Semantic modeling for cloud computing : toward Daas service composition with uncertain semantics
Modélisation sémantique du cloud computing : vers une composition de services DaaS à sémantique incertaine
Résumé
With the emergence of the Open Data movement, hundreds of thousands of datasets from various concerns (e.g., healthcare, governmental, statistic, etc.) are now freely available on Internet. A good portion of these datasets are accessed and queried through Cloud DaaS services to benefit from the flexibility, the interoperability and the scalability that the SOA and Cloud Computing paradigms bring to data integration. In this context, user’s queries often require the composition of multiple Cloud DaaS services to be answered. Defining the semantics of DaaS services is the first step towards automating their composition. An interesting approach to define the semantics of DaaS services is by describing them as semantic views over a domain ontology. However, defining such semantic views cannot always be done with certainty, especially when the service’s returned data are too complex. In this dissertation, we propose a probabilistic approach to model the semantic uncertainty of data services. In our approach, a DaaS service with an uncertain semantics is described by several possible semantic views, each one is associated with a probability. Services along with their possible semantic views are represented in probabilistic service registry (PSR).According to the services dependencies, the correlations in PSR can be represented by two different models :Block-Independent-Disjoint model (noted BID), and directed probabilistic graphical model (Bayesian network). Based on our modeling, we study the problem of interpreting an existing composition involving services with uncertain semantics. We also study the problem of compositing uncertain DaaS services to answer a user query, and propose efficient methods to compute the different possible compositions and their probabilities. We conduct a series of experiments to evaluate the performance of our composition algorithms. The obtained results show the efficiency and the scalability of our proposed solutions
Avec l'émergence du mouvement Open Data, des centaines de milliers de sources de données provenant de divers domaines (e.g., santé, gouvernementale, statistique, etc.) sont maintenant disponibles sur Internet. Ces sources de données sont accessibles et interrogées via des services cloud DaaS, et cela afin de bénéficier de la flexibilité, l'interopérabilité et la scalabilité que les paradigmes SOA et Cloud Computing peuvent apporter à l'intégration des données. Dans ce contexte, les requêtes sont résolues par la composition de plusieurs services DaaS. Définir la sémantique des services cloud DaaS est la première étape vers l'automatisation de leur composition. Une approche intéressante pour définir la sémantique des services DaaS est de les décrire comme étant des vues sémantiques à travers une ontologie de domaine. Cependant, la définition de ces vues sémantiques ne peut pas être toujours faite avec certitude, surtout lorsque les données retournées par un service sont trop complexes. Dans cette thèse, nous proposons une approche probabiliste pour représenter les services DaaS à sémantique incertaine. Dans notre approche, un service DaaS dont la sémantique est incertaine est décrit par plusieurs vues sémantiques possibles, chacune avec une probabilité. Les services ainsi que leurs vues sémantiques possibles sont représentées dans un registre de services probabiliste (PSR). Selon les dépendances qui existent entre les services, les corrélations dans PSR peuvent être représentées par deux modèles différents : le modèle Bloc-indépendant-disjoint (BID), et le modèle à base des réseaux bayésiens. En se basant sur nos modèles probabilistes, nous étudions le problème de l'interprétation d'une composition existante impliquant des services à sémantique incertaine. Nous étudions aussi le problème de la réécriture de requêtes à travers les services DaaS incertains, et nous proposons des algorithmes efficaces permettant de calculer les différentes compositions possibles ainsi que leurs probabilités. Nous menons une série d'expérimentation pour évaluer la performance de nos différents algorithmes de composition. Les résultats obtenus montrent l'efficacité et la scalabilité de nos solutions proposées
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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