Cost optimization of business processes based on time constraints on cloud resources
Optimisation du coût des processus métier basée sur des contraintes temporelles sur ressources cloud
Résumé
Motivated by the need of "optimizing the deployment cost of business processes" organizations outsource some of their operations to cloud computing. Cloud providers offer competitive pricing strategies (e.g., on-demand, reserved, and spot) specified based on temporal constraints to accommodate users' changing and last-minute demands. Besides, the organizations' business processes are time constrained and any violation to these constraints could lead to serious consequences. Therefore, there is a need to formally verify that the cloud resource allocation in a business process is temporally correct. However, due to the lack of a formal definition of cloud pricing strategies, specified in natural language, the temporal correctness of cloud resource allocation in a business process management context can not be verified. Furthermore, the variety of cloud resources, pricing strategies, and activities requirements do not help the business process designer to easily find the optimal business process's deployment cost. In this thesis, our objectives are to: (i) improve the business processes support of temporal constraints on activities and cloud resources, as well as pricing strategies and (ii) minimize the business process deployment cost. To this end, we propose a formal specification for cloud resources, pricing strategies, and activities' temporal constraints. This specification is used to formally verify the temporal correctness of cloud resource allocation in time-aware business processes. Then, we propose two linear program models, binary linear program and mixed integer program, to find the optimal deployment cost of time-aware business processes in cloud resources.
Motivé par le besoin "d'optimiser le coût de déploiement des processus métier" les organisations externalisent certaines de leurs opérations vers le cloud computing. Les fournisseurs cloud proposent des stratégies de tarification compétitives (par exemple, à la demande, réservée, ponctuelle) spécifiées en fonction des contraintes temporelles pour répondre aux demandes de changement et de dernières minutes des utilisateurs. En outre, les processus métier ont des contraintes temporelles et toute violation de ces contraintes pourrait entraîner des conséquences sévères. Par conséquent, il est nécessaire de vérifier formellement que l’allocation des ressources cloud dans le processus métier est temporellement correcte. Cependant, en l'absence d'une définition formelle des stratégies de tarification, spécifiée en langage naturel, la consistance temporelle de l'allocation des ressources cloud ne peut pas être vérifiée dans le contexte de gestion de processus métier. En outre, la variété des ressources cloud, des stratégies de tarification et des exigences des activités ne permettent pas au concepteur du processus métier de trouver facilement le coût optimal de déploiement d’un processus métier. Dans cette thèse, nous visons à: (i) améliorer le support, dans un processus métier, des contraintes temporelles des activités, des disponibilités temporelles des ressources cloud ainsi que les stratégies de tarification, (ii) minimiser le coût de déploiement des processus métier dans les ressources cloud. Pour ce faire, nous proposons une spécification formelle des ressources cloud, des stratégies de tarification et des contraintes temporelles des activités. Cette spécification est utilisée pour vérifier formellement la consistance temporelle de l’allocation des ressources cloud dans un processus métier enrichi par des contraintes temporelles. Ensuite, nous proposons deux modèles de programmation linéaire, un programme linéaire binaire et un programme mixte en nombres entiers, pour trouver le coût optimal de déploiement d’un processus métier dans les ressources cloud.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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