Correctness-aware high-level functional matching approaches for semantic web services

Existing service matching approaches trade precision for recall, creating the need for humans to choose the correct services, which is a major obstacle for automating the service matching and the service aggregation processes. To overcome this problem, the matchmaker must automatically determine the correctness of the matching results according to the defined users' goals. That is, only service(s)-achieving users' goals are considered correct. This requires the high-level functional semantics of services, users, and application domains to be captured in a machine-understandable format. Also this requires the matchmaker to determine the achievement of users' goals without invoking the services. We propose the G+ model to capture the high-level functional specifications of services and users (namely goals, achievement contexts and external behaviors) providing the basis for automated goal achievement determination; also we propose the concepts substitutability graph to capture the application domains' semantics. To avoid the false negatives resulting from adopting existing constraint and behavior matching approaches during service matching, we also propose new constraint and behavior matching approaches to match constraints with different scopes, and behavior models with different number of state transitions. Finally, we propose two correctness-aware matching approaches (direct and aggregate) that semantically match and aggregate semantic web services according to their G+ models, providing the required theoretical proofs and the corresponding verifying simulation experiments

Découverte de services web via le cloud computing à base d’agent mobile

Avec la rapidité de l'évolution des services Cloud, en nombre comme en fonctionnalités, le besoin d'un moteur de découverte et de composition de services devient une nécessité incontournable. Afin de réaliser un tel système, nous devons faire recours aux technologies adaptées à la nature de ce type d'applications, à savoir, les technologies d'agents et cloud computing. La technologie d'agent est très adéquate pour la modélisation des systèmes qui nécessite une collaboration entre plusieurs entités, afin de réaliser un but commun, comme la réalisation d'un système où les agents collaborent pour trouver les meilleurs services web qui correspondent aux exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles des clients. Outre, la nature distribuée des services Cloud nous impose l’utilisation d’agents mobiles afin de chercher et créer des pistes de communications sécurisées et à moindre coût entre le moteur de recherche et les fournisseurs de services web. La technologie cloud computing, représente un atout considérable pour les applications distribuées sur internet. D'un côté cette technologie permet aux clients de payer seulement ce qu'ils utilisent comme ressources virtuelles et logicielles et leurs évite d'acheter à chaque fois la nouvelle version du système qu'ils utilisent ; d'un autre côté, cette technologie permet d'avoir un support physique et virtuel avec des capacités de stockage et de traitement illimitées. Dans notre thèse on s’est à l’étude et la proposition d’un moteur de découverte et composition qui peut accueillir et traiter des milliers de requêtes et de fichiers WSDL en même temps, et avec les meilleurs temps de réponse. Dans cette thèse nous proposant une nouvelle architecture Cloud computing basée agents pour la découverte et composition des services SaaS. Cette architecture a pour but de supporter et d'exécuter un nouveau mécanisme de sélection, composition et classification de services, ce mécanisme est basé sur une nouvelle mesure, qu'on a appelé "le degré d'existence", cette mesure nous permet de calculer le degré d'adaptation de la requête par rapport aux représentations arborescente des fichiers WSDL. De plus, ce mécanisme combine les paramètres QoS et fonctionnels pour effectuer la composition de services SaaS, ce qui permet d'avoir des services composites qui répondent aux exigences fonctionnelles et non fonctionnelles des clients. Les résultats de la simulation montrent l'efficacité du moteur de découverte et composition de services SaaS notamment en temps de réponse. L'accent est mis sur la nécessité de développer un modèle économique qui s'adapte aux fonctionnements et techniques de ce genre de moteur. Enfin, nous avons proposé un modèle de comparaison et d’évaluation afin de pouvoir comparer l’approche proposée avec les autres approches du domaine