Modélisation, évaluation et mise en oeuvre de l'élasticité des applications à base de services dans le cloud

Le Cloud Computing est de plus en plus utilisé pour le déploiement et l'exécution des applications métiers et plus particulièrement des applications à base de services (AbSs). L'élasticité à différents niveaux est l'une des propriétés fournies par le Cloud. Son principe est de garantir la fourniture des ressources nécessaires et suffisantes pour la continuité de l'exécution optimale des services Cloud. La fourniture des ressources doit considérer la variation de la demande pour éviter la sous-utilisation et la surutilisation de ces dernières. Il est évident que la fourniture d'infrastructures et/ou de plateformes élastiques n'est pas suffisante pour assurer l'élasticité des applications métiers déployées. En effet, il est aussi nécessaire de considérer l'élasticité au niveau des applications. Ceci permet l'adaptation dynamique des applications déployées selon la variation des demandes. Par conséquent, les applications métiers doivent être fournies avec des mécanismes d'élasticité permettant leur adaptation tout en assurant les propriétés fonctionnelles et non-fonctionnelles désirées. Dans nos travaux, nous nous sommes intéressés à la fourniture d'une approche holistique pour la modélisation, l'évaluation et la mise en oeuvre des mécanismes d'élasticité des AbSs dans le Cloud. En premier lieu, nous avons proposé un modèle formel pour l'élasticité des AbSs. Pour cela, nous avons modélisé les AbSs en utilisant les réseaux de Petri et défini deux opérations d'élasticité (la duplication et la consolidation). En outre, nous avons proposé de coupler ces deux opérations avec un contrôleur d'élasticité. Pour assurer l'élasticité des AbSs, le contrôleur analyse l'exécution des AbSs et prend des décisions sur les opérations d'élasticité (duplication/consolidation). Après la définition de notre modèle pour l'élasticité des AbSs, nous nous sommes intéressés à l'évaluation de l'élasticité avant de l'implémenter dans des environnements Cloud réels. Pour cela, nous avons proposé d'utiliser notre contrôleur d'élasticité comme un Framework pour la validation et l'évaluation de l'élasticité en utilisant des techniques de vérification et de simulation. Enfin, nous avons mis en oeuvre l'élasticité des AbSs dans des environnements Cloud réels. Pour cela, nous avons proposé deux approches. La première approche encapsule les AbSs non-élastiques dans des micro-conteneurs, étendus avec nos mécanismes d'élasticité, avant de les déployer sur des infrastructures Cloud. La seconde approche intègre notre contrôleur d'élasticité dans une infrastructure autonomique afin de permettre l'ajout dynamique des fonctionnalités d'élasticité aux AbSs déployées sur des plateformes CloudCloud computing is being increasingly used for deploying and executing business processes and particularly Service-based Business Processes (SBPs). Among other properties, Cloud environments provide elasticity at different scopes. The principle of elasticity is to ensure the provisioning of necessary and sufficient resources such that a Cloud service continues running smoothly even when the number or quantity of its utilization scales up or down, thereby avoiding under-utilization and over-utilization of resources. It is obvious that provisioning of elastic infrastructures and/or platforms is not sufficient to provide elasticity of deployed business processes. In fact, it is also necessary to consider the elasticity at the application scope. This allows the adaptation of deployed applications during their execution according to demands variation. Therefore, business processes should be provided with elasticity mechanisms allowing their adaptation to the workload changes while ensuring the desired functional and non-functional properties. In our work, we were interested in providing a holistic approach for modeling, evaluating and provisioning of elastic SBPs in the Cloud. We started by proposing a formal model for SBPs elasticity. To do this, we modeled SBPs using Petri nets and defined two elasticity operations (duplication / consolidation). In addition, we proposed to intertwine these elasticity operations with an elasticity controller that monitors SBPs execution, analyzes monitoring information and executes the appropriate elasticity operation (duplication/consolidation) in order to enforce the elasticity of SBPs. After facing the challenge of defining a model and mechanisms for SBPs elasticity, we were interested in the evaluation of elasticity before implementing it in real environments. To this end, we proposed to use our elasticity controller as a framework for the validation and evaluation of elasticity using verification and simulation techniques. Finally, we were interested in the provisioning of elasticity mechanisms for SBPs in real Cloud environments. For this aim, we proposed two approaches. The first approach packages non-elastic SBPs in micro-containers, extended with our elasticity mechanisms, before deploying them in Cloud infrastructures. The second approach integrates our elasticity controller in an autonomic infrastructure to dynamically add elasticity facilities to SBPs deployed on Cloud platform