Diagnostic distribué de systèmes respectant la confidentialité

Dans cette thèse, nous nous intéressons à diagnostiquer des systèmes intrinsèquement distribués (comme les systèmes pairs-à-pairs) où chaque pair n'a accès qu'à une sous partie de la description d'un système global. De plus, en raison d'une politique d'accès trop restrictive, il sera pourra qu'aucun pair ne puisse expliquer le comportement du système global. Dans ce contexte, le challenge du diagnostic distribué est le suivant: expliquer le comportement global d'un système distribué par un ensemble de pairs ayant chacun une vision limitée, tout comme l'aurait fait un unique pair diagnostiqueur ayant, lui, une vision globale du système.D'un point de vue théorique, nous montrons que tout nouveau système, logiquement équivalent au système pair-à-pairs initialement observé, garantit que tout diagnostic local d'un pair pourra être prolongé par un diagnostic global (dans ce cas, le nouveau système est dit correct pour le diagnostic distribué).Nous montrons aussi que si ce nouveau système est structuré (c-à-d: il contient un arbre couvrant pour lequel tous les pairs contenant une même variable forme un graphe connecté) alors il garantit que tout diagnostic global pourra être retrouvé à travers un ensemble de diagnostics locaux des pairs (dans ce cas le nouveau système est dit complet pour le diagnostic distribué).Dans un souci de représentation succincte et afin de respecter la politique de confidentialité du vocabulaire de chacun des pairs, nous présentons un nouvel algorithme Token Elimination (TE), qui décompose le système de pairs initial vers un système structuré.Nous montrons expérimentalement que TE produit des décompositions de meilleurs qualité (c-à-d: de plus petites largeurs arborescentes) que les méthodes envisagées dans un contexte distribué. À partir du système structuré construit par TE, nous transformons chaque description locale en une Forme Normale Disjonctive (FND) globalement cohérente.Nous montrons que ce dernier système garantit effectivement un diagnostic distribué correct et complet. En plus, nous exhibons un algorithme capable de vérifier efficacement que tout diagnostic local fait partie d'un diagnostic minimal global, faisant du système structuré de FNDs un système compilé pour le diagnostic distribué.In this thesis, we focus on diagnosing inherently distributed systems such as peer-to-peer, where each peer has access to only a sub-part of the description of an overall system.In addition, due to a too restrictive access control policy, it can be possible that neither peer nor supervisor is able to explain the behaviour of the overall system.The goal of distributed diagnosis is to explain the behaviour of a distributed system by a set of peers (each having a limited local view) as a single diagnosis engine having a global view of the overall system.First, we show that any new system logically equivalent to the initially observed peer-to-peer setting ensures that all diagnosis of a peer may be extended to a global diagnosis (in this case the new system ensures correctness of the distributed diagnosis).Moreover, we prove that if the new system is structured (i.e.it contains a spanning tree for which all peers containing the same variable form a connected graph) then it ensures that any global diagnosis can be found through a set of local diagnoses (in this case the new system ensures the completeness of the distributed diagnoses).For a succinct representation and in order to comply with the privacy policy of the vocabulary of each peer, we present a new algorithm Token Elimination (TE), which decomposes the original peer system to a structured one.We experimentally show that TE produces better quality decompositions (i.e. smaller tree widths) than proposed methods in a distributed context.From the structured system built by TE, we transform each local description into globally consistent DNF.We demonstrate that the latter system is correct and complete for the distributed diagnosis.Finally, we present an algorithm that can effectively check that any local diagnosis is part of a global minimal diagnosis, turning the structured system of DNFs into a compiled system for distributed diagnosis.PARIS11-SCD-Bib. électronique (914719901) / SudocSudocFranceF

Une modélisation de la variabilité multidimensionnelle pour une évolution incrémentale des lignes de produits

Le doctorat s'inscrit dans le cadre d'une bourse CIFRE et d'un partenariat entre l'ENSTA Bretagne, l'IRISA et Thales Air Systems. Les préoccupations de ce dernier, et plus particulièrement de l'équipe de rattachement, sont de réaliser des systèmes à logiciels prépondérants embarqués. La complexité de ces systèmes et les besoins de compétitivité associés font émerger la notion de "Model-Based Product Lines(MBPLs)". Celles-ci tendent à réaliser une synergie de l'abstraction de l'Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) et de la capacité de gestion de la capitalisation et réutilisation des Lignes de Produits (LdPs). La nature irrévocablement dynamique des systèmes réels induit une évolution permanente des LdPs afin de répondre aux nouvelles exigences des clients et pour refléter les changements des artefacts internes de la LdP. L'objectif de cette thèse est unique, maîtriser des incréments d'évolution d'une ligne de produits de systèmes complexes, les contributions pour y parvenir sont duales. La thèse est que 1) une variabilité multidimensionnelle ainsi qu'une modélisation relationnelle est requise dans le cadre de lignes de produits de systèmes complexes pour en améliorer la compréhension et en faciliter l'évolution (proposition d'un cadre générique de décomposition de la modélisation et d'un langage (DSML) nommé PLiMoS, dédié à l'expression relationnelle et intentionnelle dans les MBPLs), et que 2) les efforts de spécialisation lors de la dérivation d'un produit ainsi que l'évolution de la LdP doivent être guidé par une architecture conceptuelle (introduction de motifs architecturaux autour de PLiMoS et du patron ABCDE) et capitalisés dans un processus outillé semi-automatisé d'évolution incrémentale des lignes de produits par extension.The PhD (CIFRE fundings) was supported by a partnership between three actors: ENSTA Bretagne, IRISA and Thales Air Systems. The latter's concerns, and more precisely the ones from the affiliation team, are to build embedded software-intensive systems. The complexity of these systems, combined to the need of competitivity, reveal the notion of Model-Based Product Lines (MBPLs). They make a synergy of the capabilities of modeling and product line approaches, and enable more efficient solutions for modularization with the distinction of abstraction levels and separation of concerns. Besides, the dynamic nature of real-world systems induces that product line models need to evolve continually to meet new customer requirements and to reflect changes in product line artifacts. The aim of the thesis is to handle the increments of evolution of complex systems product lines, the contributions to achieve it are twofolds. The thesis claims that i) a multidimensional variability and a relational modeling are required within a complex system product line in order to enhance comprehension and ease the PL evolution (Conceptual model modularization framework and PliMoS Domain Specific Modeling Language proposition; the language is dedicated to relational and intentional expressions in MBPLs), and that ii) specialization efforts during product derivation have to be guided by a conceptual architecture (architectural patterns on top of PLiMoS, e.g.~ABCDE) and capitalized within a semi-automatic tooled process allowing the incremental PL evolution by extension.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF