Corpus Utilisés

Nous décrivons dans ce qui suit, les différentes bases employées pour évaluer les approches proposées. Nous avons 03 bases, chacune d‘elles est associée à une problématique donnée (la découverte, la composition ou la sélection).

III.1) Corpus de Découverte

Nous avons utilisé un extrait du corpus open source OWLS-TC version 2.2.1¹⁴ Ce dernier est développé par le centre allemand pour la recherche en intelligence artificielle (http://www.dfki.de/scallops). Cette version décrit un ensemble de services web à travers des documents owls, elle dispose de 1007 services web segmentés en 07 classes : le domaine d‘éducation, domaine médical, le domaine de nourriture, le domaine militaire, le domaine de voyages (tourisme), le domaine de communication, et le domaine d‘économie.

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La majorité de ces services sont extraits de l‘annuaire UDDI d‘IBM, et sont traduits du format WSDL en format OWLS de façon semi-automatique. La base propose aussi un ensemble de requêtes reparties sur les 07 classes, ces requêtes sont modélisées sous forme de document OWLS. Chaque document OWLS (service ou requête) comporte dans sa partie « profile » des éléments « profile :hasinput » et « profile :hasoutput », ces derniers sont employés comme entrées pour le module de découverte des services web. Chaque service web (i.e. document OWLS) est étiqueté manuellement par des experts humains comme étant relevant ou non par rapport à une requête donnée. En d‘autre termes, chaque service web possède une étiquette binaire (relevant ou non) par rapport à une requête donnée. Ceci permet le calcul des rappels et des précisions des approches proposées. La base offre aussi un ensemble d‘ontologies pour décrire les services et les requêtes, chaque classe de services possède une ou plusieurs ontologies. Dans ce qui suit, nous donnons un exemple d‘une description de service web et d‘une description de requête à l‘aide des éléments profile :hasinput » et « profile :hasoutput ».

 Requête

Cette requête cherche les moyens de diagnostics offerts par un hôpital donné. Concepts d‘entrée : Hospital

Concepts de sortie: Investigating

 Service

Ce service donne les prix des véhicules ayant trois roues. Nom de service : 3wheeledcar_price

Concepts d‘entrée : 3wheeledcar

Concepts de sortie : price III.2) Corpus de Composition

Le web service challenge¹⁵ est un corpus synthétique destiné pour l‘évaluation des approches de composition de services sans états. La version de l‘année 2008 WSC contient 05

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sous corpus qui ont des tailles différentes (nombre de services, nombre de concepts d‘ontologie), chacun d‘eux dispose d‘une seule requête utilisateur qui comporte un ensemble de concepts d‘entrées et de sorties, nous avons augmenté cette requête par un ensemble de bornes (05 nombre réels) sur les 05 critères de QOS adoptés. Ces bornes représentent les contraintes globales de l‘utilisateur.

Chaque service web ou requête possède une interface WSDL dont les paramètres d‘entrées/sorties sont annotés avec des ontologies OWL. Le port-type contient une seule opération. Nous avons augmenté chaque service (document WSDL) par un vecteur de 05 valeurs de QOS. Ceci permet l‘optimisation des compositions. Les intervalles de ces paramètres de QOS sont spécifiés dans la table VII.1.

Le sous corpus utilisé est généré aléatoirement, il contient 158 services, une seule requête, et une seule ontologie. Cette dernière possède 500 concepts, la requête accepte plusieurs solutions. L‘espace de recherche exploré est très large, en effet nous avons 158!+158*157*..*2+....+158*157+158 Solutions candidates. La solution optimale de la base notée c*, est une composition qui satisfait les entrées et les sorties de la requête avec le score exact, i.e. qu‘il y a une équivalence entre les entrées (respectivement les sorties) de c* et la requête, en plus elle maximise les critères de QOS positifs, et minimise les critères de QOS négatifs.

Figure VII.2. Une vue générale du défi de composition de services (WSC08)

Documents WSDL Ontologie OWL

Parsing des documents WSDL

Parsing des ontologies OWL Construction des

compositions Génération des Orchestrations BPEL

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Pour plus d‘information sur la structure de la requête et les services, veillez consulter l‘url http://www.ws-challenge.org/.

III.1)Corpus de Sélection

Il est généré de façon aléatoire, Dans ce cas, l‘utilisateur spécifie une séquence de tâches abstraites qui doivent être instanciées avec des services concrets.

La requête de l‘utilisateur est constitué de :

 05 nombres qui représentent les contraintes globales de l‘utilisateur.

 un entier noté n qui indique le nombre de tâches abstraites (voir la figure VI.4).

Par exemple l‘utilisateur peut spécifier les contraintes globales suivantes :

Coût (sol)<= borne1

Temps-exécution(sol)<= borne2 Réputation(sol)>= borne3 Disponibilité(sol)>= borne4 Fiabilité(sol)>= borne5

Chaque tâche abstraite, possède plusieurs instances de services similaires d‘un point de vue fonctionnel et différents selon le point de vue QOS.

Le nombre d‘instances varie entre 100 et 1000 services.

A Chaque instance nous associons un vecteur de 05 paramètres de QOS (le temps d‘exécution, le coût, la fiabilité, la disponibilité, la réputation).

Les intervalles de valeurs de chaque paramètre sont inspirés de [Yu et Bouguetaya, 2010] (voir la table VII.1).

Pour des raisons techniques, nous avons utilisé les valeurs log(fiabilité) et log (disponibilité) au niveau des approches de composition et de sélection, au lieu des valeurs originales de ces critères. Ceci permet l‘uniformisation des fonctions d‘agrégations, i.e. que tous les critères de QOS vont utiliser la somme comme fonction d‘agrégation, au lieu du produit. (Notons que log (a.b)=log a+ log b).

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Critère QOS Classe1 …. Classe n

Temps d’exécution 0-300(m.s) …. 0-300(m.s)

Réputation 0-5 …. 0-5

Coût 0-30($) …. 0-30($)

Fiabilité 0.5-1.0 …. 0.5-1.0

Disponibilité 0.7-1.0 …. 0.7-1.0

Table VII.1. Les intervalles des paramètres de QOS de la base de sélection [Yu et Bouguetaya, 2010]