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Theses

Efficient persistence, query, and transformation of large models

Résumé : L’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) est une méthode de développement logicielle ayant pour but d’améliorer la productivité et la qualité logicielle en utilisant les modèles comme artefacts de premiers plans durant le processus développement. Dans cette approche, les modèles sont typiquement utilisés pour représenter des vues abstraites d’un système, manipuler des données, valider des propriétés, et sont finalement transformés en ressources applicatives (code, documentation, tests, etc). Bien que les techniques d’IDM aient montré des résultats positifs lors de leurs intégrations dans des processus industriels, les études montrent que la mise à l’échelle des solutions existantes est un des freins majeurs à l’adoption de l’IDM dans l’industrie. Ces problématiques sont particulièrement importantes dans le cadre d’approches génératives, qui nécessitent des techniques efficaces de stockage, requêtage, et transformation de grands modèles typiquement construits dans un contexte mono-utilisateur. Plusieurs solutions de persistance, requêtage, et transformations basées sur des bases de données relationnelles ou NoSQL ont été proposées pour améliorer le passage à l’échelle, mais ces dernières sont souvent basées sur une seule sérialisation model/base de données, adaptée à une activité de modélisation particulière, mais peu efficace pour d’autres cas d’utilisation. Par exemple, une sérialisation en graphe est optimisée pour calculer des chemins de navigations complexes,mais n’est pas adaptée pour accéder à des valeurs atomiques de manière répétée. De plus, les frameworks de modélisations existants ont été initialement développés pour gérer des activités simples, et leurs APIs n’ont pas évolué pour gérer les modèles de grande taille, limitant les performances des outils actuels. Dans cette thèse nous présentons une nouvelle infrastructure de modélisation ayant pour but de résoudre les problèmes de passage à l’échelle en proposant (i) un framework de persistance permettant de choisir la représentation bas niveau la plus adaptée à un cas d’utilisation, (ii) une solution de requêtage efficace qui délègue les navigations complexes à la base de données stockant le modèle,bénéficiant de ses optimisations bas niveau et améliorant significativement les performances en terme de temps d’exécution et consommation mémoire, et (iii) une approche de transformation de modèles qui calcule directement les transformations au niveau de la base de données. Nos solutions sont construites en utilisant des standards OMG tels que UML et OCL, et sont intégrées dans les solutions de modélisations majeures telles que ATL ou EMF.
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Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01668561
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Wednesday, December 20, 2017 - 10:20:30 AM
Last modification on : Wednesday, June 24, 2020 - 4:19:51 PM

File

2017IMTA0049_Daniel_Gwendal.pd...
Version validated by the jury (STAR)

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  • HAL Id : tel-01668561, version 1

Citation

Gwendal Daniel. Efficient persistence, query, and transformation of large models. Programming Languages [cs.PL]. Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique, 2017. English. ⟨NNT : 2017IMTA0049⟩. ⟨tel-01668561⟩

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