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Langages de scénarios : Utiliser des ordres partiels pour modéliser, vérifier et superviser des systèmes parallèles et répartis.

Cette thèse se place dans le cadre de la modélisation et de l'analyse de systèmes parallèles et répartis. Plus précisément, nous nous intéressons à la modélisation, la vérification et la supervision de systèmes, composés d'entités indépendantes interagissant localement par mémoire partagée et globalement par échange asynchrone de messages.<br /><br />Dans ce contexte, plutôt que de modéliser séparément chaque entité, puis d'analyser les comportements qui peuvent se produire lorsque ces entités interagissent, nous fournissons une théorie permettant de modéliser globalement le système considéré tout en conservant des propriétés de vérification et de supervision décidables. Cette théorie se base sur le formalisme des ordres partiels étiquetés (appelés "pomsets").<br /><br />Dans ce but, nous définissons le modèle des HMSC causaux qui étend le formalisme des HMSC en autorisant, comme pour les traces de Mazurkiewicz, certains événements à commuter sur chaque processus. Nous montrons, tout d'abord, qu'une restriction syntaxique des HMSC causaux a le même pouvoir d'expression que les réseaux bornés d'automates mixtes, un modèle qui étend les réseaux d'automates asynchrones de Zielonka et les réseaux d'automates communicants. De plus, nous montrons que les méthodes classiques de model-checking de systèmes séquentiels peuvent s'appliquer aux modèles plus concis basés sur les pomsets, comme les HMSC causaux, sans perte d'efficacité. Enfin, nous proposons des méthodes de traitement efficace d'observations volumineuses d'exécutions réparties, ainsi que des techniques de supervision, telles que le diagnostic ou la corrélation d'événements, qui utilisent des modèles basés sur les pomsets.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00322528
Date28 March 2008
CreatorsGazagnaire, Thomas
PublisherUniversité Rennes 1
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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