Smartcells : a Bio-Cloud theory towards intelligent cloud computing system

摘要

Cloud computing is the future of web technologies and the goal for all web companies as well. It reinforces some old concepts of building highly scalable Internet architectures and introduces some new concepts that entirely change the way applications are built and deployed. In the recent years, some technology companies adopted the cloud computing strategy. This adoption took place when these companies have predicted that cloud computing will be the solutions of Web problems such as availability. However, organizations find it almost impossible to launch the cloud idea without adopting previous approaches like that of Service-Oriented approach. As a result of this dependency, web service problems are transferred into the cloud. Indeed, the current cloud’s availability is too expensive due to service replication, some cloud services face performance problem, a majority of these services is weak regarding security, and cloud services are randomly discovered while it is difficult to precisely select the best ones in addition to being spontaneously fabricated in an ocean of services. Moreover, it is impossible to validate cloud services especially before runtime. Finally, according to the W3C standards, cloud services are not yet internationalized. Indeed, the predicted web is a smart service model while it lacks intelligence and autonomy. This is why the adoption of service-oriented model was not an ideal decision. In order to minimize the consequences of cloud problems and achieve more benefits, each cloud company builds its own cloud platform. Currently, cloud vendors are facing a big problem that can be summarized by the “Cloud Platform Battle”. The budget of this battle will cost about billions of dollars due to the absence of an agreement to reach a standard cloud platform. Why intelligent collaboration is not applied between distributed clouds to achieve better Cloud Computing results? The appropriate approach is to restructure the cloud model basis to recover its issues. Multiple intelligent techniques may be used to develop advanced intelligent Cloud systems. Classical examples of distributed intelligent systems include: human body, social insect colonies, flocks of vertebrates, multi-agent systems, transportation systems, multi-robot systems, and wireless sensor networks. However, the intelligent system that could be imitated is the human body system, in which billions of body cells work together to achieve accurate results. Inspired by Bio-Informatics strategy that benefits from technologies to solve biological facts (like our genes), this thesis research proposes a novel Bio-Cloud strategy which imitates biological facts (like brain and genes) in solving the Cloud Computing issues. Based on Bio-Cloud strategy, I have developed through this thesis project the “SmartCells” framework as a smart solution for Cloud problems. SmartCells framework covers:ud1) Cloud problems which are inherited from the service paradigm (like issues of service reusability, security, etc.);ud 2) The intelligence insufficiency problem in Cloud Computing systems. SmartCells depends on collaborations between smart components (Cells) that take advantage of the variety of already built web service components to produce an intelligent Cloud system.ududLe « Cloud Computing » est certes le futur des technologies du web. Il renforce certains vieux conceptsudde construction d’architectures internet hautement évolutifs, et introduit de nouveaux concepts qui changent complètement la façon dont les applications sont développées et déployées. Au cours des dernières années, certaines entreprises technologiques ont adopté la stratégie du Cloud Computing. Cette adoption a eu lieu lorsque ces entreprises ont prédit que le Cloud Computing sera les solutions des plusieurs problèmes Web tels que la disponibilité. Toutefois, les organisations pensent qu'il est presque impossible de lancer l'idée du « Cloud » sans adopter les concepts et les normes antérieures comme celle du paradigme orienté service (Service-Oriented Paradigm). En raison de cette dépendance, lesudproblèmes de l'approche orientée service et services web sont transférés au Cloud. En effet, la disponibilité du Cloud actuel s’avère trop chère à cause de la reproduction de services, certains services Cloud sont confrontés à des problèmes de performances, une majorité des services Cloud est faible en matière de sécurité, et ces services sont découverts d’une façon aléatoire, il est difficile de choisir le meilleur d’entre eux ainsi qu’ils sont composés d’un groupe de services web dans un monde de services. Egalement, il est impossible de valider les services Cloud en particulier, avant le temps d’exécution. Finalement, selon les normes du W3C, les services Cloud ne sont pas encore internationalisés. En effet, le web comme prévu, est un modèle de service intelligent bien qu’il manque d’intelligence et d’autonomie.udAinsi, l'adoption d'un modèle axé sur le service n’était pas une décision idéale. Afin de minimiser lesudconséquences des problèmes du Cloud et réaliser plus de profits, certaines entreprises de Cloud développent leurs propres plateformes de Cloud Computing. Actuellement, les fournisseurs du Cloud font face à un grand problème qui peut se résumer par la « Bataille de la plateforme Cloud ». Le budget de cette bataille coûte des milliards de dollars en l’absence d’un accord pour accéder à une plateforme Cloud standard. Pourquoi une collaboration intelligente n’est pas mise en place entre les nuagesuddistribués pour obtenir de meilleurs résultats ? L’approche appropriée est de restructurer le modèle deudcloud afin de couvrir ses problèmes. Des techniques intelligentes multiples peuvent être utilisées pouruddévelopper des systèmes Cloud intelligents avancés. Parmi les exemples classiques de systèmes intelligents distribués se trouvent : le corps humain, les colonies d’insectes sociaux, les troupeaux de vertébrés, les systèmes multi-agents, les systèmes de transport, les systèmes multi-robots, et les réseaux de capteurs sans fils. Toutefois, le système intelligent qui pourrait être imité est le système du corps humain dans lequel vivent des milliards de cellules du corps et travaillent ensemble pour atteindre des résultats précis. En s’inspirant de la stratégie Bio-Informatique qui bénéficie de technologies pour résoudre des faits biologiques (comme les gènes). Cette thèse propose une nouvelle stratégie Bio-Cloud qui imite des faits biologiques (comme le cerveau et les gènes) pour résoudre les problèmes du Cloud Computing mentionnés ci-haut. Ainsi, en me basant sur la stratégie Bio-Cloud, j’ai développé au cours de cette thèse la théorieud« SmartCells » conçue comme une proposition (approche) cherchant à résoudre les problèmes du Cloud Computing. Cette approche couvre : ud1) les problèmes hérités du paradigme services (comme les questions de réutilisation de services, lesudquestions de sécurité, etc.); ud2) le problème d’insuffisance d’intelligence dans les systèmes du Cloud Computing. SmartCells se baseudsur la collaboration entre les composants intelligents (les Cellules) qui profitent de la variété desudcomposants des services web déjà construits afin de produire un système de Cloud intelligent.