Thèse de Stéphanie Challita

Inférer des modèles à partir d'APIs cloud et raisonner dessus : une approche outillée et formelle

Ces dernières années, l’informatique multi-nuages, qui vise à combiner différentes offres ou à migrer des applications entre différents fournisseurs de services en nuage, est devenue une tendance majeure. Les multi-nuages améliorent les performances et les coûts des applications hébergées dans les nuages et garantissent leur résilience en cas de panne. Mais avec l’avènement de l’informatique en nuage, différents fournisseurs offrant des services en nuage (calcul, stockage, réseau, applications, etc.) et des interfaces de programmation d’applications (APIs) hétérogènes sont apparus. Cette hétérogénéité complique la mise en oeuvre d’un système de multi-nuages interopérable. Plusieurs solutions pour l’interopérabilité de multinuages ont été développées pour relever ce défi. Parmi ces solutions, l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) s’est révélée très avantageuse et constitue la méthodologie la plus largement adoptée pour monter en abstraction et masquer l’hétérogénéité du nuage. Cependant, la plupart des solutions IDM existantes pour le l’informatique en nuage restent concentrées sur la conception des nuages sans automatiser les aspects de déploiement et de gestion, et ne couvrent pas tous les services en nuage. De plus, les solutions IDM ne sont pas toujours représentatives des APIs de nuages et manquent de formalisation. Pour remédier à ces limitations, je présente dans cette thèse une approche basée sur le standard Open Cloud Computing Interface (OCCI), les approches IDM et les méthodes formelles. OCCI est le seul standard ouvert qui décrit tout type de ressources de nuages. L’IDM est utilisée pour concevoir, valider,générer et superviser des ressources de nuage. Les méthodes formelles sont utilisées pour raisonner efficacement sur la structure et le comportement des ressources de nuage encodées, à l’aide d’un vérificateur de modèle analysant leurs propriétés. Cette recherche a lieu dans le contexte du projet OCCIware, qui fournit OCCIware Studio, la première chaîne d’outils pilotée par les modèles pour OCCI. OCCIware Studio est associé à OCCIware Runtime, le premier environnement d’exécution générique pour les artefacts OCCI ciblant tous les modèles de service de nuages (IaaS, PaaS et SaaS). Dans cette thèse, je fournis en particulier deux contributions majeures qui sont mises en oeuvre en se basant sur l’approche OCCIware. Premièrement, je propose une approche basée sur la rétro-ingénierie pour extraire des connaissances des documentations textuelles ambiguës des APIs de nuages et améliorer leur représentation à l’aide des techniques IDM. Cette approche est appliquée à Google Cloud Platform (GCP), où je propose GCP Model, une spécification précise et basée sur les modèles pour GCP. GCP Model est automatiquement déduit de la documentation textuelle de GCP, est conforme à OCCIware Metamodel et est implémenté dans OCCIware Studio. Il permet d’effectuer des analyses qualitative et quantitative de la documentation de GCP. Deuxièmement, je propose le cadre fclouds pour assurer une interopérabilité sémantique entre plusieurs nuages, i.e., pour identifier les concepts communs entre les APIs de nuages et raisonner dessus. Le langage fclouds est une formalisation des concepts et de la sémantique opérationnelle d’OCCI en employant le langage de spécification formel Alloy. Pour démontrer l’efficacité du langage fclouds, je spécifie formellement treize APIs et en vérifie les propriétés. Ensuite, grâce aux règles de transformation formelles et aux propriétés d’équivalence, je peux tracer un alignement précis entre mes études de cas, ce qui favorise l’interopérabilité sémantique dans un système de multi-nuages.

Jury

M. Philippe MERLE Inria Lille - Nord Europe Directeur de thèse M. Benoit COMBEMALE Université de Toulouse Rapporteur M. Christian PEREZ Inria Grenoble - Rhône-Alpes Rapporteur Mme Hélène COULLON IMT Atlantique Examinateur Mme Laetitia JOURDAN Université de Lille Examinateur M. Faiez ZALILA Inria Lille - Nord Europe Invité

Thèse de l'équipe Spirals soutenue le 21 décembre 2018

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