Modèles des services de Cloud computing

Modèles des services de Cloud computing

COMPOSITION DES SERVICES CLOUD

Indéniablement, la technologie de l’internet se développe d’une manière exponentielle depuis sa création. Actuellement, une nouvelle “tendance” a fait son apparition dans le monde de technologies de l’information et de la communication, il s’agit du Cloud Computing, il s’appuie sur le WEB participatif 2.0, offre des opportunités aux sociétés de réduire les coûts d’exploitation des logiciels par leurs utilisations directement en ligne. [15] Dans ce chapitre nous allons présenter quelques définitions et quelques concepts fondamentaux du Cloud Computing, ses enjeux, ses évolutions et son utilité ainsi que la technologie qui la constitue et les différents acteurs du secteur.

Techniquement, le concept de Cloud Computing est loin d’être nouveau, il est même présent depuis des décennies. On en trouve les premières traces dans les années 1960, quand John McCarthy1 affirmait que cette puissance de traitement informatique serait accessible au public dans le futur. Le terme en lui-même est apparu plus couramment aux alentours de la fin du XXe siècle et il semblerait qu’Amazon.com soit l’un des premiers à avoir assemblé des data-center et fournit des accès à des clients. Les entreprises comme IBM et Google ainsi que plusieurs universités ont seulement commencé à s’y intéresser sérieusement aux alentours de 2008, quand le Cloud Computing est devenu un concept à la mode. Réalisant ce qu’ils pourraient faire de toute cette puissance, de nombreuses compagnies ont ensuite commencé à montrer un certain intérêt, puis à échanger leurs anciennes infrastructures et applications internes contre ce que l’on appelle : les pay per-use service (services payés à l’utilisation). [14] C’est la cinquième génération de l’informatique après les Mainframes, les PCs, les Clients/Serveurs et le Web.

Auparavant, seuls les superordinateurs permettaient de fournir cette puissance et étaient principalement utilisés par des gouvernements, des militaires, des laboratoires et des universités pour réaliser des calculs aussi complexes que prédire le comportement d’un avion en vol, les changements climatiques ou la simulation d’explosions nucléaires. Désormais, des entreprises comme Google fournissent des applications qui exploitent le même type de puissance et sont accessibles à tout moment, de n’ importe où et par tout un chacun via Internet. Quelques universités prestigieuses ont également lancé leurs propres programmes de Cloud Computing en fournissant des accès à des maillages de centaines ou milliers de processeurs. Des entreprises comme IBM, ont récemment annoncé leur intention d’utiliser massivement le Cloud Computing à l’avenir. Ces derniers ont récemment dévoilé un système ultra-performant connu sous le nom de « Blue Cloud »qui permettra d’aider les banques et diverses entreprises à distribuer leurs calculs sur un très grand nombre de machines sans posséder d’infrastructure en interne.

Service web

Les services Web sont la nouvelle vague des applications Web. Ce sont des applications modulaires, auto-contenues et auto-descriptives qui peuvent être publiées, localisées et invoquées depuis le Web. Les services Web effectuent des actions allant de simples requêtes à des processus métiers complexes. Une fois qu’un service Web est déployé, d’autres applications (y compris des services Web) peuvent le découvrir et l’invoquer. [11] Une architecture orientée services consiste essentiellement en une collection de services qui interagissent et communiquent entre eux. Cette communication peut consister en un simple retour de données ou en une activité (coordination de plusieurs services). Selon W3C (World Wide Web Consortium)4 , un Web service(ou service Web) est une application appelable via Internet par une autre application d’un autre site Internet permettant l’échange de données (de manière textuelle) afin que l’application appelante puisse intégrer le résultat de l’échange à ses propres analyses. Les requêtes et les réponses sont soumises à des standards et normalisées à chacun de leurs échanges.

Problème de la recherche de composition des services Cloud

Le Cloud computing devient de plus en plus la technologie de choix en tant que plate-forme de prochaine génération pour la conduite d’affaires. [10] Un avantage significatif du Cloud computing est ses avantages économiques pour les utilisateurs et les fournisseurs de services. La composition des services à forte intensité de données est devenue les défis les plus importants des applications SOA et le sujet de la recherche dans les quelques dernières années. [6] La composition des services traditionnels est examinée du point de vue des utilisateurs [4] [17]. Comme lors du processus de composition, il existe de nombreux services candidats avec la même fonctionnalité, mais des attributs de qualité de service (QOS) différents, l’objectif est de choisir les bons services à composer afin d’obtenir une solution optimale pour répondre aux exigences QOS demandées par Un utilisateur de service (comme la disponibilité, le débit, le temps de réponse, la sécurité, etc.).

