Master 2 Recherche en informatique. Vers la génération de modèles de simulation

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1 Master 2 Recherche en informatique Vers la génération de modèles de simulation Etude bibliographique I Réalisé par : Encadré par : Benkerrou Makhlouf M r Amara Touil, M r Jean Vareille M r Philippe Le Parc Février 2010

2 Table des matières 1 Introduction 2 2 L ingénierie dirigée par les modèles (IDM) Présentation de l IDM Concept fondamentaux de l IDM Modèle et systèmes Méta-modèle Méta-méta-modèle L approche MDA DSL Transformations de modèles 5 3 DSL pour un système ubiquitaire Systèmes ubiquitaires Outils de modélisation Le méta-modèle générique Meta-modèle vs simulation 9 4 Introduction à la simulation Objectifs de la simulation Domaines d applications Méthodologie générale Vérification et validation des modèles a Vérification b Validation Outils de simulation a Labview b Occam c Ptolemy II d Choix d outil 13 5 Conclusion 14 Références 15 1

3 1 Introduction Grâce aux facilités de communication et aux progrès technologiques, nous pouvons agir n importe où et à tout moment: nous commençons à vivre dans un monde ubiquitaire avec des relations de communication diverses. La complexité de conception des systèmes ubiquitaire augmente avec les besoins des utilisateurs qui ne cessent de s accroître et avec l hétérogénéité des composants introduits sur le marché. Il est nécessaire pour les concepteurs de ces systèmes de trouver un concept pour spécifie leur définition. Dans ce contexte, l ingénierie dirigée par les modèles (IDM), se présente comme une approche prometteuse pour relever ce défi. À partir d un modèle exprimé à l aide d un DSL (Domain Specific Language), et en se basant sur l IDM, on peut par exemple générer d autres modèles pour la validation (test, simulation) et l implémentation. Notre travail consiste à générer le modèle de simulation pour un système ubiquitaire à partir du DSL générique en se basant sur les concepts de l IDM. Afin de mener à bien notre travail, nous l'avons scindé en trois parties : la première situera l ingénierie dirigée par les modèles (IDM). La seconde partie présentera le méta modèle générique sur le quel nous allons travailler durant notre stage. Comme notre but est de générer un modèle de simulation, la troisième partie illustre quelques notions de simulation et un aperçu des simulateurs les plus utilisés notamment dans les systèmes ubiquitaires. Nous finirons par une conclusion de synthèse qui mettra le point sur ce que nous avons présenté et ce que nous allons faire dans le stage du master. 2

4 2 L ingénierie dirigée par les modèles (IDM) 2.1 Présentation de l IDM L ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est le domaine qui met à disposition des outils, concepts et langages pour créer et transformer des modèles afin de mécaniser le processus que les ingénieurs suivent à la main. L IDM se concentre sur une préoccupation plus abstraite que la programmation classique ce qui permet d obtenir plusieurs améliorations dans le développement de systèmes complexes. Il s agit d une forme d ingénierie générative dans laquelle tout ou partie d une application est engendrée à partir de modèles [1] Concept fondamentaux de l IDM Modèle et systèmes Un modèle est une abstraction d un système, décrit sous la forme d un ensemble de faits construits dans une intention particulière. Un modèle doit pouvoir être utilisé pour répondre à des questions sur le système modélisé [1]. Il est donc une simplification de la réalité du système à développer qui permet de mieux le comprendre. Un système peut être décrit par différents modèles liés les uns aux autres. Le système, au sens de l'idm, est ce que l'on désire modéliser. Il est le réel [2] Méta-modèle Un méta-modèle est un modèle qui définit le langage d expression d un modèle, c.-à-d. le langage de modélisation. Il permet de définir précisément les concepts manipulés dans les modèles ainsi que les relations entre ces concepts Méta-méta-modèle: langage de méta-modélisation Pour pouvoir interpréter un méta-modèle il faut disposer d une description du langage dans lequel il est écrit : un méta-modèle pour les méta-modèles. C est naturellement que l on désigne ce méta-modèle particulier par le terme de méta-méta-modèle [3]. Pour limiter le nombre de niveaux d abstraction, le méta-méta-modèle doit avoir la capacité de se décrire luimême. C est sur ces principes que se base l organisation de la modélisation de l OMG généralement décrite sous une forme pyramidale (figure 1.1). Le monde réel est représenté à la base de la pyramide (niveau M0). Les modèles représentant cette réalité constituent le niveau M1. Les méta-modèles constituent le (niveau M2). Enfin, le méta-méta-modèle, est représenté au sommet de la pyramide (niveau M3). 3

