L’Architecture Orienté Service (SOA)

Problématique

En ce jour, l’internet connaît le développement rapide des services web qui s’accroit de manière explosive, avec l’augmentation des exigences des clients qui sont devenus de nature multi objectifs (minimiser les coûts, les délais,…), il est devenu difficile de découvrir les meilleurs services web. Ainsi plusieurs services sont découverts lors de la demande (requête) du client, parce qu’ils ont une spécification similaire qui est décrite par les fournisseurs. Les chercheurs travaillent sur le développement de nouvelles méthodes de recherche, afin de satisfaire les besoins du client. Il est donc nécessaire de trouver et d’organiser les services, puis choisir les meilleurs.

Contribution

Dans le cadre de ce mémoire, nous proposons deux approches, l’une se base sur les probabilités dominance qui constituent un outil intéressant pour la résolution des problèmes de décision. Cette méthode estime le pourcentage d’instances (de services) dominées par un candidat donné. La deuxième approche: l’OutRanking (classement) constitue aussi une approche intéressante pour la résolution des problèmes de découverte. Nous nous inspirons de ces techniques pour décrire une approche qui aide le client à trouver et à sélectionner le meilleur. Afin d’évaluer ces approches, nous choisissons cinq(5) mesures de similarités qui sont les plus performantes dans le domaine de recherche d’information: « cosine, extendedjaccard, loss of information, jensenshannon et logique ».

Service Web Sémantique

L’internet est une intermédiaire qui permet aux utilisateurs d’accès à des services qui sont présents sur le format des pages web, les utilisateurs peuvent lire et comprendre facilement, mais leurs significations sémantiques n’est pas claire et elle est difficilement interprétables par des ordinateurs. La description des services web est basée sur WSDL est présentée sur le format de XML. WSDL représenté bien les services web syntaxiquement mais pas sémantiquement. On peut trouver deux services qui ont le même (noms et types) mais fonctionnement sont différents ou inverse. Pour garantir une meilleur communication et échange des données d’une manière efficace, il faut que l’ordinateur comprend et traite l’information automatiquement. C’est le but de créations des services web sémantiques. La vision du Web sémantique a été présentée la première fois par Tim Berners- Lee, il a définit le web sémantique comme une « le web sémantique est une extension du web actuel dans laquelle on a donné un sens précis à l’information, de manière à améliorer le travail coopératif des hommes, et aussi des machines» [12].

Problématique de découverte de service

De nos jours, Le nombre des services web s’évolue rapidement, avec l’apparition de web sémantique et l’augmentation des exigences de clients pour trouver les services souhaités, la découverte est devenue plus importante et nécessaire pour partager, échanger et réutiliser des informations du web d’une manière efficace entre les utilisateurs [13].

Outils et environnement de développement

Avant l’implémentation de notre application, nous allons tout d’abord spécifier les outils utilisés qui nous ont semblés être un bon choix vu les avantages qu’ils offrent, Notant que Java3 est un langage de programmation orienté objet, libre, simple et portable. Nous décrivons les expériences permettant l’analyse des performances des Deux approches. Nous avons utilisé 29 requêtes pour évaluer la qualité des approches (précision, rappel, R-précision et MAP). Tous les algorithmes ont été implémentés en Java, et les expériences ont été menées sur une machine Intel(R) Core I3 avec 4 Go de la RAM, sous le système d’exploitation Windows 7. Les outils utilisés : JDOM: est une APIopen source du langage Java, il développé indépendamment de Sun Microsystems. Elle permet de manipuler des donnés XML plus simplement qu’avec les API classiques. Son utilisation est pratique pour tout développeur Java et repose sur les API XML de Sun. Pour créer un nouvel élément, il faut simplement instancier une classe.

Discussion des résultats

Nous constatons d’après les figures et les tableaux précédents, que les résultats de l’approche PCF (Probabilité Dominance Fusion) sont plus efficaces que l’approche OR (OutRanking), elles fournissent la majorité des taux élevés des mesures utilisés par rapport à la approche OR, sauf quand le top =60 est la moyenne de précision et rappel est la même pour PCF et OR. Parce que cette approche basée sur la notion de dominance. Nous observons également que l’approche OutRanking avec des seuils (60%,40%) est presque la même performance (top 20, top 40, top 50) que les seuils (80%,20%).

Conclusion

Dans ce chapitre nous avons conçu et implémenté un prototype mettant en oeuvre les deux approches « Probabilité Dominance Fusion (PCF) » et « OutRanking (OR) ». PCF : a pour objectif de calculer un score de probabilité qui est obtenu à partir de l’application de la notion de dominance. OR : elle est basée sur le concept de classement des services qui est fourni par les 5 mesures des similarités. Nous avons proposé un exemple d’application pour comparer entre ces deux approches. Les résultats obtenus après les tests sur les deux approches confirment l’efficacité de l’algorithme de probabilité dominance fusion.

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Table des matières

Introduction générale
I.Introduction
II.L’Architecture Orienté Service (SOA)
II.1.Définitions
II.2.Caractéristiques de SOA
II.3.Les avantages de SOA
III.Service Web
III.1.Définition
III.2.Standard des Services Web
III.2.1.Communication avec SOAP
III.2.2.Description des Web services WSDL
III.2.3.Découverte du service Web UDDI
III.2.4.XML
III.3.Caractéristiques des services Web
III.4.Quelques avantages des services web
III.5. les Service Web Sémantique
IV.Problématique de découverte de service
IV.1.Définition
IV.2.Approche de découverte
Conclusion
Chapitre II: conception et implémentation du protoype
I.Introduction
II.Présentation du Corpus
III. Les mesures de similarité
IV.Les approches utilisées
IV.1.L’approche PCF
IV.1.1.Exemple d’application
IV.2. Approche OutRanking (O.R.)
IV.2.1.Exemple d’application
VI.Présentation du prototype
VII. Expérimentation
VIII.Conclusion
Conclusion générale
Références bibliographique