Cloud Computing Mobile : Cas d’un outil d’aide à la décision d’analyse de flux des caméras IP

Rpublique Tunisienne

Ministre de lEnseignement Suprieur et de la Recherche Scientifique et des

Technologies de lInformation et de la communication

Universit de Sousse

Ecole Suprieure des Sciences et de Technologie Hammam Sousse

Mastre Professionnel En Pilotage Des Systmes

Industriels

Rapport de stage de fin dtude

Cloud Computing Mobile : Cas dun outil daide la dcision

danalyse de flux des camras IP

Ralis par : Rawen Nedia

Encadrant Universitaire : Dr. Lobna HLAOUA

Encadrant Professionnel : Dr. Zaki BRAHMI

Anne Universitaire 2013-2014

Ddicace

Au Dieu tout puissant mon crateur.

A la mmoire de ma grand-mre.

A mon pre, en signe damour, de reconnaissance et

de gratitude pour tous les soutiens et les sacrifices dont

il a fait preuve mon gard.

A ma mre, ma raison dtre, ma raison de vivre, la

lanterne qui claire mon chemin et millumine de

douceur et damour.

A toute la famille Rawen.

A ma trs chre amie Abir, et tous mes proches

Je vous ddie ce modeste travail en termes damour et de profonde

gratitude

Rawen Nedia

Remerciements

Cest avec un grand plaisir que je rserve cette page, en signe de gratitude et de

profonde reconnaissance tous ceux qui mont aid la ralisation de ce travail.

Je tiens exprimer ma vive reconnaissance Mm. Hlaoua Lobna, pour mavoir fait le

grand honneur daccepter lencadrement tout au long de ce projet et pour ces

conseils.

Je tiens tmoigner mes sincres reconnaissances Mr. Brahmi Zaki, mon encadrant

externe qui ma accord la faveur de faire mon projet au sein du Laboratoire RIADI

GDL et aussi pour ces efforts, sa disponibilit, son encadrement instructif et ses

prcieux conseils qui ont t dun grand apport tout au long de llaboration de ce

travail

Ce travail naurait pas pu tre ralis sans la contribution de Mr. Hergli Mounir, je

tiens lui exprimer mes reconnaissances pour son aide prcieuse durant ce travail.Il

ma toujours conseill, me faisant profiter ainsi de ses comptences thoriques et de

son exprience.

Je noublie pas non plus de remercier tous mes enseignants pour leurs efforts et la

richesse de leurs interventions durant mes tudes universitaires.

Je remercie, enfin, toutes les personnes qui ont contribu de prs ou de loin la

ralisation de ce travail.

Table des matires

Table de matire

Introduction ........................................................................................................................................... 1

Chapitre 1: Gnralit ........................................................................................................................ 3

I. Prsentation du laboratoire RIADI-GDL : ....................................................................................... 3

1.Objectifs: ...................................................................................................................................... 4

2.Domaines: ..................................................................................................................................... 4

II.Prsentation du projet : .................................................................................................................... 4

III.Outil daide la dcision : .............................................................................................................. 6

1.Le systme informatique d'aide a la dcision (SIAD) : ................................................................ 7

Chapitre 2: Cloud Computing ............................................................................................................ 9

I.Prsentation du Cloud Computing : .................................................................................................. 9

1.Caractristiques : .......................................................................................................................... 9

2.Historique : ................................................................................................................................. 11

II.Les facteurs dadoption du Cloud Computing : ............................................................................. 11

1.Dmocratisation de linformatique : ........................................................................................... 12

2.Dmocratisation de lInternet : ................................................................................................... 12

3.Dveloppement des rseaux informatiques : .............................................................................. 12

4.Dveloppement des techniques de programmation : .................................................................. 13

III.Architectures du Cloud Computing : ............................................................................................ 13

1.Modle de services orients clients : .......................................................................................... 13

2.Modles de dploiement : ........................................................................................................... 15

IV.Avantages et inconvnients du Cloud Computing : ..................................................................... 18

1.Avantages : ................................................................................................................................. 18

2.Inconvnients : ........................................................................................................................... 19

V.La scurit dans le Cloud Computing : ......................................................................................... 20

VI.Cloud Computing, Services Web et Grille de calcul : ................................................................. 20

1.Les services web : ....................................................................................................................... 21

2.Grille de calcul : ......................................................................................................................... 23

3.Comparaison entre : Grille de calcul, Services Web et Cloud Computing : .............................. 25

VII.Cloud Computing Mobile : ......................................................................................................... 25

1.Concept et principe : ................................................................................................................... 25

2.Architecture : .............................................................................................................................. 26

VIII.Plateformes du Cloud Computing ............................................................................................. 26

1.Etude des principales plateformes Cloud : ................................................................................. 26

Table des matires

IX.Etude comparative des diffrentes plateformes : ......................................................................... 34

1.Comparatif des principales offres de Plateforme as a Service (PaaS) : ...................................... 34

2.Comparatif des principales offres dinfrastructure as a Service (IaaS) : .................................... 35

3.Comparatif des principales offres de Software as a Service (SaaS) : ......................................... 36

Chapitre 3: Etude Conceptuelle ....................................................................................................... 38

I.Etude Prliminaire : ........................................................................................................................ 38

1.Mthodologie de dveloppement : ............................................................................................. 38

2.Recueil des besoins fonctionnels : .............................................................................................. 40

3.Recueil des besoins non fonctionnels : ....................................................................................... 40

4.Identification des acteurs : .......................................................................................................... 41

5.Modlisation du contexte : ......................................................................................................... 41

II.Analyse des besoins fonctionnels .................................................................................................. 43

1.Identification des cas dutilisation : ............................................................................................ 44

2.Diagramme de paquetage : ......................................................................................................... 49

III.Analyse des besoins techniques : ................................................................................................. 49

1.Configuration matrielle du systme : ........................................................................................ 50

2.Spcification darchitecture : ...................................................................................................... 51

IV.Conception ................................................................................................................................... 52

1.Diagramme de classes : .............................................................................................................. 53

2.Diagramme de squence : ........................................................................................................... 56

Chapitre 4: Ralisation ..................................................................................................................... 60

I.Technologies utilises : ................................................................................................................... 60

1.Le langage de programmation JAVA : ....................................................................................... 60

2.La plateforme Android 4.0 (Ice Cream Sandwich) : .................................................................. 60

3.La plateforme Google App Engine (GAE) : ............................................................................... 61

4.La technologie NoSQL (Not Only SQL) : ................................................................................. 61

II.Environnement de travail : ............................................................................................................. 62

1.Environnement matriel : ........................................................................................................... 62

2.Environnement logiciel : ............................................................................................................ 62

III.Dploiement de lapplication sur Google App Engine : ............................................................... 64

1.Les principales interfaces graphiques : ....................................................................................... 65

Conclusion ............................................................................................................................................ 71

Glossaire ................................................................................................................................................. a

Bibliographie ........................................................................................................................................... c

Annexe A ................................................................................................................................................ g

Annexe B ................................................................................................................................................. l

Liste des Figures

Liste des Figures

Figure 1-1: Logo RIADI .......................................................................................................................... 3

Figure 2-1: Utilisation des ressources [SCALES UP, 2011] ................................................................. 10

Figure 2-2: Evolution de l'informatique [DIRECCTE, 2012] ............................................................... 11

Figure 2-3: Evolution du nombre d'internautes dans le monde (1995-2010) [SEMEL, 2006] ............. 12

Figure 2-4: Les 3 couches du Cloud Computing [PARISOT, 2011] ..................................................... 13

Figure 2-5: Les modles de services Cloud [TALYANA, 2012] .......................................................... 15

Figure 2-6: Les modles de services Cloud [TALYANA, 2012] .......................................................... 16

Figure 2-7: Schma de larchitecture matrielle dun Cloud externe .................................................... 17

Figure 2-8: Schma de larchitecture matrielle dun Cloud interne .................................................... 17

Figure 2-9: Structure d'un message SOAP [IBM, 2010] ....................................................................... 22

Figure 2-10: Schma gnrale de l'annuaire UDDI [SOFTDEATH, 2013] .......................................... 23

Figure 2-11: Architecture du Cloud Computing Mobile [KKKM, 2012] ............................................. 26

Figure 2-12: Tableau de bord de Google App Engine........................................................................... 28

Figure 2-13: Fonctionnement de Google App Engine [MOCHE-SAMSON, 2009] ............................. 29

Figure 2-14: Portail de gestion de la plateforme Windows Azure [ROUSSET, 2010] ......................... 29

Figure 2-15: Portail d'administration AMAZON EC2 [DOUGLAS, 2009] ......................................... 30

Figure 2-16: Interface d'administration pour AMAZON S3 [SOFT32] ................................................ 31

Figure 2-17: Portail d'administration de la plateforme IAAS OPENNEBULA [OPENNEBULA] ...... 32

Figure 2-18: Tableau de bord de la plateforme EUCALYPTUS [EUCALYPTUS] ............................. 33

Figure 2-19: Tableau de bord d'OPENSTACK [OPENSTACK] .......................................................... 34

Figure 3-1: Le processus de dveloppement en Y [ROQUES, 2003] ................................................... 39

Figure 3-2: Diagramme de contexte dynamique du systme ................................................................ 42

Figure 3-3: Diagramme de contexte statistique du systme .................................................................. 43

Figure 3-4 : Situation de la capture des besoins fonctionnelles dans 2TUP [ROQUES, 2003] ............ 43

Figure 3-5: Digramme de cas d'utilisation global initial ....................................................................... 44

Figure 3-6: Raffinement du cas d'utilisation Grer Camra ............................................................ 45

Figure 3-7: Raffinement du cas d'utilisation Consulter Statistiques ................................................ 46

Figure 3-8: Raffinement du cas d'utilisation Grer Compte ............................................................. 47

Figure 3-9:Raffinement du cas d'utilisation S'Authentifier ............................................................. 48

Figure 3-10: Digramme de package de l'application ............................................................................. 49

Figure 3-11: Situation de la capture des besoins techniques dans 2TUP .............................................. 50

Liste des Figures

Figure 3-12: Digramme de dploiement du systme MADS Cloud...................................................... 50

Figure 3-13: Architecture technique du systme ................................................................................... 52

Figure 3-14: Diagramme de classe de base de donnes ........................................................................ 53

Figure 3-15: Diagramme de classe de conception pour le cas d'utilisation S'Authentifier ............. 54

Figure 3-16: Diagramme de classe de conception pour le cas d'utilisation Visualiser Camra ...... 54

Figure 3-17: Diagramme de classe de conception pour le cas d'utilisation Consulter Statistiques . 55

Figure 3-18: Diagramme de squence du cas d'utilisation S'Authentifier ....................................... 56

Figure 3-19: Diagramme de squence du cas d'utilisation Visualiser Camra ................................ 57

Figure 3-20: Digramme de squence du cas d'utilisation Consulter Statistiques ............................ 58

Figure 4-1: Comparaison entre la BD Relationnelle et BD Oriente Colonne [FIGUIERE, 2010] ...... 62

Figure 4-2: Interface de cration dun nouveau compte ........................................................................ 65

Figure 4-3: Interface de rception mail ................................................................................................. 65

Figure 4-4: Interface de rcupration mot de passe ............................................................................... 66

Figure 4-5: Interface d'authentification ................................................................................................. 66

Figure 4-6: Interface de Menu Principal ............................................................................................... 67

Figure 4-7: Interface de Visualisation des Camras .............................................................................. 67

Figure 4-8: Interface dAjout dune Camra ......................................................................................... 68

Figure 4-9: Interface de Suppression dune Camra ............................................................................. 68

Figure 4-10: Interface de consultation des statistiques par jour ........................................................... 69

Figure 4-11: Interface de consultation des statistiques par anne ......................................................... 69

Figure 4-12: Interface de modification du profil ................................................................................... 70

Figure 4-13: Interface de rcupration du mot de passe ........................................................................ 70

Liste des Tableaux

Liste des Tableaux

Tableau 2-1:Avantages et inconvnients des services nuagiques ......................................................... 15

Tableau 2-2:Tableau comparatif des technologies de grille de calcul, de Services Web et du Cloud

Computing ............................................................................................................................................. 25

Tableau 2-3: Etude comparative des principales plateformes PaaS ...................................................... 35

Tableau 2-4: Etude comparative des plateformes IaaS ......................................................................... 36

Tableau 2-5: Etude comparative des offres SaaS .................................................................................. 37

Tableau 3-1:Description du diagramme de contexte dynamique .......................................................... 42

Tableau 3-2:Description des cas dutilisation ....................................................................................... 44

Tableau 3-3: Tableau de priorits .......................................................................................................... 45

Tableau 3-4:Description du cas dutilisation Visualiser Camra .................................................... 46

Tableau 3-5:Description du cas dutilisation Ajouter Camra ........................................................ 46

Tableau 3-6: Description du cas dutilisation Consulter statistiques ............................................... 47

Tableau 3-7:Description du cas dutilisation Crer Compte ........................................................... 48

Tableau 3-8:Description du cas dutilisation Sauthentifier ............................................................. 48

Tableau 3-9: types de classes danalyse ................................................................................................ 55

Tableau 4-1:Description des matriels informatiques ........................................................................... 62

Introduction

Introduction

Avec le dveloppement des technologies de communication et laugmentation

exponentielle des capacits de transfert et de sauvegarde de donnes, linformatique a atteint

un stade o un ordinateur isol devient gnralement dsuet. Linformatique est prsent

base sur la communication entre serveurs, postes utilisateurs, Data Centers1 et rseaux.

La tendance actuelle est effectivement la mutualisation des ressources afin den maximiser

lexploitation et de bnficier dconomies dchelle.

Ce concept est un modle caractris par lusage de ressources extrieures (mmoire, CPU,

logiciels, plateformes, machines virtuelles, donnes) disponibles distance par

lintermdiaire de rseaux et utilisables et adaptables en fonction des besoins.

Paralllement, on assiste actuellement lmergence de technologies mobiles de

communication et de traitement de linformation. A ce propos, les tlphones mobiles sont

devenus un des outils principaux dans la vie quotidienne, personnelle et professionnelle.

Ils ont donn naissance de nouveaux marchs, comme celui des applications mobiles.

Cependant, ces terminaux prsentent certaines contraintes (limite de capacit de calcul, faible

capacit de stockage, restriction sur la consommation dnergie ) qui les empchent

dexcuter des applications qui consomment une quantit de ressources importante.

La problmatique pose se rsume par la question suivante : Comment faire fonctionner des

applications lourdes sur des appareils mobiles de capacit limite ?

La solution quon adopte est le recours la technologie du Cloud Computing mobile .

Cette technologie permet le traitement et le stockage des donnes dans le nuage informatique.

De ce fait, on va raliser une application mobile, qui permet aux utilisateurs de bnficier des

services sans avoir besoin de matriel complexe et coteux.

Dans ce cadre, je propose dans mon projet cette nouvelle technologie comme solution

daide la dcision pour lanalyse des flux des camras IP pour llaboration des statistiques

sur le nombre de personnes qui passent devant les panneaux publicitaires. Ce futur systme

permet aux responsables Marketing, de grer les camras IP (ajouter, modifier, supprimer ou

Introduction

visualiser les camras en temps rel), et visualiser les statistiques sur le nombre de

passagers.Le prsent rapport est structur en deux parties couvrant lensemble des aspects de

notre travail :

La premire partie, compose de deux chapitres, sera consacre lexplication

dtaille des concepts prcits savoir laide la dcision, le Cloud Computing, le

Cloud Computing mobile et les plateformes de linformatique en nuage.

La deuxime partie, compose aussi de deux chapitres, sera consacre la conception

et limplmentation du notre application. Cette partie comprend dans le premier

chapitre, une description dtaille dtude prliminaire, danalyse et conception ; ainsi

que la ralisation dans le deuxime chapitre.

Chapitre i:

Gnralit

Chapitre 1 : Gnralit

Chapitre 1 Gnralit

Introduction :

Au cours de ce chapitre, on labore dans une premire partie le laboratoire RIADI-GDL

ainsi que ces diffrents domaine et objectifs. On expose ensuite une description dtaille du

projet, puis on prsente une tude du systme informatique daide la dcision et ses outils et

mthodes.

I. Prsentation du laboratoire RIADI-GDL :

Le laboratoire a t habilit en 1999 par le Ministre de

l'Enseignement Suprieur, de la Recherche Scientifique et de

la Technologie et par le Secrtariat d'Etat la Recherche Scientifique

et la Technologie sous le N de code IT01 pour la priode 1999-2002.

Le laboratoire a une grande exprience d'enseignement, de recherche et de collaboration

socio-conomique particulirement dans les domaines des technologies d'information et de

communication.

Jusqu' 2005, le laboratoire a t dirig par Professeur Mohamed Ben Ahmed.

Actuellement le laboratoire est dirig par Professeur Henda Hajjami Ben Ghezala.

La Rhabilitation du laboratoire RIADI-GDL pour la priode 2003-2006 s'est faite sur la base

des thmatiques de quatre ples de recherche essentiellement en s'inscrivant de plus en plus

dans un contexte innovateur et international :

Ple Gnie Logiciel ;

Ple Gnie Documentiel ;

Ple Gnie Linguistique ;

Ple Gnie de connaissances et de l'information.

Le laboratoire compte 113 membres rpartis sur les quatre ples:

30 Chercheurs permanents encadrants ;

41 doctorants ;

42 Mastres.

Figure 1-1: Logo RIADI


1. Objectifs:

Les objectifs spcifiques de recherche du laboratoire sont :

Traitement de l'information documentaire ;

Construction d'outils logiciels gnraux pour le traitement de l'arabe crit, ces outils

s'articulent autour des trois axes de recherche (analyse syntaxique, acquisition des

connaissances, construction de dictionnaires) ;

Etude des ontologies, du Knowledge Management et des systmes multi-agents ;

Ingnierie des mthodes, des processus et dveloppement des outils associs.

2. Domaines:

Les domaines dans lesquels s'inscrivent les travaux du laboratoire sont :

Domaine des sciences cognitives traitant particulirement les aspects lis la

modlisation des utilisateurs, l'tude des ontologies et ltude approfondie en

Knowledge Management ;

Domaine des e-services de plus en plus prsent sur Internet tel que : le tl-

enseignement, le e-businesss, le e-commerce, etc ;

Domaine combinant les deux autres faisant apparatre de nouvelles recherches en

Web smantique ;

Domaine d'ingnierie des systmes. Il s'agit en fait de fournir des mthodes , des

techniques et des outils permettant de dvelopper et d'implanter le plus efficacement

possible les systmes informatiques de natures diverses en vue de l'amlioration de la

productivit et de la qualit.

II. Prsentation du projet :

Les systmes d'information sont aujourd'hui au cur des proccupations des directions

marketing et vente. Pour analyser, suivre les performances des commerciaux, piloter les

actions marketing, mener une politique oriente client...

Les directeurs marketing et commerciaux n'y associent pas immdiatement les outils dont

ils disposent. C'est travers des mots-cls tels que base de donnes, outils d'extraction ou

statistiques et tableaux de bord..., qu'ils tablissent le lien.


Le futur systme offre aux responsables Marketing une opportunit daide dcisionnel,

grce llaboration des statistiques sur le nombre de personnes qui passent devant les

panneaux publicitaires.

Lanalyse des flux vido est une tche intressante quil est ncessaire de mesurer et de

matriser pour le secteur Marketing. Elle permet aux responsables de :

Suivre en temps rel l'volution du nombre de clients ou de visiteurs ;

Mesurer les variations de frquentation sur une zone donne (lieu public, centre

commercial) ;

Analyser les performances des oprations marketing ralises ;

Suivre l'impact d'une publicit ;

Prendre des dcisions finement corrles aux faits ;

Amliorer la qualit de service la clientle.

Plusieurs technologies sont disponibles dans le domaine danalyse des flux vido.

Cependant, elles ne sont pas toutes adaptes aux environnements extrieurs et certaines sont

simplement ni fiables ni efficaces. Les technologies rcentes dans ce domaine consistent aux

systmes lectroniques bass sur les capteurs de mouvement. Ils permettent la dtection de

personnes et la collecte des donnes sur le nombre de passagers, cependant, ils prsentent

certaines limites et inconvnients :

Ils sont coteux et reprsentent un investissement important ;

Linstallation de ces systmes est souvent complexe ;

La zone de dtection des capteurs est limite.

Dautre part, la ralisation dapplications mobiles pour lanalyse des flux vido est

difficile. En effet, les appareils mobiles ont une capacit de traitement et de stockage limite,

ce qui les empchent de supporter des applications de ce genre.

La solution quon propose est la ralisation dun outil daide la dcision pour lanalyse des

flux des camras IP. Cet outil sera bas sur la technologie du Cloud Computing qui consiste

dporter sur des serveurs distants des traitements informatiques complexes et des quantits de

donnes importantes.

Notre projet consiste donc concevoir et raliser une application mobile hberge via la

technologie Cloud Computing permettant lanalyse des flux des camras IP, et ceci afin

dlaborer des statistiques sur le nombre de personnes qui passent devant les panneaux

publicitaires. Les fonctionnalits offertes par le futur systme seront donc:


La gestion des camras IP (Ajout, modification, Suppression et visualisation) ;

La collection des donnes sur le nombre de personnes.

Les autres domaines dapplications du notre projet sont multiples, citons:

Les lieux commerciaux :

Dans un centre commercial, lanalyse de flux de camra IP est essentielle car elle offre

plusieurs fonctionnalits pour les responsables marketing, et notamment :

La mesure de l'impact des actions promotionnelles ;

Le calcul de l'efficacit commerciale en comparant les visites et les ventes ;

La comparaison des performances de diffrents sites.

Les lieux publics :

Les exploitants de lieux publics ou organisateurs dvnements sont tenus de ne pas dpasser

le nombre de visiteurs autoriss. Lanalyse de flux des camras IP permet de surveiller en

permanence le nombre de personnes prsentes dans une salle et, par exemple, douvrir si

ncessaire des espaces supplmentaires pour accueillir les visiteurs en surplus.

Le secteur de transport :

Lanalyse des flux pour le secteur de transport est une proccupation importante : les

oprateurs de transport cherchent une information de comptage fiable et prcise pour pouvoir

planifier et grer de la manire la plus adquate les ressources humaines, financires et

matrielles.

III. Outil daide la dcision :

La signification du terme dcision peut fortement varier. Dune manire gnrale La

dcision rfre un processus complexe, et plus prcisment, un processus didentification

et de rsolution de problmes.

Dans la thorie de la dcision normative ou statistique, la dcision est laction de

slectionner une stratgie particulire entre plusieurs voies possibles dactions ;

Dans la thorie des organisations, la thorie de la dcision empirique et le domaine de

lintelligence artificielle, la dcision est le processus de traitement de linformation ou

le processus organisationnel lui-mme.

Pour les psychologues, la dcision peut tre assimile un certain type de comportement.


2R&D : Le management de la Recherche et dveloppement est une discipline dont l'objectif est de mettre en place dans l'entreprise des processus permettant la

circulation des savoir-faire d'abord au travers des quipes responsables des nouveaux produits puis jusqu' la mise en production de ceux-ci.

1. Le systme informatique d'aide a la dcision (SIAD) :

Le SIAD est un outil dobservation et de description qui vise, partir de donnes de

gestion et/ou de statistiques, donner aux managers dune entreprise les moyens didentifier

des alertes de gestion, de suivre lvolution de lactivit et de disposer doutils dinvestigation

de sujets ou phnomnes particuliers. Il ne fournit pas les explications ni les commentaires qui

relvent dune phase de travail postrieure lobservation.

a. Types de SIAD :

Il est dusage de distinguer trois types diffrents du systme informatique :

les systmes supportant la conception des produits (calcul numrique, CAO, ...) ;

les systmes industriels : (conduite de machines, contrle de process industriel, ...) ;

les systmes de gestion : Ces derniers couvrent toutes les activits de gestion du

fonctionnement de lentreprise (marketing, vente, achat, production, logistique,

finance, ressources humaines, R&D2).

b. But dun SIAD :

Dans lentreprise, le SIAD a pour objectif de faciliter ltablissement et la mise en uvre

de la stratgie, en particulier de concrtement supporter la ralisation des activits. Il vise :

Prsenter des informations utiles : ceci implique quil soit construit selon des critres

de slectivit en choisissant, parmi toutes les statistiques quil est possible de produire,

celles qui peuvent servir telle ou telle catgorie dutilisateurs ;

Fournir aux utilisateurs un outil de consultation commode, dune ergonomie aise, de

faon minimiser les tches de recherche de linformation et de prsentation des

rsultats ;

Produire des statistiques, en adressant au coup par coup des requtes une application

oprationnelle, est coteux en traitement ;

Protger les bases de donnes oprationnelles en sintercalant comme un tampon entre

elles et les utilisateurs et en prparant la plupart des statistiques dont ces derniers ont

besoin.

c. Outils et Mthodes de laide la dcision :

Laide la dcision utilise des techniques et des mthodologies issues du domaine des

mathmatiques appliques telles que loptimisation, les statistiques, la thorie de la dcision


3hypercubes : http://www.bearingpoint.com/fr-fr/7-7531/la-technologie-hypercube-destinee-au-secteur-de-la-sante/ 4datamining : Lexploration de donnes, connue aussi sous l'expression de fouille de donnes, data mining, ou encore extraction de connaissances partir de donnes, ECD en franais, KDD en anglais, a pour objet lextraction d'un savoir ou d'une connaissance partir des donnes. 5Data Warehouse : Le terme Entrept de donnes dsigne une base de donnes utilise pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de donnes

oprationnelles et fournir ainsi un socle l'aide la dcision en entreprise.

ainsi que des thories de domaines moins formelles telles que lanalyse des organisations

et les sciences cognitives.

Outils de laide la dcision :

Les outils de laide la dcision sont classs selon quils soient destins lusage

individuel, un groupe ou lorganisation dans son ensemble. Pour chaque type on cite les

principaux outils :

Les tableaux de bord comportant des alertes ;

Les tableaux prformats contenant lessentiel de la statistique dactivit et

denvironnement ;

Les tableaux et graphiques restituant les rsultats dinterrogations en utilisant la

technologie" hypercubes3 ";

La restitution danalyses sophistiques (analyse de corrlation, simulation etc.)

utilisant les outils de " datamining4".

Mthodes de laide la dcision :

L'aide la dcision reprsente l'ensemble des moyens (modles, mthodes, outils,

concepts,) mis a la disposition du dcideur pour faciliter la prise de dcision. Chaque outil

informatique est dot de ses propres mthodes de ralisation et de mise en uvre:

Mthodes KOD (Knowledge Oriented Design) [Vogel 88] ou KADS (Knowledge

Acquisition and Documentation Structuring) [Breuker 94] pour les systmes experts,

Data Mining ;

Mthodes KDD (Knowledge Discovery in Databases) [Fayyad 96] pour lextraction

des connaissances a partir des donnes, Data Warehouse5 [Kimball 00].

Les mthodes sont diversifies, nombreuses, non relies, utilisant des concepts ou

formalismes diffrents selon les outils. Seule la modlisation des donnes reste un point peu

prs partage.

Conclusion :

On a prsent dans ce chapitre le laboratoire RIADI-GDL, ainsi que la description dtaille

du projet et les outils daides la dcision pour le secteur marketing. Dans le prochain

chapitre on prsentera le cloud computing et ses diffrentes plateformes.

Chapitre ii :

Cloud Computing

Chapitre 2 : Cloud Computing

6 NIST (National Institute for Standards and Technology) : cest une agence du dpartement du commerce amricain. Son objectif est de promouvoir linnovation et la comptitivit de lindustrie au travers de la technologie et des standards.

Chapitre 2 Cloud Computing

Introduction :

La technologie de lInternet se dveloppe de manire exponentielle depuis sa cration.

Actuellement, une nouvelle tendance a fait son apparition dans le monde des technologies de

l'information et de la communication, il s'agit du cloud computing .

Dans le prsent chapitre, on prsente dans une premire partie le concept du cloud

computing et ses caractristiques. On expose ensuite les facteurs dmergence et larchitecture

de ce nouveau modle informatique. Puis, on parle de la relation existante entre le cloud

computing, les services web et les grilles de calcul. Enfin, on prsente le concept du cloud

computing mobile ainsi que les diffrentes plateformes.

I. Prsentation du Cloud Computing :

A ce jour, il nexiste pas de dfinition officielle ou standardise du Cloud Computing.

Toutes dfinitions nous mne dduire que le cloud Computing est un concept majeur dans

lvolution informatique. Il consiste dporter sur des serveurs distants des donnes et des

traitements informatiques traditionnellement effectus sur des ordinateurs locaux. Les

utilisateurs ou les entreprises ne sont plus grants de leurs propres capacits informatiques

mais peuvent ainsi accder via Internet de nombreux services en ligne sans avoir grer

linfrastructure sous-jacente, souvent complexe.

1. Caractristiques :

Selon la dfinition propose par le NIST6, le cloud computing comprend cinq

caractristiques principales [Scales Up, 2011].

a. Accs rseau universel :

Les grands fournisseurs du cloud computing rpartissent leurs centres de traitements sur la

plante pour fournir un accs aux systmes en moins de 50 ms de nimporte quel endroit. Les

prestations sont accessibles via Internet, ce qui permet une utilisation dans le monde entier

avec divers dispositifs terminaux (PC, Tablette, Smartphone, etc.)


b. Mutualisation des ressources :

Les ressources informatiques du fournisseur sont de divers types : serveurs, capacit de

stockage, bande passante, puissance de traitement, etc. Ces ressources sont mises en commun

pour servir plusieurs clients, et sont alloues et libres dynamiquement suivant la demande.

La notion de partage de ressources sappuie sur le concept de virtualisation qui permet de

faire fonctionner simultanment plusieurs systmes dexploitation dans des machines

virtuelles, sur un mme serveur physique. Le client na en gnral ni le contrle ni la

connaissance de lemplacement exact de ses donnes et ressources, mme sil peut parfois

choisir des prfrences gographiques (par pays, continent).

c. Elasticit :

Llasticit est lune des caractristiques fondamentales du cloud computing. Elle signifie

la capacit modifier dynamiquement la quantit de ressources alloues en fonction de

l'utilisation. Ce concept offre lutilisateur limpression davoir en permanence des

ressources de calcul et/ou de stockage illimites. Ces ressources peuvent tre facilement et

rapidement alloues ou retires, afin de rpondre aux besoins de lutilisateur. Illustrons le

principe dlasticit, par la figure 2.1 ci-dessous :

Figure 2-1: Utilisation des ressources [SCALES UP, 2011]

d. Libre-service la demande :

Dans un environnement de type Cloud, lutilisateur peut allouer et librer des ressources

suivant ses propres besoins, de faon automatise, sans ncessiter dinteraction humaine avec

les fournisseurs.


7 John McCarthy :(n le 4 septembre 1927, Boston, Massachusetts) est le principal pionnier de l'intelligence artificielle et galement l'inventeur du langage Lisp. 8 Amazon : Entreprise de commerce lectronique amricaine. Sa spcialit la plus connue est la vente de livres, mais elle est diversifie dans d'autres produits, notamment dans la vente de tous types de produits culturels (CD, DVD, appareils photos numriques).

e. Service mesurable et facturable :

Les fournisseurs de services cloud computing sont capables de mesurer de faon prcise la

consommation des diffrentes ressources (CPU, Stockage, bande passante...). Cette mesure

leurs permet ensuite de facturer le client selon lusage.

Lutilisation des ressources est donc surveille, signale et gage de transparence aussi bien

pour le fournisseur que pour le consommateur du service utilis.

2. Historique :

Le concept du Cloud Computing est loin d'tre nouveau, il est mme prsent depuis des

dcennies. On en trouve les premires traces dans les annes 1960, quand John McCarty7

affirmait que "cette puissance de traitement informatique serait accessible au public dans le

futur ".

Le Cloud Computing a t mis en uvre par Amazon8 pour absorber la charge importante

des commandes faites sur leurs sites pendant les ftes de Nol. Rcemment, dautres acteurs

comme Google, IBM et Microsoft entrent sur le march du Cloud Computing.La figure ci-

dessous illustre lvolution de linformatique depuis le Minitel jusquau Cloud Computing :

Figure 2-2: Evolution de l'informatique [DIRECCTE, 2012]

II. Les facteurs dadoption du Cloud Computing :

L'adoption de la philosophie Cloud Computing ne s'est pas faite sans facteurs. Plusieurs

catalyseurs ont grandement favoris son expansion. Citons la dmocratisation de

linformatique et de lInternet, le dveloppement des rseaux informatiques et des techniques

de programmation et la crise conomique.


1. Dmocratisation de linformatique :

De nos jours, tout le monde possde un ordinateur, et la plupart des travailleurs de

l'information sont devenus familiers avec l'utilisation de la souris, du clavier et des interfaces

homme-machine conventionnelles. Cette dmocratisation tend faciliter l'adoption de

processus d'ingnierie complexe et permet aux entreprises de faire reposer leur stratgie

interne non plus sur l'informatique elle-mme, mais sur la connaissance de l'informatique par

leurs employs.

2. Dmocratisation de lInternet :

Internet a considrablement influenc nos habitudes, tant au bureau qu' la maison. Cette

technologie a suivi des volutions majeures, qui en font aujourdhui une plate-forme

dchange grande chelle, permettant la communication entre un utilisateur et une

application, mais aussi la dissmination de logiciels au sein du rseau. Cette dernire dcennie

aura vu l'augmentation du nombre dabonns Internet. La figure 2.3 dmontre le

phnomne:

Figure 2-3: Evolution du nombre d'internautes dans le monde (1995-2010) [SEMEL, 2006]

3. Dveloppement des rseaux informatiques :

Le dveloppement des rseaux informatiques est lun des facteurs cls de ladoption du

Cloud Computing. Ce progrs consiste en :

Une augmentation de la bande passante, de ce fait, il devient possible d'accder des

applications distantes sans souffrir de problmes daccs Internet ;

Fiabilit du rseau tel point que les utilisateurs transitent leurs informations

personnelles et bancaires sur le rseau ;


9 Framework : kit de composants logiciels structurels, qui sert crer les fondations ainsi que les grandes lignes de tout ou dune partie d'un logiciel. 10 Symfony : http://symfony.com/ 11 groovy :http://groovy.codehaus.org/

Apparition de la technologie de virtualisation qui permet une gestion optimise des

ressources matrielles cest--dire le fait de fonctionner un ou plusieurs systmes

dexploitation, sur un serveur au lieu den installer un seul par machine ;

Avnement des rseaux sans fils dont le dveloppement est en plein essor.

4. Dveloppement des techniques de programmation :

Au cours de ces dernires annes, de nouveaux langages et de nouvelles technologies sont

apparues. Ces techniques de programmation ont permis de changer radicalement le

comportement d'une application sans en modifier le code. C'est particulirement vrai pour les

applications web, grce des Frameworks9 tels que Symfony

10 pour PHP, ou Groovy

11 pour

Java.

III. Architectures du Cloud Computing :

1. Modle de services orients clients :

Le Cloud Computing comprend trois modles de services quil est important de les

diffrencier, savoir :

Software as a Service (SaaS): produit final pour les utilisateurs ;

Platform as a Service (PaaS) : destine aux dveloppeurs dapplications ;

Infrastructure as a Service (IaaS) : plutt gre par les architectes rseaux.

La Figure 2.4 reprsente les diffrents services du cloud computing :

Figure 2-4: Les 3 couches du Cloud Computing [PARISOT, 2011]


a. La couche SaaS (Software as a Service) :

Cest un modle qui consiste fournir des services ou des logiciels informatiques par le biais

d'Internet ou par le Web. De cette faon, l'utilisateur n'a plus besoin d'installer et maintenir les

applications sur sa machine, mais juste dun terminal pour y accder travers le Cloud

Computing. Contrairement au modle classique qui ncessite lachat de licence et linstallation

sur un serveur local, le modle SaaS propose l'application accessible distance comme un service.

b. La couche PaaS (Platform as a Service) :

Cette couche permet aux dveloppeurs d'applications d'avoir une plateforme de travail

souple, distribue et virtualise dans laquelle ils n'ont besoin d'aucune comptence dans les

domaines sous-jacents (rseau, matriel, systme dexploitation..).

Le modle PaaS abstrait les systmes dexploitation, les bases de donnes, la couche

Middleware ainsi que la couche de serveur web ncessaire au dploiement des applications.

En gnral, cette abstraction saccompagne de la fourniture dun certain nombre doutil de

dveloppement et de dploiement destins faciliter le travail des dveloppeurs sur la plate-

forme.

Les principales plateformes sont actuellement Windows Azure de Microsoft [Microsoft1],

App Engine de Google [Google] et Force.com de Salesforce [Salesforce].

c. La couche IaaS (Infrastructure as a Service) :

Cette couche forme le socle du Cloud Computing. Elle permet de fournir des ressources

physiques (serveurs, mmoire RAM, espace disque, bande passante) en tant que service.

Auparavant, l'entreprise cliente louait un serveur physique avec des caractristiques bien

dtermines, mais avec ce service elle peut louer un serveur dont les ressources peuvent

voluer en fonction de ses besoins de faon dynamique. De ce fait, Le cloud de type IaaS

simplifie le travail de certains dveloppeurs en leur permettant de sabstraire largement des

contraintes matrielles et de disposer dune capacit informatique virtuellement illimite.

Parmi les prestataires dIaaS, on peut citer : Amazon avec EC2 [Amazon] ou Orange Business

Services avec Flexible Computing [Orange].

La figure 2.5 illustre bien les caractristiques et les frontires de contrle suivant les modles

de services Cloud Computing :


Figure 2-5: Les modles de services Cloud [TALYANA, 2012]

Dans le tableau 2.1, on prsente une tude des diffrents modles de services, et ceci, suivant

leurs avantages et inconvnients :

Avantages Inconvnients

SaaS

- Libration des charges techniques

(installation, mise jour, scurit...)

- Rapidit de dploiement

- Lapplication est accessible tout moment et en tout lieu

- Possibilit de tester sans engager

- Optimisation des cots

- Soucis de confidentialit

- Dpendance aux prestataires de services

- Applications non personnalisables

- Intgration difficile avec le systme dinformations interne

PaaS

- Dveloppement dapplications sur mesure - Dploiement automatis

- Possibilit doffrir lapplication dveloppe en mode SaaS

- Abstraction de linfrastructure

- Limit par les fonctions offertes par lhbergeur (exemple aux technologies Python ou Java pour

Google App Engine)

- Problme de scurit des donnes

- Pas de contrle de machines virtuelles sous-jacentes

IaaS

- Gestion automatique de linfrastructure - Dploiement de tout type de logiciel

- Grande flexibilit dutilisation

-Besoin dadministrateurs systmes -La cration des machines virtuelles est difficile

Tableau 2-1: Avantages et inconvnients des services nuagiques

2. Modles de dploiement :

Une des caractristiques des solutions cloud tant dtre installes dans des Datacenter. On

identifie communment trois modles de dploiement, associ trois types de cloud

computing:


a. Cloud public :

Lappellation Cloud public est utilise lorsque les ressources sont fournies par un

prestataire tiers, et mutualises pour un usage par plusieurs clients. Il ny a donc aucun

investissement initial pour lutilisateur, et lon paie uniquement pour les ressources que lon

utilise. On peut citer comme exemple de cloud public :

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2);

Sun Cloud [Oracle] ;

IBMs Blue Cloud [IBM] ;

Google App Engine [Google] ;

Windows Azure Services Platform [Microsoft1].

La figure 2.6 explique larchitecture matrielle du cloud public.

Figure 2-6: Les modles de services Cloud [TALYANA, 2012]

Il sagit dun ensemble de ressources gr par des entreprises spcialises qui proposent leur

service dautres, quelles soient utilisatrices du Cloud ou elles-mmes prestataires de service

sur ce Cloud.

b. Cloud priv :

Cest un modle de dploiement interne aux entreprises ou organisations qui en sont les

propritaires. On distingue 2 types de cloud priv :

Cloud priv externe : Il est ddi une seule entreprise mais dont la gestion est

externalise un prestataire. Cest le cas par exemple avec Amazon Virtual Private

Cloud (Amazon VPC) ;


La figure 2.7 montre le schma de l'architecture matrielle du cloud priv externe :

Figure 2-7:SchmadelarchitecturematrielledunCloudexterne

Un prestataire fourni lentreprise un Cloud, quelle seule, utilisera mais la gestion choie au

fournisseur et non au client.

Cloud priv interne : Cest un type de Cloud travers lequel la Direction des systmes

dinformations est propritaire de son infrastructure qui lui permet daccder par le

biais d'un rseau scuris, interne et ferm (Figure 2.8) .

Figure 2-8:SchmadelarchitecturematrielledunCloudinterne

Il sagit dun Cloud gr et hberg en interne par lentreprise propritaire.

c. Cloud hybride :

Un cloud hybride est lutilisation de plusieurs Clouds, quils soient privs ou publics. Par

exemple, on pourra exporter nos applications dans un cloud public mais ces applications

utiliseront galement des donnes stockes sur un cloud priv. On se trouve donc dans le cas

dun cloud hybride. Lapproche hybride du Cloud Computing sera la solution pour les

entreprises qui auraient la possibilit de ne pas externaliser les donnes sensibles, do un

contrle total de leurs informations.


IV. Avantages et inconvnients du Cloud Computing :

Le Cloud Computing est indniablement lune des principales avances technologiques de

ces dernires annes. Il reprsente une forme dvolution des systmes dinformation pouvant

apporter des avantages une entreprise ainsi quun ensemble de risques. Cette section, donne

un aperu sur les apports et les limites de ce nouveau concept.

1. Avantages :

Cette partie traitera les avantages du Cloud dont bnficient le client et le fournisseur.

a. Avantages du cot client :

Les avantages du cot client sont multiples, citons :

La rduction des cots : les services cloud payants sont gnralement moins chers que

les systmes physiques traditionnels. En effet, lutilisateur n'est plus contraint

dinvestir en matriel et logiciel, il accde son service sans avoir besoin de payer

pour la maintenance rgulire ou les mises niveau ;

La matrise de budget : concept de consommation lusage ;

La flexibilit : lespace de stockage et la puissance de calcul voluent de manire

dynamique. Le client ne rserve que ce dont il a besoin, et dsactive ce dont il a plus

besoin ;

La simplicit : le cloud computing transfre la complexit dune infrastructure interne

vers le centre de calcul dun fournisseur spcialis ;

La productivit : les services cloud permettent aux collaborateurs de travailler

distance grce une simple connexion Internet ;

La scurit : les fournisseurs Cloud scurisent leurs centres de calcul non seulement du

cot physique, mais utilisent sur leurs serveurs les dernires technologies de scurit et

effectuent en permanence des mises jour des donnes clients ;

La mobilit : lutilisateur peut accder ses applications tout moment et de

nimporte quel appareil connect Internet (PC, Tablette, Smartphone ).

b. Avantages du cot fournisseur :

Les avantages dont bnficient les fournisseurs de services cloud sont les suivants:

Adoption de nouveaux services : le fournisseur de services Cloud Computing a tout

intrt complter leurs offres logicielles par de nouveaux services tel que la facilit


12 SLA (Service Level Agreement) : contrat dfinissant les engagements de l'hbergeur quant la qualit de sa prestation,

daccs, la disponibilit, la ractivit face aux montes et descentes en charge de

l'utilisateur ;

Acquisition de nouvelles comptences : le prestataire de services Cloud Computing

doit dvelopper de nouvelles comptences autres que des comptences purement

informatiques, notamment dans les domaines de la gestion des contrats, des audits des

garanties de SLA12

;

Possibilits de virtualisation : qui soffrent la mutualisation et la virtualisation des

serveurs permettent de rduire les cots tout en gagnant en efficacit et en agilit.

Ainsi, une virtualisation bien planifie permet au fournisseur dobtenir un retour sur

investissement lev et durable ;

Nouveaux modes de tarification : en mutualisant leurs offres, les fournisseurs de

solution Cloud Computing peuvent proposer des prix plus comptitifs et une

tarification attractive pour de nouveaux clients.

2. Inconvnients :

Cette partie, traite les limites de linformatique en nuage du ct client et du ct fournisseur.

a. Inconvnients du cot client :

Les risques quapporte le cloud computing ses clients sont :

La dpendance au rseau Internet : Si lutilisateur na pas de connexion Internet, ou

une connexion insuffisante, il ne pourra pas accder sa plateforme de travail ;

La confidentialit et scurit des donnes : Les risques dattaque et de perte de

confidentialit sont augments, car selon le systme utilis, lentreprise ne pourra pas

travailler ou disposer de ses donnes en dehors du rseau Internet qui est vulnrable

aux attaques et au piratage ;

La perte du contrle des donnes : Lentreprise perd la matrise de son systme

informatique. Elle dpend de son prestataire, tant au niveau technique que de la qualit

de service ;

La localisation des donnes : Il est difficile de localiser lemplacement physique des

donnes stockes lintrieur dun nuage. Ce manque de visibilit peut entraner des

problmes de scurit et de conformit.

b. Inconvnients du cot fournisseur :

Les contraintes quapporte le Cloud Computing ses fournisseurs sont les suivantes:


Adoption dune mthodologie diffrente : le cloud computing est une technologie

compltement diffrente qui demande de nouvelles connaissances et une vision

renouvele du march ;

Cot dinfrastructure lev : pour tre capable dhberger des services de plus en plus

diversifies, le fournisseur des services cloud computing doit investir dans des Data

Center. Cependant, chaque centre de donnes reprsente un investissement compris

entre 500 millions et un milliard de dollars [Naugs, 2010] ;

Dfaillance du systme : cette catgorie de risques concerne l'chec imprvisible des

mcanismes de stockage, de mmoire, de routage.

V. La scurit dans le Cloud Computing :

La notion de scurit des donnes est devenue lun des principaux sujets de discussion

propos du cloud computing car les exemples de dconvenues sont aujourdhui nombreux.

Parmi les accidents de linformatique dans les nuages, on peut citer :

Les cyber-attaques : ces attaques exploitent les failles logicielles et peuvent causer

des fuites de donnes, affectant des millions d'utilisateurs.

Les catastrophes naturelles : Ces vnements amnent les fournisseurs de services

Cloud une perte des donnes.

Les recommandations prendre en compte pour rduire les risques sont les suivantes :

Identifier les donnes et les traitements qui passeront dans le Cloud ;

Dfinir les exigences de scurit technique et juridique ;

Analyser les risques afin de dfinir les mesures de scurit mettre en place ;

Identifier le type de Cloud pertinent pour le traitement envisag ;

Choisir un prestataire prsentant des garanties suffisantes ;

Dfinir la politique de scurit interne ;

Surveiller les volutions dans le temps.

Avant dtre en mesure de confier une application informatique au nuage, il conviendra de

procder une solide analyse des risques et de contrler les vulnrabilits identifies, dans le

cadre de mesures organisationnelles, techniques et naturellement juridiques.

VI. Cloud Computing, Services Web et Grille de calcul :

Lobjectif de cette section est de dcrire la relation qui existe entre ses diffrentes

technologies ainsi que les similitudes et les diffrences entre eux.


1. Les services web :

Laccs aux systmes dinformation sappuie aujourdhui sur les technologies Internet. Les

efforts de standardisation dans ce contexte ont accentu lengouement des personnes et des

organisations pour lutilisation de lInternet et ont permis lmergence des services Web

comme support de dveloppement des applications accessibles par Internet.

a. Dfinition :

Plusieurs dfinitions des services Web ont t labores par diffrents auteurs. On cite ci-

dessous une dfinition gnralement accepte et fournie par le consortium W3C [W3C-WSA-

Group, 2004].

Un service web est un systme logiciel identifi par une URI, dont les interfaces publiques et les

associations sont dfinies et dcrites en XML13. Sa dfinition peut tre dcouverte par dautres

systmes logiciels. Ces systmes peuvent alors interagir avec le Service Web selon les modalits

indiques dans sa dfinition, en utilisant des messages XML transmis par des protocoles Internet

b. Technologies des Services Web :

Les standards XML utiliss par la technologie de services web sont :

La couche transport SOAP :

Simple Object Access Protocol (SOAP), comme protocole de communication. Les

interactions entre les services Web seffectuent par le biais denvois de messages structurs au

format XML. Le protocole SOAP qui est un standard de W3C fournit le cadre permettant ces

changes. En effet, il autorise un objet invoquer des mthodes d'objets physiquement situs

sur un autre serveur. Le transfert se fait le plus souvent l'aide du protocole HTTP14

, mais

peut galement se faire par un autre protocole, tel que le SMTP (Simple Mail Transport

Protocol).

Un message SOAP est un document XML constitu dune enveloppe contenant deux parties :

SOAP Header : c'est un lment optionnel qui contient les donnes d'en-ttes comme

les informations dauthentification et le contexte de transaction ;

SOAP Body : c'est le corps du message qui contient les appels de mthodes ainsi que

les informations sur les rponses. Il doit tre prsent de manire unique dans chaque

message ;


La figure 2.9 montre la structure dun message SOAP :

Figure 2-9:Structure d'un message SOAP [IBM, 2010]

La couche description WSDL :

WSDL (Web Service Description Language) est un langage de description de services Web

bas sur XML. Il permet de fournir une description structurelle et fonctionnelle des services

indpendamment de la plateforme et du langage utilis [IBM, 2012].

Un document WSDL est compos de deux parties :

La partie abstraite : dcrit les messages et les oprations. Elle est compose des

lments :

< types> : dfinit les types de donnes utilises par le service Web

< message> : dcrit les messages utiliss par le service Web

< portType > : contient les oprations ralises par le service Web

La partie concrte : dcrit le protocole et le type d'encodage utiliser. Elle est

compose des lments :

< binding > : dfinit les protocoles de communication utiliss par le service Web

< services > : regroupe l'ensemble de ports

La couche dcouverte UDDI :

Lannuaire UDDI (Universal Description Discovery and Integration) est un standard pour

la publication et la dcouverte des informations sur les services Web [SoftDeath, 2013].

La spcification UDDI vise crer une plate-forme indpendante, un espace de travail ouvert

pour la description, la dcouverte et l'intgration des services des entreprises.

Ce modle se compose de cinq types de structures de donnes :

Lentit fournisseur (Business Entity) : comprend des informations concernant

l'entreprise qui expose le service ;

Le service (Business Service) : reprsente lensemble des services exposs par

l'entreprise.


Les accs au service (Binding Template) : fournissent des informations sur le lieu

d'hbergement du service ;

Le type de service (tModel) : permet de donner le mode daccs au service ;

Le publisher Assertion : dcrit lensemble des informations contractuelles pour

accder au service.

Larchitecture type dun annuaire UDDI est illustre dans la Figure 2.10 ci-dessous :

Figure 2-10:Schma gnrale de l'annuaire UDDI [SOFTDEATH, 2013]

En effet, les fournisseurs de services publient les descriptions de leurs services Web en UDDI,

sous la forme de fichiers WSDL. Ainsi, les clients peuvent plus facilement rechercher les services

Web dont ils ont besoin en interrogeant le registre UDDI. Lorsqu'un client trouve une description

de service Web qui lui convient, il tlcharge son fichier WSDL depuis le registre UDDI. Ensuite,

partir des informations inscrites dans le fichier WSDL, notamment la rfrence vers le service

Web, le client peut invoquer le service et lui demander d'excuter certaines de ses fonctionnalits.

2. Grille de calcul :

Deux nouveaux concepts de calcul sont en train de modifier le monde informatique,

comme la fait Internet partir des annes 80 : ce sont les concepts de grilles de calcul ou

Grid Computing et de linformatique en nuage. Ces modles sont apparus pour rpondre une

demande croissante des scientifiques et des industriels en puissance de calcul, en ressources

de stockage et en applicatifs.

a. Dfinition :

La grille de calcul est une infrastructure virtuelle constitue dun ensemble de ressources

informatiques potentiellement partages, distribues, htrognes, dlocalises et autonomes.


Son rle consiste partager ces ressources entre des participants, des organisations et des

entreprises afin de pouvoir excuter des applications de calcul intensif ou des traitements de

trs gros volume de donnes.

Cette infrastructure est qualifie de virtuelle car les relations entre les entits qui la

composent n'existent pas sur le plan matriel mais d'un point de vue logique.

b. Avantages :

Les avantages de Grid Computing portent principalement sur [Soueid] :

Le partage de ressources informatiques (matrielles et logicielles) ;

Laccs transparent aux ressources;

Le calcul et le stockage la demande ;

Laugmentation de la puissance de calcul moindre cot ;

Fiabilit et disponibilit des services;

Lexploitation de la puissance de calcul inutilise;

Lallgement des charges des calculateurs;

Loptimisation de la productivit et du travail collaboratif.

c. Inconvnients :

Il existe plusieurs limites ce que larchitecture des grilles peut accomplir dans un

environnement dentreprise. On peut citer :

La faiblesse du niveau de scurit ;

La lenteur des temps daccs aux ressources ;

Labsence dadministration centralise ;

La difficult de cration des applications qui marchent sur toutes les plateformes ;

Le manque dadaptation des applications traditionnelles avec la grille de calcul.

d. Domaines dapplications :

La technologie de grille de calcul est utilise dans des projets ncessitant de telles puissances

de calculs. Parmi les secteurs concerns par cette technologie on cite :

Le secteur financier ;

Le secteur de la biotechnologie ;

Le secteur industriel ;

Le secteur de lastronomie.