5 Fig1.1 pyramide de la modélisation OMG 2.3 L approche MDA L'approche dirigée par les modèles (Model Driven Approach MDA) est une spécification proposée fin 2001 par l'omg. Elle a été crée pour élaborer, visualiser, échanger, transformer et stocker des modèles de logiciels que la machine peut comprendre, développés indépendamment des technologies d'implémentation, et séparant les contraintes techniques des contraintes fonctionnelles. Les outils utilisés dans l'architecture MDA ont pour objectif de manipuler des modèles logiciels, de vérifier leur cohérence, de les raffiner, pour finalement les transformer automatiquement en squelettes de code, tests d'intégrations et scripts de déploiement, pour des plates-formes diverses (J2EE,.NET, CORBA). MDA peut résoudre les problèmes de portabilité, d'interopérabilité, d'évolutivité, et de documentation afin d'augmenter la productivité dans le processus de développement logiciel. 2.4 DSL L'idée de langages spécifiques au domaine DSL n'est pas récente. Selon Martin Fowler, celle-ci serait presque aussi ancienne que les langages de programmation eux-mêmes. Le concept est apparu dans la seconde moitié des années 1950 avec APT, un langage visant la programmation de machines-outils [4]. Le tableau 1.1 représente la liste de quelques langages généralement considérés comme des DSL. On peut distinguer deux approches différentes en termes de mise en œuvre des DSL: les DSL externes (Externat DSL) et les DSL internes (Embedded DSL ou Internat DSL). Un DSL externe est un langage de programmation classique : pour compiler ou interpréter un code source développé dans ce langage, ce code doit subir une analyse lexicale, syntaxique et sémantique. 4

6 À l'opposé, un DSL interne exploite les fonctionnalités d un langage existant, ce qui lui permet de ne pas redéfinir plusieurs caractéristiques qui peut hériter de son langage hôte. DSL BNF Excel HTML LATEX Make SQL Domaine d'affaires Grammaire Tableur Pages Web Typographie Moteur de production de logiciels Requêtes de bases de données 2.5 Transformations de modèles Tab 1.1 Exemples de langages spécifiques au domaine. D un point de vue utilisateur, une transformation prend un ou plusieurs modèles en entrée et génère un ou plusieurs modèles en sortie [5]. Une transformation est le fruit de la combinaison de deux composantes : une définition de transformation et un outil de transformation. Les transformations sont des processus permettant d'une part les manipulations de modèles, et d'autre part le passage d'un niveau de modèle à un autre [6]. Pour réaliser des transformations de modèles, les modèles doivent être exprimés dans un langage de modélisation étant lui-même défini à l aide d un méta-modèle. En partant des méta-modèles sources et cibles de la transformation, on distingue deux types de transformations : endogènes et exogènes. Une transformation est dite endogène si les modèles utilisés sont issus du même métamodèle. Mais lorsque les modèles sources et cibles sont de différents méta-modèles, la transformation est dite exogène ou translation. On peut subdiviser les deux catégories de transformations comme suit : Transformations endogènes Optimisation : améliorer les performances tout en maintenant la sémantique, Restructuration (refactoring) : transformation de la structure pour améliorer certains aspects de la qualité du logiciel, Simplification : transformation afin de réduire la complexité syntaxique. Transformations exogènes Synthèse : transformation d un certain niveau d abstraction vers un niveau d abstraction moins élevé. Rétro ingénierie : inverse de la synthèse. Migration : transformation d un programme écrit dans un langage vers un autre langage du même niveau d abstraction. 5

