Élasticité de l’exécution des processus métier

par Guillaume Rosinosky

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de François Charoy et de Samir Youcef.

Le président du jury était Parisa Shariat Ghodous.

Le jury était composé de Walid Gaaloul, Malika Smaïl-Tabbone.

Les rapporteurs étaient Salima Benbernou, Walid Gaaloul.


  • Résumé

    La disponibilité de plateformes middleware dans le cloud, avec un passage à l'échelle transparent est un vrai progrès pour les développeurs et les intégrateurs logiciels. Ils peuvent développer et déployer leurs applications sans s'inquiéter des détails opérationnels. Cependant, le coût d'exploitation d'une infrastructure dans le cloud peut devenir rapidement important. Les fournisseurs doivent disposer de méthodes pour le réduire en adaptant la taille des ressources aux besoins des clients. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur les applications Web multi-tenant transactionnelles, plus particulièrement les moteurs d'exécution de processus métiers. Nous proposons des méthodes permettant d'optimiser les coûts opérationnels d'un fournisseur d'exécution de processus "en tant que service" (BPMaaS) tout en assurant un niveau suffisant de qualité de service. Ce type d'applications ne passe pas facilement à l'échelle à cause de sa couche persistance et de la nature transactionnelle des opérations. Il faut distribuer les installations des clients de manière à optimiser les coûts et éventuellement les déplacer en fonction de l'évolution de la charge. Ces déplacements (ou migrations) ont un impact sur la qualité de service et il faut les limiter. Dans un premier temps, nous proposons une méthode de mesure de la capacité des ressources du cloud en termes de débit d'exécution de tâches BPM, puis nous proposons une méthode de mesure de l'impact des migrations que nous avons évalué, ceci confirmant nos hypothèses. Ensuite, nous proposons plusieurs modèles d'optimisation linéaire, ainsi que des heuristiques d'allocation de ressources et de distribution des clients prenant en compte le coût de l'infrastructure, la capacité des ressources et les besoins des clients, tout en limitant les nombres de migrations. Ces modèles sont fondés sur la connaissance de l'évolution de la charge des clients par unité de temps. Nous avons expérimenté les trois méthodes que nous avons proposées sur la solution BPM Bonita, et montré qu'elles permettent des gains substantiels sur l'exploitation de l'infrastructure par rapport à une méthode basique

  • Titre traduit

    Elasticity of business processes execution


  • Résumé

    The availability of middleware platforms in the cloud, with "transparent" scalability, is a progress for software developers and integrators. They can develop and deploy their applications without worrying about technical details. However, the exploitation cost of a cloud infrastructure can quickly become important. Providers requires methods to reduce this cost by adapting the size of ressources to the needs of the customers. In this thesis, we focus on multi-tenant transactional web applications, more precisely on business processes execution engines. We propose methods allowing to optimize the operational costs of providers of business process execution "as a Service" (BPMaaS) while ensuring a sufficient level of quality of service. This type of application do not scale well because of its persistence tier and of the transactional nature of operations. One must distribute the customers installations in order to optimize the cost, and sometimes move them depending of the needs of the customers. These moves (or migrations) have an impact on the quality of service and they must be limited. First, we propose a method for measuring the size of resources in terms of BPM tasks throughput, and then a method for measuring the impact of migrations we evaluate, thus confirming our hypothesis. We also propose several linear optimization models and heuristics targeting resouce allocation and distribution of customers, while limiting the number of migrations. These models are based on the knowledge of the needs of customers per time slot. We have experimented our three methods on the BPM solution Bonita, and demonstrated that they provide substantial savings on the infrastructure exploitation compared to a basic method


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