Techniques intelligentes de découverte de ressources web
De nos jours, les centres de données doivent faire face à la croissance rapide de données qu’ils traitent. Ces données nécessitent une grande capacité de stockage et une puissance de traitement et de calcul considérable, en consommant une grande bande passante. La demande croissante de ressources...
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Format: | Others |
Published: |
École de technologie supérieure
2011
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Online Access: | http://espace.etsmtl.ca/880/1/DAOUADJI_Abdelhamid.pdf http://espace.etsmtl.ca/880/2/DAOUADJI_Abdelhamid%2Dweb.pdf |
Summary: | De nos jours, les centres de données doivent faire face à la croissance rapide de données
qu’ils traitent. Ces données nécessitent une grande capacité de stockage et une puissance de
traitement et de calcul considérable, en consommant une grande bande passante. La demande
croissante de ressources rend la durée de vie des infrastructures technologiques très courte.
L'investissement dans de nouvelles infrastructures devient alors risqué et coûteux.
Cependant, le développement d'internet permet le partage des infrastructures. Un nouveau
paradigme très prometteur est entrain d’émerger. C'est la technologie de la virtualisation des
ressources. Ainsi, une nouvelle façon de conceptualisation orientée vers les organisations
virtuelles et qui offre de l’infrastructure entant que service a vu le jour. Basée sur le partage
des ressources, la virtualisation permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi
d’augmenter les rendements des ressources, à l’instar des serveurs qui sont souvent sousexploités.
Néanmoins, l'environnement distribué et hétérogène des organisations virtuelles
rend la découverte et la sélection de ressources une tâche ardue.
Dans ce mémoire, nous proposons une méthode, de découverte et de recherche de ressources,
basée sur l'intelligence artificielle en utilisant les réseaux Bayésiens et l'ontologie. Cette
méthode rend possible la recherche des ressources web dans un large domaine de
représentation et de description de ressources. En plus de son originalité, notre méthode a la
particularité d'être générique. Elle prend en charge différents critères de recherche et
d'optimisation ainsi que différentes méthodes de représentations de ressources. L’évaluation
de notre approche a été effectuée dans le cadre du projet Green Star Network (GSN). Les
tests réalisés ont démontré des résultats prometteurs. |
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