Cette Section résume les principales contributions réalisées dans cette thèse.
2.2.1 Un méta-modèle pour définir des critères de QoC
Afin de déterminer la manière la plus courante d’estimer la qualité d’une information de contexte, nous avons mené une première étude sur les critères de QoC les plus évoqués dans la littérature. Huit listes de critères provenant de sources différentes ont été étudiées. Nous avons identifié au total 15 sémantiques différentes de critère. Parmi elles, seule une est
commune à toutes les listes étudiées. La Section3.1détaille cette étude dont le Tableau 2
en dresse le bilan. L’enseignement que nous avons retenu de cette étude est qu’aucune liste de critères ne saurait répondre à l’ensemble des besoins des applications, chacune ayant sa propose méthode de calcul de la qualité d’une information de contexte.
Nous avons alors porté notre attention sur la réalisation d’un modèle susceptible de représenter tout type de critère de QoC et notamment ceux identifiés dans notre étude de critères. Sept modèles ou méta-modèles provenant de domaines similaires ou connexes ont ainsi été considérés. Notre analyse avait pour objectif d’identifier des éléments de conception qui soient réutilisables et qui apportent les propriétés d’expressivié, de généricité et de
calculabilité que nous recherchions. Les détails de cette étude sont disponibles dans la
Section3.4.
L’assemblage des éléments de conception identifiés comme pertinents dans l’étude des modèles a pour résultat QoCIM (Quality of Context Information Model), notre méta-modèle dédié à la modélisation de critères de QoC. QoCIM étant le résultat de notre étude des modèles, il supporte les trois propriétés que nous recherchions (généricité, expressivité et calculabilité). Basé sur QoCIM, un outil graphique de modélisation de critères de QoC a été développé. Il permet de définir facilement de nouveaux critères ou de réutiliser des critères existants. Enfin, il permet de générer automatiquement le code source Java correspondant
à chaque critère. La présentation détaillée du méta-modèle et de notre outil est l’objet du
Chapitre4.
2.2.2 Des fonctions de traitement d’informations de contexte et méta-données de QoC
Grâce au méta-modèle QoCIM et son éditeur graphique associé, les développeurs sont en mesure de concevoir leurs propres critères de QoC ou en réutiliser d’autres. Ces critères servent alors à qualifier les informations produites par les sources et aident les applications à énoncer de meilleures suggestions. Les traitements intermédiaires effectués sur les informations de contexte doivent maintenant être identifiés afin de déterminer ceux à opérer sur les méta-données de QoC et ainsi obtenir une gestion de bout en bout de la QoC.
Une étude a donc été menée pour identifier les fonctions couramment utilisées dans la littérature. Six gestionnaires de contexte présentant des étapes intermédiaires de traitement ont été considérés. De cette étude, nous avons retenu les cinq fonctions les plus évoquées parmi les onze identifiées afin de spécifier par la suite les traitements à opérer sur les informations de contexte et leurs méta-données de QoC. Cette étude est disponible dans le
Chapitre5dont le Tableau4en dresse le bilan.
Le Chapitre 6 est décomposé en deux parties. La première, Section 6.2, spécifie six
fonctions de traitement simple des méta-données de QoC comme par exemple ajouter ou
supprimer les méta-données d’une information de contexte. La seconde partie, Section6.3,
présente des fonctions de traitement plus élaborées. La section reprend chacune des cinq fonctions retenues dans l’étude précédente et spécifie pour chacune d’elles le traitement qu’elle opère sur les informations de contexte et sur les méta-données de QoC. Une description détaillée des paramètres de configuration des fonctions est également disponible. La spécification de ces fonctions constitue ainsi le chaînon indispensable pour effectuer une gestion de la QoC de bout en bout.
2.2.3 Des outils d’aide au développement de nouveaux gestionnaires de contexte distribués
Des outils ont été développés dans cette thèse pour faciliter la conception de nouvelles
entités logicielles qui composent un gestionnaire de contexte distribué. Le Chapitre7décrit
dans une première partie, Section7.3, le processus que nous avons élaboré à destination des
développeurs et qui utilise nos outils.
Le processus se décompose en cinq étapes et peut produire de nouvelles sources d’informations, des applications ou des entités de logicielles de traitement d’informations de contexte et de méta-données de QoC. Notre éditeur graphique de modélisation de critères de QoC supporte les trois premières étapes du processus. Elles ont pour objectif de définir les critères de QoC manipulés par l’entité logicielle développée. La quatrième étape s’appuie sur un outil de configuration du système de dissémination des informations selon leurs méta-données de QoC. Enfin, nous proposons pour la dernière étape du
processus un support pour l’exécution automatisée des fonctions du Chapitre6que nous
Chapitre 2 : Définition d’un cadriciel de gestion de bout en bout de la QoC
a pour objectif de configurer les traitements nécessaires pour fournir aux applications les informations avec le niveau d’abstraction dont elles ont besoin.
La deuxième partie du chapitre, Section 7.4, présente les résultats des évaluations
que nous avons menées concernant le surcoût apporté par notre solution en terme de performance que doivent supporter les gestionnaires de contexte. Nos différentes études ont montré que dans la plupart des cas d’utilisation, le surcoût engendré par notre solution est acceptable. Néanmoins, des limites maximales ne doivent pas être dépassées afin de ne pas impacter significativement les performances globales des gestionnaires de contexte, comme par exemple, le nombre de critères de QoC à associer à une information de contexte. Nos études nous ont permis d’identifier ces limites et ainsi guider les développeurs dans leurs choix de conception.