Bayesian dynamic scheduling for service composition testing

par Ariele Maesano

Thèse de doctorat en Intelligence Artificielle et Décision

Sous la direction de Christophe Gonzalez.

Soutenue le 30-01-2015

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (laboratoire) .

Le jury était composé de Philippe Leray, Benoit Iung, Fabio De Rosa, Sébastien Wieczorek, Fabrice Kordon, Pierre-Henri Wuillemin.

  • Titre traduit

    Ordonnancement dynamique bayesien pour le test des architectures de service


  • Résumé

    Aujourd'hui la connectivité entre les systèmes se standardise. Il supprime l'intervention humaine et permet aux systèmes distribués d'accomplir des tâches longues et complexes. La SOA est une approche fondée sur le modèle qui s'appuie sur des contrats et qui permet aux systèmes existants de collaborer par échange de messages. De multiples organisations peuvent, automatiser des échanges de services sans risquer leur confidentialité. Cette collaboration est à l'origine des difficultés concernant le test, parce que si il a des échanges entre les différents partenaires, le fonctionnement interne de processus résultant dans l'information échangé est limité à certains partenaires/testeurs. Ceci nous place dans un cadre de tests boîte grise où les systèmes sont des boîtes noires et seulement l'échange de message est visible. C'est pourquoi nous proposons une approche probabiliste en utilisant l'inférence bayésienne pour tester les SOA. Le deuxième défi est leur taille. Etant donné que les systèmes sont connectés de manière lâche en les couplant deux par deux selon les spécifications, une SOA peut contenir un nombre très important de participants et donc une grande taille. La taille des SOA se reflète dans la complexité de l'inférence bayésienne. Cette seconde contrainte pousse à chercher de meilleure solution pour l'inférence bayésienne. Afin de faire face à la taille et la densité de la BN, même pour de petits services architectures, les techniques d'inférence par compilation dirigée par les modèles qui permet la génération rapide de circuits arithmétiques directement à partir du modèle de l'architecture des services et de la suite de tests sont en cours d'élaboration.


  • Résumé

    In present times connectivity between systems becomes more common. It removes human mediation and allows complex distributed systems to autonomously complete long and complex tasks. SOA is a model driven contract based approach that allows legacy systems to collaborate by messages exchange. Collaboration, here, is a key word in the sense that multiple organisation can, with this approach, automate services exchanges between them without putting at risks their confidentiality. This cause to encounter the first difficulty, because if there are exchanges between the different partners, the inner-processes resulting in the exchange information is restricted to some partners and therefor to some of the testers. That put us in a grey-box testing case where the systems are black-boxes and only the message exchange is visible. That is why we propose a probabilistic approach using Bayesian Inference to test the architectures. The second Challenge is the size of the SOA. Since the systems are connected by loosely coupling them two by two according to SOA Specifications, SOA can contain a very important number of participants. In Fact most of the existing SOA are very important in there size. The size of the SOA is reflected in the complexity of the Bayesian inference. This second challenge constraints us to search for better solution for the Bayesian Inference. In order to cope with the size and density of the BN for even small services architectures, techniques of model-driven inference by compilation that allows quick generation of arithmetic circuits directly from the services architecture model and the test suite are being developed.


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