Adaptation dynamique de services aux contextes utilisateurs dans un cloud computing

06 Fév

Adaptation dynamique de services aux contextes utilisateurs dans un cloud computing

AUTEURS: KANGA Koffi,OUMTANAGA Souleymane

Résumé :

Le cloud computing ou informatique dans les nuages est un concept qui consiste à déporter sur des serveurs, des supports de stockage et des traitements informatiques. Dans ce concept, deux types d’acteurs sont mis en jeu : le fournisseur de services et le consommateur. Cette consommation de services utilise l’internet et est indépendante du lieu ainsi que du temps. Le modèle économique sous-jacent du cloud computing permet au fournisseur de proposer des services à la consommation au client. Ce dernier payant pour ce qu’il consomme.
Dans un souci d’économie de ressources (matérielles, énergétiques, financières, …), le cloud computing utilise techniquement les outils de virtualisation en se basant sur les Datacenters.
Aujourd’hui avec l’émergence de l’internet des objets suivi du développement des modèles de services dans le nuage, les utilisateurs d’appareils mobiles souhaitent utiliser leurs applications sur des téléphones, des tablettes et autres matériels à fort taux de mobilité. Etant donné que ces appareils ont un degré d’hétérogénéité très élevé et tenant compte aussi du fort taux de mobilité des consommateurs de services de cloud computing, adapter les services aux contextes desdits utilisateurs s’avère être une nécessité. Ainsi, le problème étudié dans cette thèse est l’adaptation dynamique des services de cloud computing aux différents contextes des utilisateurs afin que ceux-ci aient le sentiment que les services de cloud computing proposés par les différents fournisseurs sont faits pour eux.
Les travaux de cette thèse ont consisté à proposer différentes techniques pour la résolution de ce problème. Pour ce faire, nous avons dans un premier temps mis en place différentes techniques permettant de mettre en exergue les différents profils des utilisateurs et aussi les services associés à ces profils. Dans un second temps, nous avons proposé une technique permettant à l’utilisateur de s’assurer que les volumes des services consommés sont adaptés ou ajustés au volume de l’espace IaaS hébergeant ces services. Dans un troisième temps, l’adaptation de services pouvant se faire lors du déploiement, nous avons proposé l’extension d’un langage de déploiement, mais cette fois ci dans un contexte de cloud computing où les environnements de déploiement sont dotés de formats de données hétérogènes. Dans un quatrième temps, une architecture permettant de supporter les trois (3) premières contributions a été proposée. Elle est dotée de composants fonctionnels par l’utilisation de différents algorithmes que nous avons élaborés à cet effet.

 

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