7 Un autre facteur important à prendre en considération dans les transformations concerne le niveau d abstraction. On distingue les transformations horizontales et les transformations verticales. Une transformation horizontale est une transformation où les modèles sources et cibles sont du même niveau d abstraction. À l opposé, dans une transformation verticale, les modèles impliqués sont de différents niveaux d abstraction. Pour comprendre comment se passe une transformation, il est essentiel de définir différents modèles du MDA, qui servent tout d abord à modéliser l application puis par transformation successives vont permettre de générer du code. On s intéresse ici qu aux deux modèles suivant : Le PIM (Plateform Independent Model) : Indépendant de toute plateforme, il ne connait aucune des informations sur les technologies qui vont permettre le déploiement de l application. On utilise en générale un diagramme UML pour le représenter. Le PSM (Plateform Specific Model): dépendant de la plateforme technique, il est essentiellement utilisé comme base pour la génération de code exécutable vers une plateforme. Selon [6] Quatre types de transformations sont définis entre ces deux modèles au sein des spécifications MDA. PIM vers PIM (raffinement): Cette transformation constitue un enrichissement et une spécialisation du modèle, en y apportant des informations indépendantes des spécificités d'une technologie. La description d'un modèle de répartition, de persistance des données ou de composants peut être vue comme un raffinement. PIM vers PSM (projection): C est la traduction du modèle générique, vers une plateforme d'exécution. PSM vers PSM (réalisation): C'est la mise en oeuvre concrète d'un modèle générique sur une plate-forme d'exécution. Elle consiste en l'ensemble des phases qui mènent à un logiciel exécutable, telles que la génération de code source, la compilation, le déploiement, l'instanciation et l'initialisation des composants logiciels. PSM vers PIM (reverse-engineering): Cette transformation permet l'élaboration du modèle générique à partir de l'implémentation existante d'un logiciel. En théorie, cette transformation est censée fournir un modèle générique décrivant l'application à partir d'une base de code accessible. En pratique, il est très complexe d'automatiser entièrement ce processus pour tout modèle PSM. 6

8 3 DSL pour un système ubiquitaire Les systèmes ubiquitaires sont en forte extension et leur présence dans notre vie devient de plus en plus fréquente. Construire un DSL pour un système ubiquitaire est une tâche difficile qui demande une bonne connaissance du domaine et une bonne expertise des outils de développement. De plus, cette construction doit se confronter à quelques défis tels que l outillage, l interopérabilité avec les autres langages, la formulation sémantique, l analyse du domaine, etc. 3.1 Systèmes ubiquitaires L informatique omniprésente ou ubiquitaire est une nouvelle vision introduite par Weiser [7] qui offre beaucoup de nouvelles possibilités et qui présente en même temps des défis pour la recherche. Les environnements ubiquitaires combinent des aspects complexes tels que la mobilité, les données contextuelles, les interactions ad-hoc, l hétérogénéité des dispositifs, les communications sans fil, etc. Un système ubiquitaire est souvent défini comme étant un système capable d'être à plusieurs endroits en même temps. Dans le domaine des technologies de l'information, cette définition peut être affinée dans, au moins, deux façons qui peuvent être opposés [8]. La première façon considère que les utilisateurs sont entourés de systèmes «intelligents», qui livrent l'information nécessaire. Dans ce cas, les installations informatiques sont utilisés pour localiser les utilisateurs, à comprendre leur environnement, d'anticiper leurs besoins et pour permettre que toutes les informations dont ils ont besoin sont disponibles partout et à tout moment. La deuxième approche consiste à offrir aux gens la possibilité d'être en mesure d'obtenir des informations à partir d'un système situé quelque part et de pouvoir agir en toute sécurité à ce sujet : dans ce cas, les installations informatiques sont utilisées pour permettre d'être «virtuellement» présent dans plusieurs endroits en même temps. Cette approche rentre dans notre contexte de travail. 3.2 Outils de modélisation La standardisation de l Object Management Group (OMG) des langages de modélisation graphique comme UML, SysML, Marte, a permis l adoption de ces langages par plusieurs outils. Dans notre travail nous utiliserons ce qui suit: Ecore (Eclipse core) [9] est un langage graphique de haut niveau qui défini la syntaxe abstraite d'un méta-modèle. Toutefois, la disponibilité des outils pour générer des implémentations d'un modèle Ecore signifie qu'ils sont souvent utilisés comme modèles d'application. Lorsqu'il est utilisé à cette fin, l'expressivité limitée de la syntaxe abstraite Ecore signifie que seuls les aspects de définition de données d'une application peuvent être capturés. Les syntaxes concrètes disponibles pour créer un modèle Ecore dépendent des plugins qui ont été installés dans l'espace de travail Eclipse. 7

