Approche Green Computing agile guidée par les ontologies d’accès automatique à des environnements intelligents

dc.contributor.authorMANSOURI, Kamel
dc.contributor.authorALTI, Adel Encadrant
dc.contributor.authorROOSE, Philippe Co- Encadrant
dc.date.accessioned2026-09-22T08:35:11Z
dc.date.issued2019
dc.descriptionAu cours des dernières années, l’utilisation des smartphones et tablettes a augmenté de façon significative. En effet, les utilisateurs, accèdent à tout instant, et en tout lieu à des services (intelligents) accessibles sur le Cloud. L'utilisation massive de nouveaux services intelligents et technologies mobiles hétérogènes pour découvrir et déployer des services Cloud a conduit à un problème de compromis entre le coût d’accès et le déploiement des services et l'amélioration de la qualité des services (temps de réponse rapide, prix bas, sécurité améliorée, réduction de la consommation d'énergie, etc.). Dans ce contexte, cette thèse propose une approche dynamique inspirée de Green Computing et guidée par une ontologie pour laréduction de la consommation d’énergie et des émissions en carbone des centres de données. Cette méthodologie inclut la définition d’un cadre de travail impliquant la phase de conception sémantique ainsi qu’une technique bio-inspirée pour l'optimisation de la qualité des services intelligents et d'énergie dans le Cloud. Dans une première partie, le cadre de modélisation fournit un niveau sémantique qui permet l’enrichissement automatique des requêtes clients et le filtrage sémantique des services de qualité. Elle facilite ainsi l’interopérabilité sémantique des services intelligents Cloud hétérogènes et gère les qualités des services. Cette hétérogénéité résulte de la représentation des différents langages et des fournisseurs Cloud de services. Pour uvoir satisfaire les différentes exigences de qualité de service, le modèle sémantique intègre les exigences et les préférences des clients. Le modèle sémantique (ontologie)se concentre sur l’optimisation d’énergie des centres de données qui stockent tous les services Cloud qui supportent les activités des utilisateurs et intégration des nouveaux services intelligents selon ses domaines d’applications (e-santé, ecommunication, e-tourisme, e-éducation, etc.) via une classe générique catégorie de service et ses classes spécifiquessur le formalisme des langages sémantiques SPARQL. Ce formalisme est utilisé pour le filtrage sémantique des services de domaine et classifiée par préférences de client et consommation énergétiques. Dans une deuxième partie, la problématique d’optimisation de l’énergie de sélection et de composition des services sélectionnés est traitée. Une nouvelle approche qui utilisant le principe de l’algorithme des colonies de fourmis(ACO) associé à des principes de filtrage sémantiques des services guidée par une ontologie est proposée pour améliorer les performances de l’essaim en termes de temps de réponse et de la quantité d’énergie consommée dans le Cloud.
dc.description.abstractCurrently, everybody can access to existing services on the Cloud from a wide variety of mobile devices at any time and from anywhere (at home, working, on the car, etc.). The massive use of new heterogeneous mobile devices and technologies for discovering and deploying Cloud services has led a trade-off between costs and improved quality of services (e.g. fast response time, low price, improved security, the reduction of energy consumption and considerable emissions of Carbon, etc.). This trade-off has led most Cloud service providers to call for new intelligent, faster and energy-saving solutions. In a first part, the semantic modeling framework provides a semantic level that allows the automatic enrichment of client requests and the semantic filtering of quality services. It facilitates the semantic interoperability of heterogeneous Cloud services and manages the quality of services. This heterogeneity results from the representation of different languages and Cloud service providers. To meet the different quality of service requirements, the semantic model integrates the requirements and contextual preferences of customers. The semantic model (ontology) focuses on the energy optimization of data centers that store all Cloud services that support user activities and integrate new smart services according to its application domains (e-health, ecommunication, e-tourism, e-education, etc..) via a generic class of service class and its specific classes on the formalism of SPARQL semantic languages. This formalism is used for semantic filtering of domain services and classified by customer preferences and energy consumption. In a second part, the issue of optimizing the energy of services composite is handled. A new approach based on Semantic Web technologies and Ant Colony Optimization (ACO) algorithm which intends to reduce the energy consumption of a wide variety of Cloud services
dc.description.sponsorshipحالیاازداداستخدامالھواتفالذكیةوالأجھزةاللوحیةبشكلمكثف. فیالواقع،المستخدمینیمكنھمالوصولفیأیوقت،وفیأیمكانإلﯨالخدماتالمتوفرة فیالسحابة. أدﯨالاستخدامالمكثف للھواتفالذكیةالمتنقلةغیرالمتجانسةوالتقنیاتالمبتكرةلاكتشافونشرالخدماتالسحابیةإلﯨمقایضةبینتكالیفالوصولإلﯨالخدماتوتحسینجودةال خدمات (سرعةالاستجابة،انخفاضالأسعار،تحسینالأمن،انخفاضاستھلاكالطاقة،وماإلﯨذل ). (Green Computing) فیھذاالسیاق،تقترحھذھالأطروحةنھجًادینامیكیًامستوحﯨمنالحوسبةالخضراء للحدمناستھلاكالطاقةوانبعاثاتالكربونفیمراكزالبیانات. تتضمنھذھالمنھجیةمرحلةتصمیمالھیكلالدلالي(أنطولوجیا)بالإضافةإلﯨتقنیةمستوحاةمنالتقنیاتالحیویةلتحسینجودةالخدماتالذكیةوال طاقةفیالسحابة. فیالجزءالأول من العمل المقدم،یوفرإطارالتصمیممستوﯨًدلالیًایسمحبالإثراءالتلقائیلمتطلباتالزبونویسھلإمكانیةالتشغیلالمتبادلالدلالیللخدماتالسحابیةغیرالمت جانسةوإدارةجودةالخدمات. ینتجھذاالاختلافعناستعمالاللغاتالمختلفةومقدمیالخدماتالسحابیة المتنوعة.لتلبیةھدھالطلبات،یدمجالھیكلالدلالي (أنطولوجیا)متطلباتالعملاءوتفضیلاتھمالسیاقیة. یركزالھیكلالدلالي (أنطولوجیا) علﯨتحسینالطاقةلمراكزالبیاناتالتیتخزنجمیعالخدماتالسحابیةالتیتدعمأنشطةالمستخدموتكاملالخدماتالذكیةالجدیدةوفقًالمجالاتالتطبیق SPARQL . (الصحة،الاتصالات،السیاحة، التعلیم،وماإلﯨذلك) عبرفئةشمولیةمنفئاتالخدمةوفئاتھاالمتخصصةوفقا للغة یتماستخدامھذه المفاھیمللوصف الأنطولوجیللخدماتالسحابیةوتصنیفھاحسبتفضیلاتالعملاءواستھلاكالطاقة. Ant فیالجزءالثاني،یتمالتعاملمعإشكالیةتحسینطاقةوالحصول علﯨالخدماتالمختارة. منھججدیدیعتمدعلﯨتقنیاتالویبالدلالیوخوارزمیة التیتھدفإلﯨتقلیلاستھلاكالطاقةلمجموعةواسعةمنالخدماتالسحابیة. Colony Optimization (ACO)
dc.identifier.urihttps://repository.univ-setif.dz/handle/123456789/2712
dc.language.isofr
dc.publisherUniversité Sétif 1 - Ferhat ABBAS , Faculté des Sciences
dc.subjectEnvironnement intelligent
dc.subjectCloud
dc.subjectEnergie
dc.subjectOptimisation
dc.subjectOntologie
dc.subjectQualité de Service
dc.subjectSensibilité aux contextes
dc.subjectAlgorithme de colonies de fourmis
dc.titleApproche Green Computing agile guidée par les ontologies d’accès automatique à des environnements intelligents
dc.typeThesis

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