3. Comparaison entre : Grille de calcul, Services Web et Cloud Computing :

Le tableau 2.2 reprsente une tude comparative des technologies :

Similitudes Diffrences

Cloud computing

et Grille de calcul

Les deux systmes partagent le

mme objectif qui est

lallocation de ressources informatiques (stockage et

puissance de calcul) en

fonction des demandes des

utilisateurs.

-Le cloud computing est considr comme une

volution de grille de calcul

- Linformatique en nuage noffre pas seulement des ressources la demande, mais fournit galement de

nouveaux services et fonctionnalits selon les besoins

de chaque client.

- Le cloud computing procure la notion de

virtualisation et dlasticit des ressources alors que la grille de calcul fournit les ressources de faon

quitable entre les organisations.

- Le cloud offre un accs immdiat ses applications

et ses donnes, par contre, dans le cas de grille de

calcul le temps daccs aux ressources est trs lent.

Cloud computing

et Services Web

Le cloud computing et les

services web sont

incontournables pour la

rduction du temps et des

cots associs au dploiement

et la maintenance des

applications.

Les deux technologies se diffrent dans la faon

dutilisation des ressources : le Cloud Computing focalise sur loptimisation des ressources, alors que les services Web se limitent

donner accs des capacits, sans se proccuper de

quelle faon les ressources seront utilises.

Grille de calcul et

Services Web

lutilisation de services Web est le point critique pour la

russite de la mise en place

dune infrastructure de grille, et notamment pour faire face

aux problmes dhtrognit du matriel et des logiciels.

le Cloud computing tente de renforcer le concept de

grille de calcul et d'viter le point de dfaillance

unique lorsqu'une unit choue. Le cloud computing

est conu pour agir comme un tout et ses units

composes sont automatiquement interchangeables.

Tableau 2-2:Tableau comparatif des technologies de grille de calcul, de Services Web et du Cloud Computing

VII. Cloud Computing Mobile :

Dans cette section, on prsente dabord le concept du cloud computing mobile. On passe

ensuite dcrire son architecture, ses avantages et dfis. Enfin, on expose ses diffrents

domaines dapplication.

1. Concept et principe :

Le cloud computing mobile est l'une des tendances de la technologie mobile dans lavenir.

De nombreuses dfinitions existent pour ce nouveau concept. Il sagit donc dun nouveau

modle permettant laccs des applications en mode SaaS depuis des terminaux mobiles

tels que les Smartphones, les tablettes Ces application sont construites, ralises et

hberges via la technologie du cloud computing. Le cloud computing mobile se diffrencie

de l'informatique mobile car les dispositifs mobiles excutent des applications web,


15 Une application native dsigne un logiciel tlcharger depuis un store (exemple : Google Play) et installer sur un appareil mobile.

16 Base Transceiver Station (BTS) : cest un lment de base du systme cellulaire de tlphonie mobile GSM, appel plus communment antenne-relais GSM.

bases sur le cloud plutt que des applications natives15

. [Claybrook, 2011]

2. Architecture :

Larchitecture gnrale du cloud computing mobile est reprsente dans la figure 2.11

Figure 2-11: Architecture du Cloud Computing Mobile [KKKM, 2012]

Comme lindique la figure prcdente, lopration se droule comme suit : Les clients

mobiles interagissent avec le fournisseur de services cloud en utilisant des applications web

accessibles via un navigateur. Ils se connectent donc au rseau mobile via les stations de base

(Satellite, point daccs, Base Transceiver Station16) et communiquent avec le nuage

informatique travers Internet.

VIII. Plateformes du Cloud Computing :

De nos jours, on parle de plus en plus du Cloud Computing, tant pour les solutions de type

PaaS, IaaS ou SaaS. Au cours de cette phase, on tudiera en dtails les diffrentes plateformes

proposes par les grands acteurs de linformatique en nuages. Ainsi, on prsente une tude

comparative des principales plateformes et offres SaaS.

1. Etude des principales plateformes Cloud :

Les principales plateformes des grands acteurs du Cloud Computing sont : Google App

Engine de Google, Windows Azure de Microsoft, Amazon Web Services dAmazon,

Force.com de Salesforce, OpenNebula, Eucalyptus et OpenStack. Dans cette partie, on

dtaille le fonctionnement de chacune delles.


17 JVM : Machine virtuelle Java qui permet dexcuter des programmes compils sous forme de bytecode Java. Elle assure l'indpendance du matriel et du

systme d'exploitation lors de l'excution des applications Java.

18 JRuby : http://jruby.org/

19 Scala : http://www.scala-lang.org/

a. Plateforme Google App Engine (GAE) :

Google a t un des pionniers dans le domaine du PaaS avec son fameux Google App

Engine sorti en Avril 2008. Cette plate-forme de dveloppement et d'hbergement

d'applications dans le Cloud, permet de gnrer des applications sans avoir grer

l'infrastructure correspondante [Google2]. Les avantages de la plateforme App Engine sont

nombreux. Citons quelques-uns [Google3] :

Le dmarrage simple et rapide ;

Lvolutivit automatique ;

La fiabilit et la scurit ;

Lhbergement conomique ;

La priode dessai sans risques.

Google App Engine prend en charge deux environnements dapplication, Java et Python:

lenvironnement d'excution Java: est compatible avec de nombreux

environnements logiciels Java tels que NetBeans, Eclipse Ainsi, les applications

App Engine peuvent tre crites en Java ou dans tout langage compatible JVM17

(par

exemple JRuby18

, Groovy, Scala19

, etc.).

Lenvironnement d'excution Python: inclut un interprteur et une bibliothque

Python standard. Il ne prend en charge que la version Python 2.5.

Google App Engine permet de grer l'ensemble des applications dployes grce une

console dadministration. Parmi les fonctions disponibles dans cette console on notera :

Le tableau de bord (Dashboard): Il permet aux dveloppeurs d'valuer et de

surveiller en toute simplicit le systme App Engine : il mesure les performances de

tous les principaux composants dApp Engine, savoir du magasin de donnes, de

l'infrastructure de service, du cache mmoire, de l'authentification utilisateur, de la

manipulation des images et de l'infrastructure de messagerie. Les informations

fournies sont instantanes et indiquent, pour les dernires 24 heures, la quantit de

ressources consommes la seconde.


La figure 2.12 montre le tableau de bord de la plateforme App Engine.

Figure 2-12: Tableau de bord de Google App Engine

La console dadministration de la plateforme App Engine est constitue de plusieurs lments,

notamment :

Logs: cette rubrique permet laffichage des erreurs de lapplication ;

Datastore Viewer: il permet de voir le contenu de la base de donnes ;

Application Settings: cette fonctionnalit assure le paramtrage de lapplication ;

Permissions: elle permet de grer les permissions sur lapplication ;

Version: Ce menu assure la gestion des diffrentes versions de lapplication ;

Cron jobs: le Cron jobs permet de configurer des tches planifies qui s'excutent

des heures dfinies ou des intervalles rguliers. On peut utiliser le service Cron jobs,

par exemple, pour lenvoi des e-mails de rapport quotidien, pour mettre certaines

informations jour Pour notre cas, le Cron jobs dclenche la mthode danalyse des

flux des camras IP permettant le comptage de personnes ainsi que lenvoi des

statistiques de comptage la base de donnes.

b. Fonctionnement de la plateforme App Engine :

Comme lindique la figure 2.13, les utilisateurs interagissent avec une application Web

(Python ou Java) via un site web ou un service web. Lapplication communique avec la base

de donnes Google BigTable en utilisant le langage GQL. Des traitements en arrire-plan

peuvent galement se drouler.


Figure 2-13: Fonctionnement de Google App Engine [MOCHE-SAMSON, 2009]

c. Plateforme Windows Azure de Microsoft :

Microsoft a fait le pari du succs de l'informatique en nuage en publiant la plateforme PaaS

Windows Azure. Cette plateforme permet aux dveloppeurs dhberger et intgrer des

applications dans les centres de donnes globales de Microsoft.

Windows Azure offre un portail dadministration permettant de superviser et dadministrer les

diffrents services de la plateforme. Comme lindique la figure 2.14, ce portail comporte les

sections suivantes :

Figure 2-14: Portail de gestion de la plateforme Windows Azure [ROUSSET, 2010]


La plateforme Azure propose aussi un ensemble de services destins tre utiliss

individuellement ou de manire combine par les dveloppeurs dapplications. Ces services

sont :

Windows Azure ;

SQL Azure ;

.NET services ;

Live Services ;

Windows Azure AppFabric.

d. Plateforme Amazon Web Services (AWS):

Amazon a lanc depuis 2002 un ensemble doutils et de services permettant de crer et

dhberger des applications Web. Parmi ces services on peut noter 2 services principaux :

e. Amazon EC2 (Elastic Computing Cloud):

Cest un service web qui fournit une capacit de calcul redimensionnable dans le nuage.

