Cost optimization of business processes based on time constraints on cloud resources

Optimisation du coût des processus métier basée sur des contraintes temporelles sur ressources cloud Motivé par le besoin "d'optimiser le coût de déploiement des processus métier" les organisations externalisent certaines de leurs opérations vers le cloud computing. Les fournisseurs cloud proposent des stratégies de tarification compétitives (par exemple, à la demande, réservée, ponctuelle) spécifiées en fonction des contraintes temporelles pour répondre aux demandes de changement et de dernières minutes des utilisateurs. En outre, les processus métier ont des contraintes temporelles et toute violation de ces contraintes pourrait entraîner des conséquences sévères. Par conséquent, il est nécessaire de vérifier formellement que l’allocation des ressources cloud dans le processus métier est temporellement correcte. Cependant, en l'absence d'une définition formelle des stratégies de tarification, spécifiée en langage naturel, la consistance temporelle de l'allocation des ressources cloud ne peut pas être vérifiée dans le contexte de gestion de processus métier. En outre, la variété des ressources cloud, des stratégies de tarification et des exigences des activités ne permettent pas au concepteur du processus métier de trouver facilement le coût optimal de déploiement d’un processus métier. Dans cette thèse, nous visons à: (i) améliorer le support, dans un processus métier, des contraintes temporelles des activités, des disponibilités temporelles des ressources cloud ainsi que les stratégies de tarification, (ii) minimiser le coût de déploiement des processus métier dans les ressources cloud. Pour ce faire, nous proposons une spécification formelle des ressources cloud, des stratégies de tarification et des contraintes temporelles des activités. Cette spécification est utilisée pour vérifier formellement la consistance temporelle de l’allocation des ressources cloud dans un processus métier enrichi par des contraintes temporelles. Ensuite, nous proposons deux modèles de programmation linéaire, un programme linéaire binaire et un programme mixte en nombres entiers, pour trouver le coût optimal de déploiement d’un processus métier dans les ressources cloud.