Décentralisation Optimisée de Services Web Composés

National audienceComposite services are usually specified by means of orchestration models that capture control and data-flow relations between activities. Concrete services are then assigned to each activity based on various criteria. In mainstream service orchestration platforms, the orchestration model is executed by a centralized orchestrator through which all interactions are channeled. This architecture is not optimal in terms of communication overhead and has the usual problems of a single point of failure. In previous work, we proposed a method for executing service orchestrations in a decentralized manner. However, this and similar methods do not seek to optimize the communication overhead between services participating in the orchestration. This paper presents a method for optimizing the selection of services assigned to activities in a service orchestration in terms of QoS properties and communication overhead. The method takes into account the communication cost between pairs of services, the amount of data that these services need to exchange in the orchestration, and the collocation and separation constraints imposed by the service providers.Dans le contexte des services web, une orchestration représente une collaboration entre plusieurs services. Elle définit la logique interne qui régit l'ordre d'exécution des activités ainsi que les interactions entre elles. Cette architecture centralisée n'est toutefois pas optimale en termes de coût de communication dans le sens où toutes les interactions entre partenaires passent par l'orchestrateur centralisé. Dans des travaux précédents, nous avons proposé une approche pour la décentralisation des compositions de services web. Toutefois, cette approche et les approches similaires ne cherchent pas à optimiser les interactions entres les partenaires en collaboration. Ce papier présente une méthode pour l'optimisation de la décentralisation au niveau de la sélection des services affectés aux activités (en termes de QdS) et de la charge globale de communication. La méthode prend en considération la charge de communication entre les paires de services, la quantité de données que ces derniers vont échanger et les contraintes de co-localisation et de séparation imposées par le concepteur