9 Kermeta [10] dispose d un environnement de développement de métamodèles basé sur EMOF (Eclipse Meta Object Facility) dans un environnement Eclipse. Il permet de décrire le comportement des métamodèles. Il permet de définir et d'outiller de nouveaux langages en améliorant la manière de spécifier, simuler et tester la sémantique opérationnelle des métamodèles. 3.3 Le méta-modèle générique Dans [8] les auteurs proposent un méta-modèle générique (figure 4.1) qui a pour but de décrire la sémantique général du domaine ubiquitaires. Il est basé sur les systèmes à entités communicantes. Un système est représenté par l élément (System) et il peut contenir d autres systèmes grâce à la relation «ownedsystem». L élément (Entity) représente les entités qui s identifient au système par la relation «itsentity». Elle peut être composée d autres entités par la relation «ownedentity». Figure 4.1 Métamodèle générique Différents concepts sont attachés à l élément (Entity): Structure : Défini la nature des différentes parties physiques. Elle peut être mécanique, chimique ou biologique. Task : Permet de définir les taches réalisées par les entités. Behavior : Elément définissant l organisation des différentes tâches exécutées par les entités. Data : Permet de définir des propriétés des entités ou de l information échangée entre des entités communicantes. ContactInterface : Elément permettant la connexion entre les entités. Message : Elément décrivant l échange de données entre les entités. 8

10 Afin de prendre en compte les entités classiques rencontrées dans les systèmes ubiquitaires les auteurs ajoutent quelques concepts spécialisés: Energy : Les entités communiquent entre elles et accomplissent des tâches. Ce comportement nécessite une énergie à consommer. Ce concept est mis en place par l entité Energy. Device : Représente un composant physique, tel qu un capteur, un actionneur, un routeur, une unité de calcul, etc. Medium : Assure le transport des messages et de l information entre les différentes entités. User : élément utilisé pour modéliser l interaction humaine avec les entités du système. Il s agit donc d un avatar de l utilisateur. Environment : une entité particulière modélisant les conditions environnementales du système. En effet, les différentes entités qui composent le système évoluent sous certaines conditions physiques imposant des contraintes qui affectent et influencent leurs comportements. Il est donc nécessaire de les modéliser, au moins partiellement. Timeclock : permet de mesurer, d enregistrer et/ou d indiquer le temps. 3.4 Meta-modèle vs simulation Notre but est de simuler le comportement des systèmes ubiquitaires. Pour cela il y a deux méthodes: concevoir notre propre simulateur ou bien transformer le modèle du système vers des simulateurs connus. La première méthode demande beaucoup de développements et un long parcours pour la validation et la confirmation. La deuxième méthode (figure 4.2) permet de mettre en valeur l aspect d interopérabilité qui est l une des clés de l IDM. Ensuite, l utilisation d un simulateur existant permet de gagner du temps et d épargner les étapes de validation et de test de l outil. La figure 4.2 représente le contexte de notre travail qui consiste à trouve les outils (tools) nécessaire pour le passage des instances du méta-modèle générique à un modèle de simulation. Figure 4.2. Contexte du travail 9

