Programming distributed and adaptable autonomous components--the GCM/ProActive framework

International audienceComponent-oriented software has become a useful tool to build larger and more complex systems by describing the application in terms of encapsulated, loosely coupled entities called components. At the same time, asynchronous programming patterns allow for the development of efficient distributed applications. While several component models and frameworks have been proposed, most of them tightly integrate the component model with the middleware they run upon. This intertwining is generally implicit and not discussed, leading to entangled, hard to maintain code. This article describes our efforts in the development of the GCM/ProActive framework for providing distributed and adaptable autonomous components. GCM/ProActive integrates a component model designed for execution on large-scale environments, with a programming model based on active objects allowing a high degree of distribution and concurrency. This new integrated model provides a more powerful development, composition, and execution environment than other distributed component frameworks. We illustrate that GCM/ProActive is particularly adapted to the programming of autonomic component systems, and to the integration into a service-oriented environment

Kevoree (Model@Runtime pour le développement continu de systèmes adaptatifs distribués hétérogènes)

La complexité croissante des systèmes d'information modernes a motivé l'apparition de nouveaux paradigmes (objets, composants, services, etc), permettant de mieux appréhender et maîtriser la masse critique de leurs fonctionnalités. Ces systèmes sont construits de façon modulaire et adaptable afin de minimiser les temps d'arrêts dus aux évolutions ou à la maintenance de ceux-ci. Afin de garantir des propriétés non fonctionnelles (par ex. maintien du temps de réponse malgré un nombre croissant de requêtes), ces systèmes sont également amenés à être distribués sur différentes ressources de calcul (grilles). Outre l'apport en puissance de calcul, la distribution peut également intervenir pour distribuer une tâche sur des nœuds aux propriétés spécifiques. C'est le cas dans le cas des terminaux mobiles proches des utilisateurs ou encore des objets et capteurs connectés proches physiquement du contexte de mesure. L'adaptation d'un système et de ses ressources nécessite cependant une connaissance de son état courant afin d'adapter son architecture et sa topologie aux nouveaux besoins. Un nouvel état doit ensuite être propagé à l'ensemble des nœuds de calcul. Le maintien de la cohérence et le partage de cet état est rendu particulièrement difficile à cause des connexions sporadiques inhérentes à la distribution, pouvant amener des sous-systèmes à diverger. En réponse à ces défi scientifiques, cette thèse propose une abstraction de conception et de déploiement pour systèmes distribués dynamiquement adaptables, grâce au principe du Model@Runtime. Cette approche propose la construction d'une couche de réflexion distribuée qui permet la manipulation abstraite de systèmes répartis sur des nœuds hétérogènes. En outre, cette contribution introduit dans la modélisation des systèmes adaptables la notion de cohérence variable, permettant ainsi de capturer la divergence des nœuds de calcul dans leur propre conception. Cette couche de réflexion, désormais cohérente "à terme", permet d'envisager la construction de systèmes adaptatifs hétérogènes, regroupant des nœuds mobiles et embarqués dont la connectivité peut être intermittente. Cette contribution a été concrétisée par un projet nommé ''Kevoree'' dont la validation démontre l'applicabilité de l'approche proposée pour des cas d'usages aussi hétérogènes qu'un réseau de capteurs ou une flotte de terminaux mobiles.The growing complexity of modern IT systems has motivated the development of new paradigms (objects, components, services,...) to better cope with the critical size of their functionalities. Such systems are then built as a modular and dynamically adaptable compositions, allowing them to minimise their down-times while performing evolutions or fixes. In order to ensure non-functional properties (i.e. request latency) such systems are distributed across different computation nodes. Besides the added value in term of computational power (cloud), this distribution can also target nodes with dedicated properties such as mobile nodes and sensors (internet of things), physically close to users for interactions. Adapting a system requires knowledge about its current state in order to adapt its architecture to its evolving needs. A new state must be then disseminated to other nodes to synchronise them. Maintaining its consistency and sharing this state is a difficult task especially in case of sporadic connexions which lead to divergent state between sub-systems. To tackle these scientific problems, this thesis proposes an abstraction to design and deploy distributed adaptive systems following the Model@Runtime paradigm. From this abstraction, the proposed approach allows defining a distributed reflexive layer to manipulate heterogeneous distributed nodes. In particular, this contribution introduces variable consistencies in model definition and divergence in system conception. This reflexive layer, eventually consistent allows the construction of distributed adapted systems even on mobile nodes with intermittent connectivity. This work has been realized in an open source project named Kevoree, and validated on various distributed systems ranging from sensor networks to cloud computing.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF