Des langages d’assemblages

dans les modèles à

composants logiciels

Christian Perez

Avalon, LIP, Lyon, France

Journée Langages @ LIP, Lyon

17 mars 2016christian.perez@inria.fr

Contenu

Du besoin de composants logiciels

Des composants logiciels

Concepts de base via le diner des philosophes

Langage de description d’assemblage

Des assemblages plus abstraits Hiérarchie, généricité, squelettes algorithmiques

Notion de connecteurs

Composants logiciels et gestion de ressources

Exemple via un cas d’utilisation « cloud »

Conclusion

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De la réalisation d’une application

Développement sur mesure

Avantage

Très spécifique, très bien adapté …

Inconvénients

… quand cela marche

Très coûteux en temps

Solution sous-optimale par manque de spécialistes

Manque d’interopérabilité

Exemples

Logiciels pour les administrations ou les grands comptes

Logiciels standard Avantages

Temps de mise sur le marché plus court

Juste à configurer Produit acquis

maintenance, évolution à la charge du « vendeur »

Inconvénients Réorganisation locale du

« business » (adaptation) Les concurrents ont aussi

accès aux fonctionnalités Adaptabilité aux besoins

limitée Exemple

Excel

Acquérir ce qui est disponible et

développer ce qui est spécifique 3/25

Le chaînon manquant ?

La notion de composant est très largement répandue...

Composants électroniques

Composants d’une voiture (depuis Henry FORD)

Composants d’un meuble, d’une construction

On fait même de la cuisine « d’assemblage »

Des composants partout ... sauf en informatique !

On reste ainsi au stade artisanal …

Et pourtant …c’est un ancien rêve de l’informatique

Les premiers travaux datent de la fin des années 60

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A global view of software engineering

evolution

procedural

technology

component

technology

object

technology

Objects,

Classes,

Smalltalk, C++,

...

Procedures,

Pascal,

C,

...

Packages,

Frameworks,

Patterns,

…

1980 1995 2000

procedural

refinement

model

technology

Models,

Metamodels,

UML, OCL, MOF,

XMI, SPEM, CWM

…

object

composition

model

transformation

From Jean Bézivin presentation, ATLAS group (Inria & LINA), Nantes, France 5/25

NOTION DE COMPOSANTS

LOGICIELS

(Une) définition d’un composant logiciel

Un composant logiciel est une unité de composition qui a , par contrat, spécifié uniquement ses interfaces et ses dépendances explicites de contextes. Un composant logiciel peut être déployé indépendamment et est sujet à composition par des tierces entités.

Définition de Szyperski et Pfister, 1997.

Exemple « Composants Logiciels »

fonctions dans une DLL Canevas

un processus Supports d’interaction

registre/mémoire

Contre exemple: les macros en C

…F(ptr)...

F(ptr){…}

DLLDLL

Processus

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Un composant CORBA

Mon

composant

composant interface

facettes

Sources

d’évènementsPuits

d’évènement

Attributs

réceptacles

FO

UR

NI

RE

QU

IS

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Construction d’une application CCM =

Assemblage d’instances de composants

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Exemple: le dîner des philosophes

ThinkingHungryStarvingEatingDead

Kant

ThinkingHungryStarvingEatingDead

Descartes

ThinkingHungryStarvingEatingDead

Aristotle

Fork

Fork

Fork

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Le dîner des philosophes (CCM)

Philosopher

name = Kant

Philosopher

name = Aristotle

Philosopher

name = Descartes

Fork

Fork

Fork

Component

Base ref.

Facet

Receptacle

Event Source

Event Sink

Observer

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Langage de description

d’assemblage (ADL)

Les ADL permettent de décrire une telle

structure

Les ADL ne sont pas restreints aux composants

Description d’une sorte de graphe

Composant: nœud avec des points de connections

nommées (les ports)

Connection: lien entre 2 ports

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Le modèle FRACTAL

Modèle hiérarchique

Composants primitives

Composants composites

Modèle à membrane

Emplacement pour les contrôleurs

(composants)

