Titre original :

Towards creating context-aware dynamically-adaptable business processes using complex event processing

Titre traduit :

Vers la création de processus métiers sensibles au contexte dynamiquement adaptables en utilisant le traitement des événements complexes

Mots-clés en français :
  • Informations contextuelles
  • Adaptation dynamique
  • Processus métier

  • Systèmes adaptatifs (technologie)
  • Temps réel (informatique)
  • Informatique omniprésente
  • Systèmes transactionnels
  • Systèmes d'information -- Gestion
  • Langue : Anglais
  • Discipline : Informatique
  • Identifiant : 2012LIL10016
  • Type de thèse : Doctorat
  • Date de soutenance : 05/06/2012

Résumé en langue originale

En plus de l'utilisation des appareils ubiquitaires qui continue à croître, nous avons accès à d'informations dites contextuelles. Ces informations permettent de connaître l'état de notre environnement et nous aident à prendre les décisions de notre vie quotidienne en fonction du contexte dans lequel nous nous positionnons. La nature statique des processus métiers ne leur permet pas d'être modifiés dynamiquement, les rendant ainsi moins utiles dans un nouveau contexte. Si nous voulons changer le comportement d'un processus métier, nous devons le stopper, le modifier et le redéployer entièrement. Pour répondre à ces problèmes, nous proposons une approche qui permet de représenter des processus métiers sensibles au contexte où les informations de contexte sont considérées comme des événements contrôlés en temps réel. Avec Ceviche, nous intégrons les informations obtenues à partir du contexte avec la capacité d'adaptation des processus métiers en cours d'exécution. De plus, l'une des originalités du cadre logiciel Ceviche vient de la définition d'une opération de désadaptation et de sa mise en oeuvre, car défaire l'adaptation peut facilement se passer mal et conduire à des états non désirés. En outre, avec Ceviche, nous apportons une propriété de stabilité au niveau du traitement des événements complexes. En définissant notre propre langage, Adaptive Business Process Language (ABPL), comme un langage pivot, Ceviche facilite l'utilisation de CEP sans les inconvénients de l'adoption anticipée de l'approche. Nous utilisons une technique de type plug-in qui permet aux événements définis en ABPL d'être utilisés dans pratiquement n'importe quel moteur CEP.

Résumé traduit

As the use of ubiquitous devices continues to grow, we have more access to pervasive information around us. This information allows us to know the state of our surroundings, and we make decisions of our everyday life based on that context information. The static nature of business processes does not allow them to be dynamically modified, thus leaving them less useful in the new context. If we want to change the behavior of a business process, we need to stop it, modify it and redeploy it entirely.To address these issues, in this thesis we present the Ceviche Framework. We bring forward an approach which allows to represent context-aware business processes where context information is considered as events which are monitored in real-time. With Ceviche we integrate the information obtained from the context with the capability of adapting business process at run-time. Also, one of the original contributions of the Ceviche Framework is the definition of a correct adaptation undoing mechanism and its implementation, as undoing an adaptation can easily go wrong and lead to undesired states and unstable processes.The implementation of the Ceviche Framework offers flexibility and dynamicity properties to the business processes, using a component-based approach, allowing the modification of their bindings at run-time. Moreover, with Ceviche we also provide a stability property in terms of CEP. By defining our own simple language, the Adaptive Business Process Language (ABPL), as a pivot language, Ceviche facilitates the use of CEP without the drawbacks of early adoption. We use a plug-in approach that allows the events defined in ABPL to be used in virtually any CEP engine.

  • Directeur(s) de thèse : Duchien, Laurence - Seinturier, Lionel
  • Laboratoire : Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (2002-2014)
  • École doctorale : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille)

AUTEUR

  • Hermosillo, Gabriel
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