ADEMS, un service à base de connaissances pour la configuration intelligente de médiateurs
de Gennaro Bruno
sous la direction de Christine Collet et Genoveva Vargas-Solar
Résumé
Les nouveaux contextes applicatifs et la grande variété de sources de données sont à l'origine de l'évolution des systèmes de médiation, en particulier de leurs architectures, des approches et des mécanismes d'intégration de données.
Le médiateur, composant principal d'un tel système, a évolué du rôle de gestionnaire centralisé de traitement de requêtes vers celui d'un composant logiciel mieux adapté au traitement de ces requêtes dans les nouveaux environnements hautement distribués.
Malgré ces évolutions, les systèmes de médiation existants proposent encore très souvent une architecture figée, et offrent des solutions ad-hoc pour un contexte cible, difficilement adaptable aux besoins des applications. Pour pallier ces limitations, nous proposons ADEMS, un service à base de connaissances pour la configuration de médiateurs adaptés aux besoins des applications. Ce service s'appuie sur les formalismes sémantiquement riches que sont les logiques de description et les ontologies afin de représenter toute méta-donnée sous forme de connaissances et d’autoriser un raisonnement sur ces connaissances pour configurer les médiateurs de manière "intelligente".
Le processus de configuration permet ainsi de construire des systèmes de médiation qui présentent des caractéristiques (i) d'adaptabilité à différents domaines d'application et/ou besoins applicatifs, et (ii) d'extensibilité en termes de réutilisation de ressources existantes (sources de données aussi bien que d'autre médiateurs).
Un médiateur configuré exploite également ces formalismes pour représenter ses propres données et méta-données, en particulier les requêtes. Lors du traitement d’une requête, le raisonnement joue un rôle fondamental, autorisant un processus de vérification et récriture basé sur la déduction.
Le service ADEMS a été initialement validé dans le cadre d’une application du domaine de CAI (Computer Assisted Instruction). Une seconde validation a été réalisé dans le cadre de la mise en place d’une infrastructure pour l'accès transparent à des sources de données biologiques (projet MEDIAGRID, ACIGRID).