Unifying Service Oriented Technologies for the Specification and Detection of their Antipatterns

Les logiciels basés sur les services (SBSs) sont développés en utilisant l'Architecture Orientée Services (SOA), comme les SOAP Web services, Service Component Architecture (SCA) et REST. Pourtant, comme tous les autres systèmes complexes, les SBSs sont sujets aux changements. Les changements peuvent être fonctionnelles ou non fonctionnelles et peuvent apparaître à la conception ou a l'implémentation. Ces changements peuvent dégrader la qualité de la conception et la qualité de service (QoS) dans les SBS en introduisant des mauvaises solutions—antipatrons de services. La présence d'antipatron de services dans les SBSs peut entraver l'entretien futur et l'évolution de SBSs. L'évaluation de la qualité de la conception et de la qualité de service de SBSs via la détection des antipatrons de services peut faciliter leur maintenance et leur évolution. Bien qu'il existe quelques points communs entre les différentes technologies SBS, ils varient dans leurs (1) building blocks, (2) les styles de composition, (3) la méthodologie de développement et (4) les styles de communication ou d'interaction client; ce qui posent des défis pour les analyser d'une manière unique. La littérature actuelle manque une approche unifiée pour évaluer la qualité de la conception et de la QoS SBS. Pour répondre à ce besoin, cette thèse présente un méta-modèle unifiant trois technologies SBSs : Web services, SCA et REST. Nous utilisons ce méta-modèle, pour créer une approche unifiée, SODA (Service Oriented Détection for Antipatterns), soutenue par un framework, SOFA (Service Oriented Framework for Antipatterns), pour évaluer la conception et la QoS des SBSs. En utilisant l'approche SODA, nous définissons des règles de détection pour 31 antipatrons de service et 10 patrons de service indépendamment de leurs technologies. Basé sur ces règles, nous générons automatiquement (pour SCA et Web services) ou implémentons (pour REST) leurs algorithmes de detection. Nous appliquons et validons ces algorithmes en termes de precision et de rappel sur (1) deux systemes de SCA, (2) plus de 120 Web services et (3) un ensemble de 15 services REST largement utilisés, incluant Facebook, Twitter et YouTube. Les résultats de détection fournissent des preuves de la présence d'antipatrons de services dans les SBS. Notre méthode de détection possède une précision et un rappel élevées et une performance de détection acceptable en termes de temps. Notre approche SODA et l'outil sous-jacent peuvent aider les praticiens à évaluer leur SBS, ce qui peut entraîner un SBS (1) avec une meilleure qualité de conception et un entretien facilité et (2) une QoS améliorée pour les utilisateurs finaux comparé à un SBS contenant les antipatrons de services.