A

B

C

C

D

A

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Fractal ADL

Primitive component

14/25

Fractal ADL

Composite component

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FileSelectInputSplitter

Pull

FileSliceSelect

Push Push

Map

WordCountMap

Push Pull Push

Push

Reduce

FileSelect

Go FileSelect

Go

GoMaster

Go

Runner SplitterMerging

BufferRunner

Wordcount

Reduce

Mapper

Wordcount

Writer

Reducer

Push

Merging

Buffer

Runner

PullPush

Push

User

Push

Provider

Pull Push Push

RunnerWordReader SplitterMerging

BufferRunner

Push Pull Push

Map

WordCountMap

Mapper

Push

ProviderMerging

Buffer

Runner

Pull

Push

User

GoUser

GoUserGoUser

Go

Provider

GoProvider

Reduce

GoProvider

FileSliceSelect

User

PushResult

User

Demux

Wordcount

Reduce

Reducer

PushResult

Provider

IOstream

Word

Count

2 processes

FileSliceSelect

Provider

WordReader

Vers des ADL plus abstraits

Support de la généricité (à la C++) Introduit au niveau du composite

aComposite

Squelettes algorithmiques Pipe, farm, etc.

Introduit comme construction d’un ADL

Par exemple, via un méta-type Farm au lieu de meta-type Component (Spécialisation)

Transformation en un ADL « simple » possible

pipe ppfarm f [ worker: w ]

w

w

emitter collector

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Des liens aux connecteurs

Modèle de liens Connection directe entre ports via

les modèles d’interactions fournis par le modèle de composant

Modèle à connecteurs Réification des connections

Un nom

Un ensemble de rôles

Connecteur primitive/«composite » Fourni par le modèle à l’exécution

Définissable par l’utilisateur

Exemple Consensus, Data sharing

MxN communications

ConnectorComponent Component

roles

Component Component

ports

connector UseProvide< role user, role provider >;

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Vers un squelette MapReduce

- 19

Reducer Output

Component MapReduceexposes { In, Out}

Mapper

Mapper

InputIn

Out

MapReduce

#reducer?

#mapper?

Self-*?

BlobSeer?

BitDew?

Both?

Shuffle?

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DESCRIPTION D’APPLICATIONS

ET DE RESSOURCES « CLOUD »

VM: Virtual machine

SC: Servlet container

MultiCloud application

deployment and provisioning(cloudml.org)

CloudML abstract model (CPIM)

Notifier

SC

Admin

SC

Dispatcher

SC MongoDB

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VM: Virtual machine

SC: Servlet container

MultiCloud application

deployment and provisioning(cloudml.org)

CloudML abstract model (CPIM)

Notifier

SC

VM

Admin

SC

VM

Dispatcher

SC

VM

MongoDB

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Amazon [location: EU] Flexiant [location: UK]

SINTEF (OpenStack) [location: NO]

Notifier

Tomcat:SC

SL:VM[compute cores: 2..4,

memory: 2..4 GiB]

Admin

Jetty:SC

ML:VM[compute cores: 4..8,

memory: 4..8 GiB]

Dispatcher

Tomcat:SC

LL:VM

MongoDB

[compute cores: 8..16,

memory: 16..32 GiB]

VM: Virtual machine

SC: Servlet container

LB: Load balancer

SL: Small GNU/Linux

ML: Medium GNU/Linux

LL: Large GNU/Linux

[scalability: 1..4]

[scalability: 1..8]

[scalability: 1..8]

Adding platform specific constraints (CPSM)

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Amazon [location: EU] Flexiant [location: UK]

SINTEF (OpenStack) [location: NO]

LB

LB

LB

1:Notifier

2:Tomcat

2:Notifier

4:Tomcat

1:SL[compute cores: 4,

memory: 4 GiB]

1:Admin

1:Jetty

1:ML[compute cores: 4,

memory: 4 GiB]

1:Dispatcher

1:Tomcat

2:Dispatcher

3:Tomcat

1:LL

1:MongoDB 2:MongoDB

[compute cores: 12,

memory: 24 GiB]

VM: Virtual machine

SC: Servlet container

LB: Load balancer

SL: Small GNU/Linux

ML: Medium GNU/Linux

LL: Large GNU/Linux

Snapshot CloudML@run-time

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Conclusion

Motivation pour les modèles à composant Faciliter la ré-utilisation du code

Gestion des dépendances

Exprimer/manipuler la structure de l’application Via des ADL et/ou des interfaces d’introspection

Langage de description d’assemblage De simples descriptions de graphes

à des modèles plus abstrait Hiérarchie, généricité, squelette algorithmique, etc

De la transformation d’ADL pour la gestion de ressources Statique

Calculer un déploiement pour cloud

Dynamique / reconfiguration

ADL et modèle de data/workflow (grain fin & gros)

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