Supporter l'allocation des ressources cloud dans les processus métiers configurables

Autor: Hachicha Belghith, Emna
Přispěvatelé: Département Informatique (INF), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom SudParis (TSP), Université Paris-Saclay, Walid Gaaloul, STAR, ABES
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Paris-Saclay, 2017. English. ⟨NNT : 2017SACLL007⟩
Popis: Organizations are recently more and more adopting Process-Aware Information Systems (PAIS) for managing their service-based processes using process models referred to as business process models. Motivated by adapting to the rapid changing business requirements and reducing maintenance costs, organizations are outsourcing their processes in an important infrastructure which is Cloud Computing. According to the NIST Institute, Cloud Computing is a model that enables providers sharing their computing resources (e.g., networks, applications, and storage) and users accessing them in convenient and on-demand way with a minimal management effort. In such a multi-tenant environment, using configurable process models allows a Cloud process provider to deliver a customizable process that can be configured by different tenants according to their needs.A business process could be specified from various perspectives such as the control-flow perspective, the organizational perspective, the resource perspective, etc. Several approaches have been correctly proposed at the level of the first perspectives, in particular the control-flow, i.e., the temporal ordering of the process activities. Nevertheless, the resource perspective, which is of equal importance, has been neglected and poorly operated. The management of the resource perspective especially the Cloud resource allocation in business processes is a current interesting topic that increasingly involves many researches in both academics and industry. The design and configuration of resources are undoubtedly sensitive and labor-intensive task. On the one hand, the resource perspective in process models is not explicitly defined. Although many proposals exist in the literature, they all targeted human resources rather than Cloud resources. On the other hand, despite of the fact that the concept of configurable process models is highly complementary to Cloud Computing, the way in how resources can be configured and integrated is hardly handled. The few proposals, which have been suggested on extending configuration to resources, do not cover required Cloud properties such as elasticity or multi-tenancy.To address these limitations, we propose an approach for supporting the design and configuration of Cloud resource Allocation in configurable business process models. We target to (1) define a unified and formal description for the resource perspective, (2) ensure a correct, free-of-conflict and optimized use of Cloud resource consumption, (3) assist process providers to design their configurable resource allocation in a fine-grained way to avoid complex and large results, and (4) optimize the selection of Cloud resources with respect to the requirements related to Cloud properties (elasticity and shareability) and QoS properties.To do so, we first suggest a semantic framework for a semantically-enriched resource description in business processes aiming at formalizing the consumed Cloud resources using a shared knowledge base. Then, we build upon social business processes to provide strategies in order to ensure a controlled resource allocation without conflicts in terms of resources. Next, we propose a novel approach that extends configurable process models to permit a configurable Cloud resource allocation. Our purpose is to shift the Cloud resource allocation from the tenant side to the Cloud process provider side for a centralized resource management. Afterwards, we propose genetic-based approaches that aim at selecting optimal resource configuration in an energy efficient manner and to improve non-functional properties.In order to show the effectiveness of our proposals, we concretely developed (i) a set of proof of concepts, as a validation part, to assist the design of process models and populate a knowledge base of heterogeneous process models with Cloud resources, and (ii) performed experiments on real process models from large datasets
Les organisations adoptent de plus en plus les Systèmes (PAIS) pour gérer leurs processus métiers basés sur les services en utilisant les modèles de processus appelés «modèles de processus métiers». Motivés par l’adaptation aux exigences commerciales et par la réduction des coûts de maintenance, les organisations externalisent leurs processus dans le Cloud Computing. Selon l'Institut NIST, Cloud Computing est un modèle qui permet aux fournisseurs de partager leurs ressources et aux utilisateurs d’y accéder de manière pratique et à la demande. Dans un tel environnement multi-tenant, l'utilisation de modèles de processus configurables permet aux fournisseurs de processus Cloud de fournir un processus personnalisable qui peut être configuré par différents tenants en fonction de leurs besoins.Un processus métier peut être spécifié par plusieurs perspectives tel que la perspective de flux de contrôle, la perspective des ressources, etc. Plusieurs approches ont été proposées au niveau des premières perspectives, notamment le flux de contrôle. Cependant, la perspective ressource, qui est d'une importance égale, était négligée et pas explicitement définie. D’un côté, la gestion de la perspective ressource spécifiquement l’allocation des ressources Cloud est un thème d’actualité qui implique plusieurs recherches. La modélisation et la configuration des ressources sont une tâche sensible nécessitant un travail intensif. Malgré l’existence de différentes approches, elles traitent principalement les ressources humaines plutôt que des ressources Cloud. D’un autre côté, malgré le fait que le concept des modèles de processus configurables est très complémentaire au Cloud, la manière dont comment les ressources sont configurées et intégrées est à peine manipulée. Les approches proposées travaillant sur l’extension de la configuration de ressources, ne couvrent pas les propriétés Cloud notamment l’élasticité et le partage.Pour répondre à ces lacunes, nous proposons une approche pour supporter la modélisation et la configuration de l’allocation des ressources Cloud dans les modèles de processus configurables. Nous visons à (1) définir une description unifiée et formelle pour la perspective ressource, (2) assurer une allocation de ressource correcte, sans conflits et optimisée, (3) Aider les fournisseurs de processus à concevoir leur allocation de ressources configurable de manière fine afin d'éviter des résultats complexes et importants, et (4) Optimiser la sélection des ressources Cloud par rapport aux exigences liées aux propriétés Cloud (élasticité et partage) et propriétés QoS.Pour ce faire, nous proposons d'abord un cadre sémantique pour une description de ressources sémantiquement enrichies dans les processus métiers visant à formaliser les ressources Cloud consommées à l'aide d'une base de connaissances partagée. Ensuite, nous nous basons sur les processus métiers sociales pour fournir des stratégies afin d'assurer une allocation de ressources contrôlée sans conflits en termes de ressources. Par la suite, nous proposons une nouvelle approche qui étend les modèles de processus configurables pour permettre une allocation de ressources Cloud configurable. Notre objectif est de déplacer l'allocation de ressources Cloud du côté des tenants vers le côté du fournisseur de processus Cloud pour une gestion centralisée des ressources. Après, nous proposons des approches génétiques qui visent à choisir une configuration optimale des ressources d'une manière efficace sur le plan énergétique en améliorant les propriétés QoS.Afin de montrer l'efficacité de nos propositions, nous avons développé concrètement (1) une série de preuves de concepts, en tant que partie de validation, pour aider à concevoir des modèles de processus et remplir une base de connaissances de modèles de processus hétérogènes avec des ressources Cloud et (2) ont effectué des expériences sur des modèles de processus réels à partir de grands ensembles de données
Databáze: OpenAIRE
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