Modèle de confiance et ontologie probabiliste pilotés par réseaux bayésiens pour la gestion des accords de services dans l’environnement de services infonuagiques
Thèse ou mémoire
2014-08 (octroi du grade: 2015-02-18)
Auteur·e·s
Cycle d'études
MaîtriseProgramme
InformatiqueMots-clés
- Infonuage
- SLA
- Cloud computing
- Bayesian network
- Cloud-directory
- Ontologie probabiliste
- Probabilistic ontology
- Répertoire infonuagique
- Réseau bayésien
- Trust model
- Modèle de confiance
- Communications and the Arts - Information Science / Communications et les arts - Sciences de l’information (UMI : 0723)
Résumé·s
L’infonuage est un nouveau paradigme de services informatiques disponibles à la demande qui a connu une croissance fulgurante au cours de ces dix dernières années. Le fournisseur du modèle de déploiement public des services infonuagiques décrit le service à fournir, le prix, les pénalités en cas de violation des spécifications à travers un document. Ce document s’appelle le contrat de niveau de service (SLA). La signature de ce contrat par le client et le fournisseur scelle la garantie de la qualité de service à recevoir. Ceci impose au fournisseur de gérer efficacement ses ressources afin de respecter ses engagements.
Malheureusement, la violation des spécifications du SLA se révèle courante, généralement en raison de l’incertitude sur le comportement du client qui peut produire un nombre variable de requêtes vu que les ressources lui semblent illimitées. Ce comportement peut, dans un premier temps, avoir un impact direct sur la disponibilité du service. Dans un second temps, des violations à répétition risquent d'influer sur le niveau de confiance du fournisseur et sur sa réputation à respecter ses engagements.
Pour faire face à ces problèmes, nous avons proposé un cadre d’applications piloté par réseau bayésien qui permet, premièrement, de classifier les fournisseurs dans un répertoire en fonction de leur niveau de confiance. Celui-ci peut être géré par une entité tierce. Un client va choisir un fournisseur dans ce répertoire avant de commencer à négocier le SLA. Deuxièmement, nous avons développé une ontologie probabiliste basée sur un réseau bayésien à entités multiples pouvant tenir compte de l’incertitude et anticiper les violations par inférence. Cette ontologie permet de faire des prédictions afin de prévenir des violations en se basant sur les données historiques comme base de connaissances.
Les résultats obtenus montrent l’efficacité de l’ontologie probabiliste pour la prédiction de violation dans l’ensemble des paramètres SLA appliqués dans un environnement infonuagique. Cloud Computing is a new paradigm of IT on-demand services which has experienced tremendous growth over the past decade. The provider of Cloud computing services describes the service to be provided, its cost, and penalties for service violations within a document. This document is called Service Level Agreement (SLA). The signature of this contract by the customer and the provider guarantees the quality of service received by the customer. It also entails the provider to manage its resources efficiently to meet its commitments.
Unfortunately, the SLA violation is common; it is usually caused by uncertainty about customer behavior that can make variable number of requests assuming that resources are boundless. This behavior may have an impact on the availability of the service, thus its related SLA. Repeated SLA violations will definitively have an impact on the trust level that the customer has about the provider that might no longer enjoys a good reputation in meeting its commitments.
To cope with these problems, we have proposed a Framework driven by a Bayesian network that allows, first, to classify the suppliers in a Cloud directory according to their trust level. This directory can be managed by a third party entity, in which a client will choose a provider before starting SLA negotiation. Secondly, we have developed a probabilistic ontology, based on a Multi-Entity Bayesian network, which takes into account uncertainty, in the customer behavior, and makes predictions by inference; these predictions help preventing SLA violations based on historical data..
The results show the effectiveness of the probabilistic ontology for the prediction of SLA violations in a Cloud Computing environment.
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