche de supervision proposée dans ce contexte est générique. Elle repose sur des patrons de flux de contrôle des orchestrations de services pouvant être implémentés en intégralité ou en partie par tout langage d'orchestration de services. D'autre part, elle ne pose aucune restriction, ni sur les attributs qualité à surveiller par le système de supervision, ni sur leurs représentations. Cette approche de supervision se distingue des approches existantes par l'exploitation d'un modèle de préférences orienté utilisateur, permettant de représenter fidèlement la satisfaction de ce dernier. Le degré de satisfaction, issu du modèle de préférences, constitue une information de haut niveau représentant la qualité globale de l'orchestration étudiée. Sur la base de ce degré de satisfaction, de nouvelles stratégies de surveillance sont proposées afin de satisfaire les attentes de l'utilisateur. L'élaboration du modèle de préférences exploite la méthode d'aide à la décision multi-critères MACBETH étendue avec l'opérateur d'agrégation de l'intégrale de Choquet 2-additive. Une illustration de l'approche de supervision a été réalisée sur une orchestration de services, représentant un processus industriel dans le domaine du pilotage d'atelier de production. Les travaux de cette thèse ont été réalisés dans le cadre d'un projet R&D regroupant sept éditeurs de progiciels dans le domaine du MES (Manufacturing Execution System).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00740715 |
| Date | 06 June 2012 |
| Creators | Fakhfakh, Nabil |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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