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Diagnosis of Large Software Systems Based on Colored Petri Nets

Cette thèse porte sur le diagnostic à base de modèles. Nous focalisons notre intérêt sur le diagnostic d'un ensemble interagissant de composants logiciels. L'originalité de ce travail se situe dans l'utilisation des Réseaux de Petri Colorés (RdPC) comme modèle de faute. L'utilisation des RdPC est originale et avantageuse à plusieurs titres. Premièrement, Les RdPC permettent la représentation des données, dans notre cas ça nous permet de manipuler les données de manière symbolique même si leur domaine de valeurs est infini (seul le statut des données est représenté par des jetons colorés : rouge pour fautif, noir pour correct et étoile pour inconnu). Deuxièmement, chaque transition en RdPC peut avoir plusieurs modalités de franchissement, nous avons donc défini pour chaque activité deux modalités de transition, fautif et correct, auxquelles on a associé des fonctions de propagation de couleur. Finalement, La sémantique RdPC porte de manière implicite la notion d'ordre partiel des observations. La contribution principale de cette thèse consiste à réduire le problème de diagnostic à la résolution d' un système d'inéquation algébrique en se fondant sur l'équation fondamentale de la dynamique des RdPs. La résolution de ce système d'inéquation permet de calculer le diagnostic sans dépliage de la trajectoire même dans les cas d'itération d'activités et ceci sans perte de la précision du diagnostic. Nous avons également, en se fondant sur la notion de sous-réseaux fonctionnels, proposé une version décentralisée de la résolution du système d'inéquation. La dimension applicative de cette thèse concerne le diagnostic d'orchestration de services Web. Une traduction du langage d'orchestration BPEL en RdPC a été donné ainsi qu'une application détaillée sur un scénario.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00551301
Date09 December 2010
CreatorsLi, Yingmin
PublisherUniversité Paris Sud - Paris XI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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