Découverte et sélection de services à l'échelle de l'internet
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux fonctions majeures de toute infrastructure de support de service, nommément la découverte et la sélection de services, dans un contexte multi domaine, de l'échelle de l'Internet. Motivés par l’inexistence d’un système de découverte répondant aux exigences d’un tel environment, nous établissons les fondements d'un nouveau système; OSDA. Ce dernier crée une passerelle entre des domaines et des systèmes de découverte de services hétérogènes; il instaure un espace inter domaine et inter technologique basé sur une architecture pair-à-pair, sur un modèle de données et un protocole de communication unifiés. Nous considérons également la problématique d’automatisation de la sélection de services. Nous présentons un modèle de sélection basé sur la qualité et la réputation des services. Dans le but d’automatiser le système de réputation, qui habituellement nécessite l'intervention des usagers pour l'évaluation des services expérimentés, nous élaborons un modèle de calcul qui lie l’évaluation à l’utilité du service expérimenté ainsi qu’à son prix, garantissant ainsi l'objectivité des évaluations.
Abstract FR:
This thesis focuses on two components central to any service infrastructure namely service discovery and service selection, in particular in large-scale, heterogeneous and multi-domain environments. An in-depth study of a selection of existing service discovery approaches demonstrates that none of the existing approaches fits in such an environment. In this perspective, we design OSDA (Open Service Discovery Architecture), a novel discovery system that bridges different domains and discovery systems by establishing an inter-domain and inter-technology peer-to-peer overlay that stores shared service descriptions and solves inter-domain queries. In order to help users select the most appropriate service among a set of discovered ones, an automated service selection algorithm is devised. The proposed algorithm helps to accurately predict service suitability to user's requirements in terms of quality taking into account trustworthiness and cost parameters. The selection process relying on a reputation system, a computational model is also provided to measure the trustworthiness and credibility of service offerings.