MOCAS (un modèle de composants basé états pour l'auto-adaptation)

Les administrateurs, les développeurs, les concepteurs logiciels ont besoin de nouvelles approches pour faire face à la complexité croissante des systèmes informatiques. Afin de libérer les administrateurs de t^aches répétitives et d'améliorer la réactivité des systèmes, ces systèmes, alors appelés systèmes autonomiques, tendent à être dotés de capacités d'auto-gestion telles que l'auto-configuration et l'auto-réparation. Ces capacités d'auto-gestion sont fortement couplées à la capacité du système à s'auto-adapter, c.-à-d. à modifier sa structure et son comportement alors qu'il est en cours d'exécution. Les approches se sont jusqu'alors concentrées sur l'auto-adaptation structurelle des systèmes à base de composants logiciels en remaniant les liaisons entre les composants. Dans notre approche, nous nous focalisons sur l'adaptation comportementale. Nous avons défini le modèle de composants MOCAS (Model Of Components for Adaptive Systems) pour permettre la réalisation de systèmes autonomiques à base de composants logiciels auto-adaptatifs. MOCAS repose sur une approche uniforme exploitant l'ingénierie des modèles : les capacités d'adaptation et les propriétés autonomiques de chaque composant reposent sur l'usage qui est fait par MOCAS du langage de modélisation UML. La structure d'un composant MOCAS repose sur les éléments natifs du langage UML. Le comportement du composant est décrit avec une machine à états UML. Cette machine est ensuite exécutée par le composant pour réaliser son comportement. Pour devenir adaptable, le composant est déployé dans un conteneur respectant ce même modèle. Une boucle de contrôle à base de composants MOCAS permet de réaliser des composants auto-adaptables de façon décentralisée et de les doter de propriétés autonomiques. Les politiques autonomiques exploitent alors les modèles de machines à états afin d'auto-configurer et d'auto-réparer les composants.Software administrators, developers and designers need original means to deal with the growing complexity of it systems. For administrators to be freed from tedious tasks and for systems to be more reactives, these systems, a.k.a autonomic systems, tend to be endowed with self-management capabilities such as self-configuration and self-healing. These capabilities are strongly tied to the self-adaptive one, which enables a system to modify its structure and its behavior while it is running. Hitherto, current approaches focus on adaptations related to the structure of component-based systems by altering links between components. In our approach, we focus on behavioral adaptation. We defined the MOCAS component model (Model Of Components for Adaptive Systems) to allow the construction of autonomic systems by using self-adaptive software components. MOCAS is based on model-driven engineering techniques and only relies on the unified modeling language (UML) to endow each software component with self-adaptive capabilities. The structure of a MOCAS component is specified with UML native elements. The behavior of the component is specified with a UML state machine. This state machine is later executed by the component in order to realize its behavior. The component is then deployed in a dedicated container, a MOCAS component too, in order to become adaptive. A set of MOCAS components enables to build a decentralized control loop for making components self-adaptive and autonomic. Finally, a MOCAS component used autonomic policies also specified with state machines to configure itself and to heal itself.PAU-BU Sciences (644452103) / SudocSudocFranceF