Modélisation de la configuration automatique dans des systèmes auto-adaptatifs basés sur l'architecture

par Rim El Ballouli

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Saddek Bensalem.

Le président du jury était Kamel Barkaoui.

Le jury était composé de Simon Bliudze, Markus Roggenbach, Dorel Marius Bozga, Martin Wirsing.

Les rapporteurs étaient Kamel Barkaoui, Lulian Ober.


  • Résumé

    Les systèmes modernes subissent des pressions pour s'adapter à leur environnement en constante évolution afin de rester utiles. Traditionnellement, cette adaptation a été gérée lors des temps morts du système. il y a une demande croissante d'automatiser ce processus et de le réaliser pendant le fonctionnement du système. Les systèmes auto-adaptatifs ont été introduits en tant que réalisation de systèmes s'adaptant en permanence. Les systèmes auto-adaptatifs peuvent modifier au moment de l'exécution leur comportement et / ou leur structure en fonction de leur perception de l'environnement, du système lui-même et de leurs exigences. L'objectif de ce travail est de réaliser l'auto-configuration, une propriété essentielle et essentielle des systèmes auto-adaptatifs. L'auto-configuration est la capacité de reconfiguration automatique et dynamique en réponse aux changements. Cela peut inclure l’installation, l’intégration, le retrait et la composition / décomposition d’éléments du système.Cette thèse présente le framework Dr-BIP, une extension du framework BIP pour la modélisation de systèmes à configuration automatique qui repose sur une approche basée sur un modèle et basée sur des composants et des connecteurs pour prescrire des systèmes. La combinaison de ces deux approches exploite les avantages de chacune d’elles, faisant de leur combinaison une méthodologie idéale pour la réalisation de systèmes complexes à configuration automatique.Un modèle de système Dr-BIP est un modèle d'exécution qui capture le système en cours d'exécution à trois niveaux d'abstraction différents, à savoir les variantes de comportement, de configuration et de configuration. La configuration du système est capturée par le composant et les connecteurs. Dans un système de composants et de connecteurs, la configuration automatique peut avoir trois niveaux de granularité différents, notamment la possibilité d'ajouter ou de supprimer des connecteurs, d'ajouter ou de supprimer des composants et d'ajouter ou de supprimer des sous-systèmes. Dr-BIP prend en charge l'ajout et le retrait explicites de composants et de sous-systèmes, mais l'ajout et le retrait implicites de connecteurs. Le principal avantage de compter sur une addition et une suppression implicites de connecteurs est la possibilité de garantir, par la construction, des topologies de configuration spécifiques.Pour capturer les trois niveaux d'abstraction, nous introduisons des motifs en tant que structures principales pour prescrire un système Dr-BIP à configuration automatique. Un motif définit un ensemble de composants qui évoluent en fonction de règles d'interaction et de reconfiguration. Un système est composé de plusieurs motifs pouvant éventuellement partager des composants et évoluer ensemble. Les règles d'interaction dictent la manière dont les composants composant le système peuvent interagir, tandis que les règles de reconfiguration dictent l'évolution de la configuration du système. Enfin, nous montrons que le cadre proposé est à la fois minimal et expressif en modélisant quatre systèmes différents à configuration automatique. Enfin, nous proposons un langage de modélisation pour codifier les concepts du cadre et fournir une implémentation d’interprète.

  • Titre traduit

    Modeling self-configuration in Architecture-based self-adaptive systems


  • Résumé

    Modern systems are pressured to adapt in response to their constantly changing environment to remain useful. Traditionally, this adaptation has been handled at down times of the system. there is an increased demand to automate this process and achieve it whilst the system is running. Self-adaptive systems were introduced as a realization of continuously adapting systems. Self-adaptive systems are able to modify at runtime their behavior and/or structure in response to their perception of the environment, the system itself, and their requirements. The focus of this work is on realizing self-configuration, a key and essential property of self-adaptive systems. Self-configuration is the capability of reconfiguring automatically and dynamically in response to changes. This may include installing, integrating, removing and composing/decomposing system elements.This thesis introduces the Dr-BIP framework, an extension of the BIP framework for modeling self-configuring systems that relies on a model-based and component & connector approach to prescribe systems. The combination of both of these approaches exploits the benefits of each, making their combination an ideal methodology to realize complex self-configuring systems.A Dr-BIP system model is a runtime model which captures the running system at three different levels of abstraction namely behavior, configuration, and configuration variants. The system's configuration is captured by component and connectors. In a component and connector system, self-configuration can have three different levels of granularity which includes the ability to add or remove connectors, add or remove components, and add or remove subsystems. Dr-BIP supports explicit addition and removal of both components and subsystems, but implicit addition and removal of connectors. The main advantage of relying on an implicit addition and removal of connectors is the ability to guarantee by construction specific configuration topologies.To capture the three levels of abstraction, we introduce motifs as primary structures to prescribe a self-configuring Dr-BIP system. A motif defines a set of components that evolve according to interaction and reconfiguration rules. A system is composed of multiple motifs that possibly share components and evolve together. Interaction rules dictate how components composing the system can interact and reconfiguration rules dictate how the system configuration can evolve over time. Finally, we show that the proposed framework is both minimal and expressive by modeling four different self-configuring systems. Last but not least, we propose a modeling language to codify the framework concepts and provision an interpreter implementation.


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