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Transformations sémantiques pour l'évolution des modèles de données

Ait Oubelli, Lynda. Transformations sémantiques pour l'évolution des modèles de données. PhD, Informatique et Télécommunication, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2020, 130 p.

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Abstract

Lors du développement d’un système complexe, les modèles de données sont la clé d’un processus d’ingénierie réussi : ils contiennent et organisent toutes les informations manipulées par les différentes fonctions impliquées dans la conception du système. Le fait que les modèles de données évoluent tout au long de la conception soulève des problèmes de maintenance des données déjà produites. Notre travail aborde la problématique de l’évolution des modèles de données dans un environnement d’ingénierie dirigée par les modèles (IDM). Nous nous concentrons sur la minimisation de l’impact de l’évolution du modèle de données sur le processus de développement du système dans le domaine spécifique de l’ingénierie spatiale. Dans l’industrie spatiale, l’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un domaine clé pour modéliser les échanges de données avec les satellites. Lors de la préparation d’une mission spatiale, les modèles de données doivent être comparés d’une version à l’autre. Ainsi, en raison de la croissance des changements en terme de type et de nombre, il devient difficile de les suivre. De nouvelles méthodes et techniques pour comprendre et représenter les différences et les points communs entre les différentes versions du modèle sont indispensables. Des recherches récentes traitent le processus d’évolution entre les deux couches architecturales (M2 / M1) de l’IDM. Dans cette thèse, nous avons exploré l’utilisation des couches (M1 / M0) de la même architecture afin de définir un ensemble d’opérateurs complexes et leur composition qui encapsulent à la fois l’évolution du modèle de données et la migration des données. L’utilisation de ces opérateurs améliore la qualité des résultats lors de la migration des données, en assurant la conservation complète de l’information contenue dans les données. Dans la première partie de cette thèse, nous sommes concentrés sur la façon de gérer les différences structurelles au cours du processus d’évolution. L’approche proposée repose sur la détection des différences et la construction d’opérateurs d’évolution. Après, nous avons étudié les performances de l’approche à base des modèles (MBD) sur deux missions spatiales, nommées PHARAO et MICROSCOPE. Ensuite, nous avons présenté une approche observationnelle sémantique pour traiter l’évolution des modèles de données au niveau M1. L’intérêt principal de l’approche proposée est la transposition du problème d’accessibilité de l’information dans un modèle de données, en un problème de chemin dans un graphe orienté et étiqueté. L’approche s’est révélée capable de capturer toutes les évolutions d’un modèle de données dans une liste d’opérateurs logique au lieu d’une liste non exhaustive d’opérateurs d’évolution. Elle est générique car peu importe le type de modèle de données en entrée, si le modèle de données est interprété correctement en ldg puis en le projette sur chaque concept, nous obtenons un ensemble de lts, on peut vérifier la conservation de l’information.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Aït-Ameur, Yamine and Bedouet, Judicaël
Statistics:download
Deposited On:13 Oct 2020 09:34

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