Pour tirer pleinement profit des avantages liés au déploiement dans les nuages, les applications doivent s'exécuter sur des environnements configurés de façon à répondre précisément aux besoins desdites applications. Nous considérons que la sélection et la configuration d'un nuage peut s'appuyer sur une approche basée sur les Lignes de Produits Logiciels (LPLs). Les LPLs sont définies pour exploiter les points communs par la définition d'éléments réutilisables. Cette thèse propose une approche basée sur les LPLs pour sélectionner et configurer un nuage en fonction des besoins d'une application à déployer. Concrètement, nous introduisons un modèle de variabilité permettant de décrire les points communs des différents nuages. Ce modèle de variabilité est notamment étendu avec des attributs et des multiplicités, qui peuvent être également impliqués dans des contraintes complexes. Ensuite, nous proposons une approche permettant de vérifier la cohérence de modèles de variabilité étendus avec des cardinalités, en particulier lorsque ceux-ci évoluent. En cas d'incohérence, nous fournissons un support permettant d'en expliquer son origine et sa cause. Enfin, nous proposons une plateforme automatisée de sélection et configuration de nuages, permettant la dérivation de fichiers de configuration relatifs aux besoins de l'application à déployer en fonction du nuage choisi. Ce travail de recherche s'est effectué dans le cadre du projet européen PaaSage. Les expérimentations menées montrent les avantages de notre approche basée sur les LPLs et, en particulier, comment son utilisation améliore la fiabilité lors d'un déploiement, tout en proposant une plateforme flexible et extensible.
Directeur de Thèse : Laurence Duchien Rapporteurs : Roberto Di Cosmo, Christian Perez Membres : Roberto Di Cosmo, Patrick Heymans, Daniel Le Berre, Daniel Romero, Christian Perez
Thesis of the team Spirals defended on 22/10/2014
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