Approche de composition de services web dans le Cloud Computing basée sur la coopération des agents

De nos jours, la composition de services est l’un des problèmes majeurs dans l’environnement du Cloud Computing à cause de la croissance exceptionnelle du nombre de services déployés par les fournisseurs. Les méthodes traditionnelles qui sont basées sur les services atomiques ne peuvent pas répondre à toutes les exigences des clients. L’un des solutions pour résoudre ce problème est la composition des services. Tandis que la composition des services proposent une solution lorsqu’ils existent un nombre gérable des clients. Néanmoins, les services composites ne prennent pas en considération l’aspect non-fonctionnel. Donc, pour répondre aux besoins fonctionnels et non fonctionnels, nous avons besoin d’une composition de services efficaces. Pendant plusieurs décennies, de nombreux travaux ont utilisé la composition pour les services Web, dans lequel les services Web connu par l’absence de l’aspect de communication entre eux et le manque de participation de manière dynamique. La raison principale de ces problèmes est le manque d’un langage unifié, donc pour obtenir ce langage, nous avons besoin d’une entité avec une propriété dynamique connue dans les approches basées sur les Système Multi-Agents (SMA). Dans le contexte de cette thèse, nous allons proposer une nouvelle architecture basée sur les SMAs avec une nouveauté de création d’un protocole de coopération qui peut offrir une composition de services automatique et adaptable en fournissant un service composite avec une haute qualité de service (QoS). Le processus du déploiement des services dans l’environnement du Cloud Computing doit être traité de manière spécifique pour rendre les services capable de fonctionner dans les bonnes conditions selon les valeurs de QoS. Afin de déployer ces services dans le Cloud Computing, chacun d’eux à besoin d’une collection d’autres services. Pour répondre à cette question, premièrement nous avons défini un modèle de description pour réduire le nombre de services candidats, la deuxième étape est la composition de ces services et assuré la QoS en utilisant une méthode adaptable aux problèmes de type NP-complet comme les algorithmes évolutionnaires. Dans notre cas, nous avons utilisé l’algorithme de Niched Pareto Genetic Algorithm (NPGA)