L'interface du service Web Amazon EC2 (figure 2.15) permet d'obtenir et de configurer des

capacits avec un minimum d'efforts. Elle fournit galement un contrle complet de

ressources informatiques et permet d'excuter lapplication sur l'environnement informatique

d'Amazon.

Figure 2-15: Portail d'administration AMAZON EC2 [DOUGLAS, 2009]


20 Bucket : cest un espace de stockage sur Amazon S3.

21 Workflow : cest est la reprsentation d'une suite de tches ou oprations effectues par une personne.

f. Amazon S3 (Simple Storage) :

Cest un service web de stockage en ligne, conu pour faciliter l'accs aux ressources

informatiques. Comme indique la figure 2.16, Amazon offre une simple interface de services

Web qui permet de stocker et d'extraire des donnes de n'importe quelle taille. Ces donnes

sont stockes dans des conteneurs appels buckets20

et sont accessibles au travers d'un

ensemble de services Web (cration, suppression, visualisation, sauvegarde, restauration).

Figure 2-16: Interface d'administration pour AMAZON S3 [SOFT32]

g. Plateforme Force.com de Salesforce :

Force.com est une plateforme de dveloppement dapplications web, lance en Septembre

2005. Elle supporte les diffrentes tapes de l'laboration d'une application, soit le

dveloppement, les tests, le dploiement, ainsi que la maintenance [Salesforce2]. Les

applications construites sur cette plateforme peuvent tre facilement partages, changes et

installes en quelques clics via le march en ligne de Salesforce.

Force.com propose galement un ensemble de fonctionnalits pour crer tout type

dapplications professionnelles :

Un systme dexploitation la demande ;

La possibilit de crer nimporte quelle base de donnes la demande ;

Un moteur de workflow21

pour grer les changes entre utilisateurs ;

Le langage de programmation Apex Code pour crer des systmes complexes ;


22 NFS (Network File System) : cest un protocole qui permet un ordinateur daccder des fichiers via un rseau.

Les services Web API de pour la programmation ;

Un environnement pour crer des interfaces graphiques sur mesure.

h. Plateforme OpenNebula :

OpenNebula est une plateforme open-source, permettant de construire n'importe quel type

de nuage (priv, public et hybride). Elle a t cre en tant que projet de recherche en 2005 et

son premier lancement public a eu lieu en mars 2008.

Cette solution gre le stockage, le rseau et les technologies de virtualisation afin de

permettre la mise en place dynamique de services multi-niveaux (des groupes de machines

virtuelles interconnectes) sur les infrastructures distribues.

Parmi les avantages dOpenNebula on peut citer :

la construction et la gestion de centres de donnes virtualiss et des nuages IaaS ;

Le haut niveau de personnalisation du cloud ;

La possibilit davoir des informations sur la localisation des machines physiques et

virtuelles.

En contrepartie, les contraintes que prsente cette plateforme sont les suivantes :

Utilisation par dfaut du protocole NFS22

qui nest pas scuris ;

Ncessit dune grande matrise de la part de ladministrateur.

Linterface dadministration de cette plateforme est reprsente dans la figure 2.17. Elle

permet aux dveloppeurs et aux utilisateurs la gestion des ressources physiques et virtuelles.

Figure 2-17: Portail d'administration de la plateforme IAAS OPENNEBULA [OPENNEBULA]


La plateforme OpenNebula est largement utilise dans de nombreux secteurs, tels que les

industries dhbergement de sites Internet, de tlcommunications ou de le-Government.

i. Plateforme Eucalyptus :

Cest une plateforme IaaS permettant de crer des solutions de type cloud priv ou hybride

[Eucalyptus]. Elle offre lutilisateur la possibilit de :

Crer, lancer, et arrter des instances de serveurs (ou machines virtuelles) en fonction

de ses besoins ;

Mettre en place des machines virtuelles isoles physiquement (qui ne s'excutent pas

sur le mme serveur physique). Comme cela en cas de panne, il sera possible de

restaurer les instances endommages et d'assurer une continuit de service ;

Grer le stockage des donnes traites par les machines virtuelles du cloud ;

Configurer de multiples grappes de serveurs comme un seul nuage ;

Sinterfacer avec le cloud dAmazon EC2.

Comme lindique la figure 2.18, la plateforme Eucalyptus fournit une interface Web

permettant aux utilisateurs deffectuer des oprations en libre-service.

Figure 2-18: Tableau de bord de la plateforme EUCALYPTUS [EUCALYPTUS]

j. Plateforme OpenStack :

Cest une plateforme open-source qui permet la construction de cloud priv et public

[Rackspace]. Elle a t lance en Mars 2010 et se caractrise par :

La scalabilit ;

La compatibilit ;

Lvolutivit.


La plateforme est compose de trois modules :

OpenStack Compute ;

OpenStack Object Storage ;

OpenStack Image Service.

Cette plateforme offre aussi un portail dadministration dont les utilisateurs et les

administrateurs se servent pour contrler les ressources alloues. La figure 2.19 montre le

tableau de bord dOpenStack.

Figure 2-19 : Tableau de bord dOPENSTACK [OPENSTACK]

IX. Etude comparative des diffrentes plateformes :

Dans cette partie, on ralise une tude comparative entre les diffrentes plateformes cloud

tudies dans la phase prcdente. La premire partie se focalise sur les plateformes PaaS. La

deuxime partie traite les diffrentes plateformes IaaS. La troisime partie est consacre la

comparaison des offres SaaS.

1. Comparatif des principales offres de Plateforme as a Service (PaaS) :

Le tableau 2.3 illustre les diffrences entre les principales plateformes PaaS et ceci en se

basant sur les critres suivants : Fournisseur, outils de dveloppement, langages supports,

systme de stockage de donnes, date de lancement et interaction avec les autres plateformes

ou services.


Plateforme Azure Google AppEngine Amazon Web Services

(AWS)

Fournisseur

Microsoft Google Amazon

Outils de

dveloppement

-Microsoft Visual

Studio

- SDK Azure Services

- Eclipse

- Google Plugin for

Eclipse

- Django

- Apache Ant

- Eclipse

- AWS Toolkit for Eclipse

Langage

supports

- .Net (C#, C++,

VB.Net, Delphi ) - PHP

- Java

- Python, Ruby

- Perl (A venir)

- Java

- Python

- PHP (Via Java)

- Dautres langages vont tre supports lavenir

- J2EE

- .Net

- PHP

- Python

- Ruby

Systme de

stockage de

donnes

- Stockage de fichiers,

tables simples,

fichiers sur lAzure Storage

- Stockage de donnes

structures sur SQL

services

- Stockage des fichiers

avec Google File System

- Base de donnes

appele Google Big

Table

Base de donnes :

- SQL Server

- MySQL

- Oracle Fichiers :

Sur le disque dur ou sur le

service

Exemples

dapplication dveloppe sur la

plateforme

- Hotmail

- Xbox Live

- Bing

- Live Mesh

- Google Wave

- Best Buy

- 3Scale

- Caucho Technology

- New York Times

- Autodesk

- Rackspace

- Harvard Medical School

Date de

lancement

- Version bta en

Octobre 2008

-Version commerciale

fin 2009

- Avril 2008 pour la

version Python

- Avril 2009 pour la

version Java

-Version bta en Aot 2006

- Version commerciale sortie

en Octobre 2008

Interaction avec

les autres

plateformes ou

services

- Interoprabilit entre

Azure et Google App

Engine

-Migration possible des

applications Zoho sur

Google App Engine.

- Intgration avec

Salesforce

- bauche dInteroprabilit entre Azure , OpenStack et Amazon

Tableau 2-3 : Etude comparative des principales plateformes PaaS

Chacune de ses plateformes prsentent des avantages ainsi que des inconvnients. Windows

Azure supporte plusieurs langages de programmation et offre une base de donnes

relationnelle. Cependant, il est limit deux instances de serveurs sur la version bta.

2. Comparatif des principales offres dinfrastructure as a Service (IaaS) :

Ltude des plateformes IaaS a permis dlaborer un comparatif des trois solutions

(GoGrid, OpenStack et AWS), prsent dans le tableau 2.4. La comparaison est base sur les

critres suivants :


Fournisseur ;

Serveur type ;

Systmes dexploitation supports ;

logiciels inclus ;

tarification ;

date de lancement.

Fournisseur ServePath Rackspace et NASA Amazon

Serveur type

- 1 Go de RAM

- Processeur mono-vis--

vis 3 GHz

- Serveur avec 2 Go de

RAM

- 80 Go despace disque

Documents

Cloud Computing Mobile : Cas d’un outil d’aide à la décision d’analyse de flux des caméras IP