11 4 Introduction à la simulation La simulation consiste à conduire des expérimentations sur le modèle d un système et à interpréter les observations dans le but de prendre une décision. 4.1 Objectifs de la simulation La simulation permet d améliorer la compréhension d un système sans devoir le manipuler réellement, soit parce qu il n est pas encore défini ou disponible, soit parce qu il ne peut pas être manipulé directement en raison des coûts, du temps, des ressources ou du risque [1]. La simulation peut être réalisée à partir d un scénario pré-défini ou de manière interactive. Cette dernière solution permet alors à l utilisateur de construire progressivement la trace d exécution à partir des événements qu il injecte. L utilisateur peut également voir évoluer son modèle tout au long de l exécution et ainsi contrôler visuellement le comportement du système pour une exécution donnée [1]. 4.2 Domaines d applications Historiquement, les premiers simulateurs ont été inventés pour la formation à moindre coûts des pilotes d avion. Les domaines d applications sont divers et variés: Domaine militaire Nucléaire Jeux Et bien d autres (gestion d hôpitaux, gestion de production, transports, météo,...). 4.3 Méthodologie générale L étape de modélisation est une phase essentielle de la simulation. Différents points doivent être abordés : Définir l objectif de la modélisation (lié au cahier des charges) Définir les éléments du système et les limites du système (les entrées, les sorties). Définir les interactions entre ces éléments (hiérarchie). Définir la dynamique du système (entités qui circulent entre les éléments, comportement du système au cours du temps). Abstraction (choisir les éléments du système pertinents pour l étude). 10

12 Super système Système (réel) Analyse Modèle Action Correction Modifications Programmation Résultats Modifications Expérimentation Programme de simulation 4.3 Vérification et validation des modèles Fig.2.1 Les étapes de la simulation La simulation est souvent utilisée pour savoir qu est ce qui ce passerait si?. Le problème est comment avoir confiance dans le modèle? 4.3.a Vérification Cherche d abord à répondre à la question «Construisons-nous correctement le modèle!?». Le but est de prouver la cohérence du modèle, de s assurer de la bonne utilisation des moyens de modélisation et de rendre compte de la description des exigences qui ont prévalu à l existence de ce modèle. Par définition, la vérification est "la confirmation par examen et apport de preuves tangibles (informations dont la véracité peut être démontrée, fondée sur des faits obtenus par observation, mesures, essais ou autres moyens) que les exigences spécifiées ont été satisfaites" [11]. 4.3.b Validation Cherche à répondre à la question «Construisons-nous le bon modèle!?». Il s agit ici de s assurer de la pertinence du modèle, voire si possible d une certaine forme de complétude au regard du système modélisé, de ses situations et de ses scénarios d évolution. La validation se définit comme la "confirmation par examen et apport de preuves tangibles que les exigences particulières pour un usage spécifique prévu sont satisfaites. Plusieurs validations peuvent être effectuées s il y a différents usages prévus". Ainsi, la validation permet de lier le modèle à la réalité attendue ou perçue [11]. 11

13 4.4 Outils de simulation Il existe plusieurs outils de simulation comme: Labview [12], Simulink/matlab [13], Scicos/Scilab [14], Ptolemy II [15], Occam [16] etc. 4.4.a Labview LabVIEW est un environnement de programmation graphique utilisé par des millions d'ingénieurs et de scientifiques pour développer des systèmes sophistiqués de mesure, de test et de contrôle en assemblant des icônes graphiques intuitives et des fils à la manière d'un organigramme. LabVIEW s'intègre avec des milliers de matériels et propose des centaines de bibliothèques de fonctions intégrées d'analyse et de visualisation des données, le tout permettant de créer des systèmes d'instrumentation virtuelle. 4.4.b Occam Le langage de programmation Occam a été développé par Inmos pour la programmation de ses Transputers, mais il existe des implémentations pour d'autres plates-formes. Le nom du langage est un hommage à Guillaume d'occam (Ockham) et son Rasoir d'occam. Le langage Occam est un langage procédural classique qui offre, outre l'exécution d'instructions séquentiellement (avec SEQ), l'exécution des instructions en parallèle (avec PAR) et même la mise en "parallèle asynchrone" de processus (avec ALT) pour une exécution non-déterministe d'un parmi plusieurs. L'exécution en PAR des processus se fait avec des rendez-vous, comme en Ada 9X. 4.4.c Ptolemy II Ptolemy II a été en cours de développement depuis 1996, il est le successeur de Ptolemy Classique qu était le premier environnement de modélisation pour soutenir systématiquement les modèles multiples du calcul, hiérarchiquement combinés [17]. Le noyau de Ptolémée II est une collection de classes et de package Java, pour fournir des capacités de plus en plus spécifiques. Le noyau supporte une syntaxe abstraite, une structure hiérarchique des entités avec des ports et des interconnexions. Un éditeur graphique appelé Vergil prend en charge l'édition visuelle de cette syntaxe abstraite [18]. Vergil: Vergil est une interface graphique extensible qui peut être utilisé pour saisir les modèles de Ptolemy [19]. La figure 2. 2 représente l Interface graphique de Vergil. 12

