Towards an Ontology-Based Approach for Reusing Non-Functional Requirements Knowledge

Requirements Engineering play a crucial role during the software development process. Many works have pointed out that Non-Functional Requirements (NFR) are currently more important than Functional Requirements. NFRs can be very complicated to understand due to its diversity and subjective nature. The NDR Framework has been proposed to fill some of the existing gaps to facilitate NFR elicitation and modeling. In this thesis, we introduce a tool that plays a major role in the NDR Framework allowing software engineers to store and reuse NFR knowledge. The NDR Tool converts the knowledge contained in Softgoal Interdependency Graphs (SIGs) into a machine-readable format that follows the NFR and Design Rationale (NDR) Ontology. It also provides mechanisms to query the knowledge base and produces graphical representation for the results obtained. To evaluate whether our approach aids eliciting NFRs, we conducted an experiment performing a software development scenario

A Systematic Literature Review on Task Allocation and Performance Management Techniques in Cloud Data Center

As cloud computing usage grows, cloud data centers play an increasingly important role. To maximize resource utilization, ensure service quality, and enhance system performance, it is crucial to allocate tasks and manage performance effectively. The purpose of this study is to provide an extensive analysis of task allocation and performance management techniques employed in cloud data centers. The aim is to systematically categorize and organize previous research by identifying the cloud computing methodologies, categories, and gaps. A literature review was conducted, which included the analysis of 463 task allocations and 480 performance management papers. The review revealed three task allocation research topics and seven performance management methods. Task allocation research areas are resource allocation, load-Balancing, and scheduling. Performance management includes monitoring and control, power and energy management, resource utilization optimization, quality of service management, fault management, virtual machine management, and network management. The study proposes new techniques to enhance cloud computing work allocation and performance management. Short-comings in each approach can guide future research. The research's findings on cloud data center task allocation and performance management can assist academics, practitioners, and cloud service providers in optimizing their systems for dependability, cost-effectiveness, and scalability. Innovative methodologies can steer future research to fill gaps in the literature

Mécanisme de surveillance dynamique du trafic et de ressources dans des systèmes IMS virtualisés et distribués

Le Cloud Computing est une infrastructure permettant l’exploitation de la puissance de calcul et de stockage de serveurs informatiques distants reliés par un réseau. Grâce à cette technologie, les gestionnaires d’infrastructure ont l’opportunité de créer des systèmes élastiques qui s’adaptent rapidement aux besoins en ressources de leurs clients, quelle que soit leur localisation. Le problème est alors de savoir quand et combien de ressources vont être nécessaires aux utilisateurs. Le gestionnaire de l’infrastructure a donc besoin de pouvoir prédire la quantité de ressources utiles à chaque instant. Cette prédiction servira à rendre disponible la quantité de ressources suffisantes aux clients afin de ne pas violer le contrat de service signé entre ces derniers et le gestionnaire. En même temps, cette prédiction permettra d’optimiser l’utilisation des ressources afin de réaliser des économies d’énergie et d’argent. Au cours de ce travail, nous nous sommes intéressés à la gestion dynamique des ressources d’un système IP Multimedia Subsystem (IMS) virtualisé. Pour cela, nous avons développé un outil permettant d’adapter le nombre de coeurs utiles aux processeurs des noeuds S-CSCF du système. Le système virtualisé dans notre étude s’inspire de ceux utilisés par les opérateurs de réseaux fixes et mobiles pour fournir des services multimédias à leurs abonnés. Nous avons cherché à savoir s’il était possible de prédire le trafic des utilisateurs sur le réseau afin de pouvoir gérer de manière dynamique et proactive les ressources de ses noeuds CSCF (call/session control functions). Avant de pouvoir développer l’outil de gestion des ressources mentionné précédemment, nous avons étudié le système IMS que nous avons virtualisé. Pour cela, nous avons détecté et analysé plusieurs métriques haut et bas niveau pour les noeuds pris en compte. Les différentes simulations réalisées, la collecte des données liées aux métriques suivies et l’analyse de ces données nous ont permis une meilleure compréhension du système. Nous avons alors pu constater que les noeuds de type P-CSCF du système ne semblent pas totalement fiables, car ils s’arrêtent parfois sans raison apparente. Nous avons aussi pu mettre en exergue que la principale cause d’arrêt du système était un manque de ressources CPU des noeuds de type SCSCF. En étudiant de plus près ces noeuds, nous avons remarqué, grâce à la simulation de différents scénarios, que la charge de leur CPU en fonction du nombre d’appels par seconde suit un modèle exponentiel. Bien que nous ne puissions pas prédire le comportement des utilisateurs, le fait de surveiller cette ressource nous permet alors d’allouer plus de coeurs aux processeurs de ces noeuds avant qu’ils ne s’arrêtent pour manque de ressources. Cette allocation dynamique et proactive du CPU permet à notre système d’en optimiser l’utilisation