Par rapport à la composition traditionnelle des services, la composition des services cloud est habituellement basée sur la QOS à long terme et axée sur l’économie. [2] Les techniques de composition traditionnelles basées sur la qualité considèrent habituellement les qualités au moment de la composition. [18] Par exemple, quel service composite a les meilleures performances à l’heure actuelle? Il est fondamentalement différent dans les environnements de Cloud dans lesquels la fonction de service Cloud devrait durer une longue période. Par exemple, quel service Cloud composite fonctionne-t-il le mieux au cours des prochaines années, même s’il n’est peut-être pas le meilleur? Ce travail présente une nouvelle approche de composition des services Cloud basée sur des séries temporelles. Les bases de données de séries temporelles sont répandues dans de multiples domaines de recherche, par exemple, multimédia, statistiques, etc. De nombreuses techniques [8], ont été proposées de manière efficace et analysent efficacement les modèles économiques dans le Cloud computing. Nous identifions 3 acteurs dans l’environnement Cloud (SaaS, PaaS, IaaS) plus un autre acteur : Les utilisateurs finaux qui sont généralement de grandes entreprises et des organisations, par exemple, les universités, les gouvernements…

À l’instar de la composition des services traditionnels [9], la composition des services Cloud se déroule en deux étapes. Tout d’abord, un schéma de composition est construit pour une demande de composition. Deuxièmement, le plan de composition optimal est sélectionné. Un plan de composition est formé en choisissant des fournisseurs concrets de services cloud pour chaque SaaS et IaaS abstraites dans le schéma de composition. Notre recherche se concentre sur la sélection des plans de composition basés uniquement sur des attributs non fonctionnels (Quality of-Service ou QoS) [16]. D’une part, Nous modélisons les exigences des utilisateurs finaux en tant que ensemble de séries temporelles. D’autre part, les fournisseurs des services cloud commercialisent leurs services (SaaS) à l’aide d’un ensemble de séries temporelles.

Chaque série temporelle représente les valeurs d’un attribut QoS correspondant sur une longue période. Par conséquent, le problème de composition des services Cloud devient un problème de recherche de similarité dont la requête est un ensemble de séries temporelles désirées. Les techniques traditionnelles traitent rarement des requêtes de séries temporelles complexes qui nécessitent une corrélation entre les séries temporelles à utiliser lors de la correspondance de similarité. Cependant, la corrélation est fréquente lors de la composition du service où chaque attribut QoS est corrélé avec plusieurs autres attributs QoS. Par exemple, en considérant que nous allons choisir le meilleur plan de composition en utilisant deux attributs de QoS, le temps de réponse et le coût. Le coût d’un service Cloud peut diminuer pendant une période, tandis que le temps de réponse du service Cloud diminue également. On peut facilement observer les corrélations existant entre les séries temporelles. Si nous traitons chaque série temporelle de manière indépendante, nous ne pourrons pas utiliser les corrélations inhérentes.

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Table des matières

Introduction générale
Chapitre I : Composition des Services Cloud
I.Introduction
II.Cloud Computing
II.1 Historique
II.2 Définitions
II.3 Principe du Cloud Computing
II.4 Usages de Cloud computing
II.5 Exemples de fournisseurs d’infrastructures de Cloud
II.5.1 Exemples d’applications
II.6 Modèles des services de Cloud computing
II.6.1 SaaS (Software as a Service
II.6.2 PaaS (Platform as a Service
II.6.3 IaaS (Infrastructure as a Service
II.7 Caractéristiques du cloud
II.8 Avantages et inconvénients des services Cloud
II .9 Avantages et inconvénients du Cloud Computing
III. L’Architecture Orienté Service (SOA
III.1 Définition de SOA
III.2 Concepts de SOA
IV Service web
IV.1Définition
IV.2 Caractéristiques
V.Problèmes de la recherche de composition des services Cloud
V.1Exemple
V.2Conclusion
Chapitre II : Conception & réalisation
I.Introduction
II.Présentation de la collection de test
III. Conception
III.1 Approche QA (QoS Attribute of TSG
III.2 Approche QR (QoS Relation for TSG
III.2.1 Approche de distance QR
III.3 Approche de distance finale entre QA et QR
III.4 Approche de génération
III.5 Recherche de similarité des groupes de séries temporelles
IV.Présentation de prototype
IV.1 Outils et environnement de développement
IV.2 Présentation
Spécification
Conclusion
Conclusion générale
Références bibliographiques

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