plutôt que d’utiliser des outils dédiés. Leur utilisation n’est donc pas adaptée au domaine des SETRC. Une alternative est d’accompagner le PSM d’un modèle de prédiction de performances. Dans [87], le processus de transformation est dérivé en une seconde transformation, appelée trans- formation couplée, produisant un modèle d’analyse correspondant. Cette approche nécessite un niveau d’expertise élevé pour déterminer et évaluer les aspects qualitatifs induits par la transfor- mation, la transformation couplée étant écrite manuellement par l’utilisateur. Enfin, l’analyse du PSM nécessite de conserver les propriétés tout au long du processus de transformation : par ex- emple, en accompagnant la transformation de traces qui indiquent pour chaque élément source les éléments cibles produits[52].
Conclusion Plusieurs techniques existent autour du MDA pour obtenir un modèle analysable plus proche de l’implémentation réelle. La transformation endogène favorise la réutilisation d’outils de validation dédiés au domaine (e.g. temps-réel embarqué) aux différentes étapes de génération. Cependant, les approches alternant transformations et analyses ne sont pas adaptées au domaine du SETRC. En particulier, elles requièrent une capacité de l’utilisateur à formaliser les méthodes d’analyse. De la même façon, la production d’un modèle d’analyse complémentaire au modèle raffiné proposée dans [87], requiert également un haut niveau d’expertise sur la prédiction des per- formances du modèle raffiné. Finalement, aucun processus n’est proposé pour maîtriser l’impact du code généré sur les performances du système : notamment, l’absence de workflow adapté au domaine et basé sur des raffinements dont le coût est évalué.
3.2 Adaptabilité du processus de génération
La problématique précédente souligne le besoin d’analyser le modèle au cours de la génération afin de déterminer si l’implémentation choisie est adaptée aux propriétés du SETRC. En effet, la génération de code doit pouvoir être adaptée en fonction de ces propriétés. Premièrement, le choix de la plate-forme d’exécution visée implique l’utilisation de composants logiciels dédiés : notamment lorsqu’elle introduit des concepts spécifiques qui ne sont pas partagés avec d’autres plates-formes d’exécution. La stratégie de génération va alors dépendre de la plate-forme d’exé- cution ciblée. Deuxièmement, on peut également fournir des implémentations alternatives pour une même plate-forme. Le coût des mécanismes offerts par la plate-forme, ou les caractéristiques du système (e.g. nombre de tâches, jigue) peut influencer le choix de la stratégie. En effet, une implémentation sera appropriée pour certaines configurations et pas pour d’autres.
Développer un tel processus proposant plusieurs stratégies de génération peut être une tâche difficile, en particulier en terme de maintenance. On peut alors s’intéresser à la portabilité d’un générateur de code existant afin de l’adapter à une autre plate-forme d’exécution ou à un autre choix d’implémentation.
Pour illustrer le problème de la portabilité, nous représentons les SETRC comme un empilement de quatre couches, en partant des composants applicatifs à la plate-forme d’exécution :
1. Composants applicatifs : modèles fournis par l’utilisateur. Il représentent le système : topologie, interactions entre composants, propriétés temporelles et de dimensionnement...
Les composants s’accompagnent de code implémentant les fonctions métier de l’applica- tion à déployer.
2. Conteneurs pour composants applicatifs : code généré à partir des modèles de l’utilisateur (couche 1) pour faire le lien avec le code fonctionnel de l’intergiciel (couche 3).
3. Intergiciel : composants intergiciels servant de façade à des plates-formes d’exécution spé- cifiques. Ces composants ont leur propre sémantique d’exécution qui n’est pas nécessaire- ment identique à celle de la plate-forme d’exécution (couche 4). L’intergiciel permet ainsi de s’abstraire des différences architecturales et comportementales.
4. Plate-forme d’exécution : plate-forme matérielle et noyau.
Lorsque l’on souhaite fournir plusieurs stratégies de génération, deux solutions peuvent être en- visagées pour adapter le générateur existant : la première consiste à assurer la portabilité par un in- tergiciel générique (couche 3). Celui-ci adapte le code généré (couche 2) à la plate-forme d’exécu- tion (couche 4). Une API générique est alors définie de façon à pouvoir interagir de façon identique avec l’ensemble des plate-formes supportées. Ainsi, lorsque l’on souhaite générer du code vers une nouvelle plate-forme d’exécution, aucune modification du générateur existant n’est nécessaire. Par contre, l’API doit être réécrite pour prendre en compte les spécificités de la nouvelle plate-forme. L’objectif est alors de fournir un intergiciel qui tienne compte des différences architecturales et comportementales des plates-formes visées. Pour conclure, cette solution présente certaines lim- itations. D’une part, les composants intergiciels doivent alors être suffisamment génériques pour pouvoir être utilisés sur l’ensemble des plates-formes d’exécution visées. C’est une tâche complexe tant les différences architecturales et comportementales sont importantes. D’autre part, cela im- plique des coûts supplémentaires de développement et un impact négatif sur les performances[49] dû à l’adaptation du code.
La seconde consiste à assurer la portabilité par le générateur de code (couche 2). Dans cette situation, ce dernier fournit plusieurs stratégies de génération. Cela revient à développer plusieurs générateurs. Cependant, le développement et la maintenance de plusieurs générateurs indépen- dants représente un coût important. Pour réduire ce coût, plusieurs techniques sont possibles : – Décomposer la génération en étapes successives : la transformation du PIM en PSM se fait
progressivement par un ensemble de raffinements produisant des PSM intermédiaires. Chaque générateur est alors défini par un ensemble de raffinements qui sont sélectionnés et peuvent être partagés. La transformation est alors formalisée dans un workflow [58,82] qui décrit l’en- chaînement des étapes de raffinement. Cependant, il n’y a pas de méthodologie pour identifier et factoriser les raffinements réutilisables.
– Structurer les générateurs en couches : la transformation du PIM et PSM est définie de façon modulaire. Chaque couche définit ou redéfinit une partie de la transformation. Ce type d’ap- proche [57, 7] peut être facilement implémentée dans les transformations écrites en langages orientés-objet [7] qui bénéficient des techniques d’héritage et de composition. Cependant, dans le cas des langages de transformation relationnelle ou hybride, cette technique n’a pas été mise en avant.
– Dériver le générateur par un processus automatique de transformation : le générateur est vu comme un modèle que l’on peut transformer/raffiner par une transformation d’ordre supérieur (HOT)[79]. On définit alors un module de transformation qui définit des règles pour adapter/dériver le générateur existant. Il faut alors exécuter la transformation pour obtenir le nouveau généra- teur que l’on peut à son tour exécuter. L’utilisation de HOT dans le cadre des SETRC n’est pas clairement définie : en particulier les relations entre les différentes techniques d’adaptation.