DevOps piloté par les modèles pour l'orchestration cloud : Relier les garanties de conception et d'exécution // Model-Driven DevOps for Cloud Orchestration : Bridging Design-Time and Runtime Guarantees

L'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) repose traditionnellement sur une séparation nette entre conception et exécution, mais cette frontière ne tient plus dans les environnements cloud natifs et edge actuels, où les infrastructures sont hétérogènes, dynamiques et en constante évolution. Les hypothèses validées à la conception peuvent devenir invalides à l'exécution, et les plateformes d'orchestration modernes comme Kubernetes ou OpenStack, bien qu'efficaces, restent faiblement connectées aux environnements de modélisation architecturale. Il en résulte un écart structurel entre la spécification architecturale et le comportement opérationnel réel. Pour combler ce fossé, cette thèse propose de développer un cadre formel de modélisation des contraintes de placement sur des plateformes d'orchestration hétérogènes, en assurant une continuité entre la validation à la conception et les garanties à l'exécution. Ce cadre élèverait les contraintes de placement — localité des ressources, affinité, latence réseau, isolation sécurité, objectifs de qualité de service — au rang de construits de modélisation de premier ordre. À la conception, il permettrait une analyse statique de faisabilité et la génération automatisée d'artefacts de déploiement ; à l'exécution, il assurerait une surveillance continue de la conformité et une reconfiguration adaptative en cas de violation. Les contributions attendues incluent un langage formel de modélisation, des transformations bidirectionnelles entre modèles de conception et représentations d'exécution, ainsi qu'une intégration avec l'outillage Papyrus. L'objectif final est de garantir que l'intention architecturale reste cohérente et vérifiable tout au long du cycle de vie du système, de sa conception jusqu'à son exploitation en production.

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Model-Driven Engineering (MDE) has traditionally relied on a clear separation between design and runtime, but this boundary no longer holds in today's cloud-native and edge environments, where infrastructures are heterogeneous, dynamic, and continuously evolving. Assumptions validated at design time may become invalid during execution, and modern orchestration platforms such as Kubernetes or OpenStack, while effective, remain weakly connected to architectural modeling environments. This results in a structural gap between architectural specification and actual operational behavior. To bridge this gap, this thesis proposes to develop a formal modeling framework for placement constraints across heterogeneous orchestration platforms, ensuring continuity between design-time validation and runtime guarantees. This framework would elevate placement constraints — resource locality, affinity, network latency, security isolation, and quality-of-service objectives — to first-class modeling constructs. At design time, it would enable static feasibility analysis and automated generation of deployment artifacts; at runtime, it would ensure continuous compliance monitoring and adaptive reconfiguration in response to violations. Expected contributions include a formal modeling language, bidirectional transformations between design-time models and runtime representations, and integration with Papyrus-based tooling. The ultimate goal is to ensure that architectural intent remains consistent and verifiable throughout the entire system lifecycle, from initial design through to production operation.

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Service : LSEA (DILS)
Laboratoire : Labo.conception des systèmes embarqués et autonomes
Date de début souhaitée : 01-09-2026
Ecole doctorale : Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication (STIC)
Directeur de thèse : RADERMACHER Ansgar
Organisme : CEA
Laboratoire : DRT/DILS//LSEA
URL : https://www.lereseaudescarnot.fr/fr/institut-carnot/cea-list

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
Service : LSEA (DILS)

Master