Passive observation-based architectures for management of web services
Notice bibliographique
Résumé
Web Services technologies are emerging as the standard paradigm for program-to-program interactions over the Internet. A Web Service is any application that offers its functionalities through the Internet by publishing a description of its interfaces. Web Services are gaining more and more momentum and their utilization is being spread and even standardized in many areas including e -Government, e -Telecomm, e -Health, and digital imaging. The management of Web Services will play an important role for the success of this emerging technology and its adoption by both providers and consumers. As the technology matures and spreads, consumers are likely to be very picky and restrictive with regards to the quality of the offered Web Services. Another challenging factor for the management of Web Services is related to the diversity of platforms on which Web Services are developed and deployed. In this thesis, the focus is on the management of Web Services using passive observation with the intent to have open and platform-independent management architectures capable of assessing both functional and non-functional aspects of Web Services. The bulk of the observation process is carried out by model-based entities known as observers. These observers make use of formal model such as Finite State Machines, Communicating Finite State Machines, and Extended Finite State Machines. The proposed architectures include observers developed and deployed as Web Services: mono-observer architecture and multi-observer architectures. A single observer is enough for observation of a non-composite Web Service while a network of observers is preferred when observing a composite Web Service. Passive observation requires traces' collection mechanisms which are thoroughly studied and their performance compared for all architectures. A new approach for online observation based on Extended Finite State Machine is proposed to accelerate misbehaviors' detection. This approach proposes backward and forward walks in the model to reduce possible sets of states and values of variables. I adopted a pragmatic evaluation approach to assess each of my contributions: analytical analysis and proof, implementation, and real case studies. All components of management architectures have been studied, their complexities determined, developed, and deployed. The use cases used for the evaluation of the effectiveness of the architecture, including simple and composite Web Services, are also fully implemented and deployed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».