14 Figure 2. 2: Vergil, interface graphique de Ptolemy. VisualSense: conçu pour supporter une construction à base de composants de la modélisation des réseaux de capteurs sans fil qui nécessite une modélisation sophistiquée des canaux de communication, canaux de capteurs, des stratégies de localisation, les protocoles de contrôle d'accès, la consommation d'énergie dans les nœuds de capteurs, etc. 4.4.d Choix d outil L efficacité d un outil en termes de puissance de calcul pour réaliser la simulation et la capacité de l intégrer dans un processus industriel sont des critères importants à prendre en compte pour le choix d un outil. Les outils interprétant graphiquement les modèles au cours de leur simulation manquent d efficacité. Un outil de simulation par animation est donc le plus souvent utilisé pour concevoir efficacement et rapidement un premier modèle dans le but de l améliorer et le valider par simulation. 13

15 5 Conclusion Au cours de cette étude, Nous avons commencé par le recadrage de notre sujet en évoquant l ingénierie dirigée par les modèles (IDM) en donnant ses concepts fondamentaux et les différentes transformations. Puis l'accent a été mis sur le métamodèle générique développé par l équipe Susy (laboratoire LISyC) qui sera au cœur de notre travail, le concept des systèmes ubiquitaires a été introduit. Dans la dernière partie de notre état de l art nous avons donné une introduction à la simulation et mentionné les simulateurs les plus utilisés dans différents domaines notamment ceux qui sont utilisés pour les systèmes ubiquitaires. Le sujet de stage consistera à concevoir et réaliser les chaines de transformation du meta-modele vers le simulateur ptolemy II. 14

16 Références [1] Benoit Combemale, Approche de méta-modélisation pour la simulation et la vérification de modèle, application à l ingénierie des procédés : Thèse, Toulouse le 11 juillet [2] Jacques Barzic, Model Driven Architecture (MDA), mémoire d'examen probatoire en informatique, Nantes le 2 février [3] Franck Fleurey, Langage et méthode pour une ingénierie des modèles fiable, Thèse. Rennes 1, le 9 October [4] Marjan Mernik, Jan Heering and Anthony M.Sloane, When and how to develop domain- specifie languages, ACM Computing Surveys,Vol. 37, No. 4, December 2005, pp [5] Eric Piel, Ordonnancement de systèmes parallèles temps-réel, de la modélisation à la mise en œuvre par l ingénierie dirigée par les modèles, Thèse. Lille, le 14 décembre [6] David Durand, Gestion de la Qualité de Service dans les Applications Réparties sur Bus Middleware Orientés Objet Approche Dirigée par les Modèles, Thèse de Doctorat, université de Picardie Jules Verne, le 8 novembre [7] Mark Weiser, The Computer for the 21st Century [8] Amara Touil, Jean Vareille, Fred Lherminier, Philippe Le Parc, Modeling and analysing ubiquitous systems using MDE approach, UBICOMM2010, Florence, Italie, du 25 au 30 octobre 2010 [9] [10] Zoé Drey, Cyril Faucher, Franck Fleurey, Vincent Mahé, Didier, Vojtisek, Kermeta language, 3 November [11] Vincent Chapurlat, vérification et validation des modèles de système complexes: application à la modélisation d entreprise, Thèse, Université Montpellier II, Mars [12] [13] [14] [15] Philip Baldwin, Sanjeev Kohli, Edward A. Lee, Xiaojun Liu, Yang Zhao, Modeling of Sensor Nets in Ptolemy II, IPSN 04, April 26 27, 2004, Berkeley, California, USA [16] [17] Christopher Hylands, Edward Lee, Jie Liu, Xiaojun Liu, Stephen Neuendorffer, Yuhong Xiong, Yang Zhao, Haiyang Zheng, OVERVIEW OF THE PTOLEMY PROJECT, 2 juillet 2003 [18] [19] Konrad Miller, Modeling Ubiquitous Systems, Thèse Université Karlsruhe 15

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