Découverte de services réseau dans le cloud à base de leurs capacités

Capability-based cloud network services discovery

• Auteur / Autrice : Imen Jerbi
• Direction : Walid Gaaloul, Sami Bhiri, Mohamed Sellami
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique, données, IA
• Date : Soutenance le 05/07/2024
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris en cotutelle avec L'Institut supérieur de l'informatique et des technologies de la communication - Université de Sousse
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) - Institut Polytechnique de Paris / IP Paris - Département Informatique / INF - Architecture, Cloud continuum, formal Models, artificial intElligence and Services in distributed computing / ACMES-SAMOVAR
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....)
• Jury : Président / Présidente : Ladjel Bellatreche
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Mohamed Sellami, Adlen Ksentini, Boualem Benatallah, Natalia Kushik
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Adlen Ksentini

Mots clés

Mots clés contrôlés

Stockage en ligne (informatique)

Informatique dans les nuages

Mots clés libres

Cloud

Réseau

Services

Découverte

Description

Sémantique

Cloud

Network

Services

Discovery

Description

Semantics

Résumé

L'utilisation croissante des services de réseau en cloud est devenue une solution privilégiée pour les clients désirant interconnecter leurs applications distribuées sans dépendre de leurs propres infrastructures réseau physiques. Pour localiser ces services, une solution efficace de découverte de services est essentielle. Cette solution doit gérer les descriptions hétérogènes des services et leurs spécificités. Les services proposés par les fournisseurs de cloud présentent deux spécificités. D'abord, ils sont «hautement configurables» ; leurs propriétés caractéristiques peuvent varier fréquemment et sont interdépendantes. La deuxième spécificité de ces services est qu'ils sont «purement groupés». Ils ne sont pas disponibles à l'unité mais uniquement en package ce qui complexifie leurs découverte. La découverte de services ne doit pas seulement permettre leur localisation ; elle doit aussi offrir l'accompagnement nécessaire aux clients pour ajuster leurs demandes quand il n'y a pas de correspondance exacte avec les services disponibles. Afin de surmonter ces difficultés, nous visons dans cette thèse à (i) décrire les services de réseau en cloud en prenant en compte leur nature configurable et groupée, (ii) organiser leurs descriptions de manière hiérarchique pour faciliter leur découverte, et (iii) assister les clients dans l'ajustement de leurs demandes pour améliorer les résultats de la découverte de services. Pour le premier objectif, nous proposons un modèle qui décrit les services réseau en cloud en se basant sur leurs propriétés fonctionnelles et non fonctionnelles tout en prenant en considération leurs particularités configurables et groupées. Ce modèle permet de capturer la diversité et la complexité des services offerts, fournissant ainsi une base solide pour leur description détaillée. Pour le second objectif, nous introduisons une structure d'indexation destinée à organiser de manière hiérarchique les descriptions de ces services. Cette structure d'indexation permet non seulement de structurer les services, mais aussi de faciliter leurs découverte en fonction des critères spécifiques des clients. L'organisation hiérarchique aide à catégoriser les services selon différents niveaux de granularité, ce qui améliore la précision et l'efficacité de la découverte. Enfin, pour le troisième objectif, nous développons une méthode avancée basée sur la relaxation des demandes pour guider les clients dans la reformulation de leurs requêtes. En offrant des suggestions de relaxation de requêtes, nous aidons les clients à naviguer dans les complexités des offres de services en cloud et à trouver des solutions optimales pour leurs besoins. En conclusion, cette thèse propose une approche intégrée pour la découverte de services réseau en cloud. En décrivant les services, en structurant leurs descriptions de manière hiérarchique, et en assistant les clients dans la relaxation de leurs demandes, nous visons à améliorer la découverte des services en cloud, offrant ainsi une valeur ajoutée substantielle aux clients et aux fournisseurs de services.

The increasing reliance on cloud network services is becoming a natural choice for customers seeking to interconnect their distributed applications without relying on their own physical network infrastructures. To locate and utilize these cloud network services, a service discovery solution is essential. Service discovery solutions play a crucial role in identifying the appropriate services to meet specific client requirements. These solutions must address several challenges, including the heterogeneous descriptions of the services, their high configurability, and their inherently bundled nature. Cloud network services are ``highly configurable''; their characterizing properties are interdependent and variable (frequently change). Cloud network services are always delivered as ``pure bundles''; they cannot be consumed individually but as part of a package deal. Pure bundling complicates the discovery process, as clients may need only a subset of the services offered in a bundle but are required to accept the entire package. The role of service discovery should go beyond simply locating services; it should also provide customers with the necessary support to modify their requests when the available services do not exactly match their needs.In this thesis, our objectives are threefold: (i) describe cloud network services while handling their highly configurable and bundled nature, (ii) organize their descriptions to enhance their discovery, and (iii) help customers modify their requests to get better outcomes in service discovery.To accomplish the first objective, we propose a model that describes cloud network services based on their functional and non-functional features while addressing their spécificities. The functional features of cloud network services include aspects such as performance, capacity, and availability, while non-functional features cover areas like security, compliance, and cost. By capturing both functional and non-functional aspects, our model offers a holistic view of the services, making it easier for clients to locate the most appropriate services for their needs.For the second objective, we present an indexing structure that organizes the descriptions of cloud network services in a hierarchical manner. This hierarchical organization not only facilitates service discovery but also enables easier comparison of services based on specific customer criteria. The indexing structure categorizes services into different levels of granularity, allowing users to quickly navigate through various service options and identify the most suitable ones for their needs.Finally, for the third objective, we propose a request relaxation-based approach that assists customers in rewriting their requests to better match the services they seek. This approach leverages advanced algorithms to provide suggestions for modifying customer requests. This request relaxation process is crucial in scenarios where exact matches are not available, enabling clients to find alternative solutions that still meet their essential requirements.Our request relaxation-based approach involves analyzing the initial customer requests and identifying key elements that can be adjusted to broaden the search criteria.In summary, this thesis proposes a comprehensive approach to improving the discovery of cloud network services. By describing the services, organizing their descriptions, and assisting clients in modifying their requests, we aim to enhance the overall effectiveness and efficiency of service discovery. Our solutions address the challenges posed by the high configurability and bundled nature of cloud network services, providing valuable support to clients navigating the complexities of the cloud environment.