Recherche

Systèmes Auto-adaptatifs

"Concevoir des systèmes qui évoluent et s'adaptent automatiquement aux changements de leur environnement."

Ma recherche doctorale à l'Université de Lille et Inria se concentre sur l'auto-adaptation des systèmes distribués dans le cloud. Je développe des approches innovantes pour permettre aux microservices de s'adapter dynamiquement aux variations de charge, aux pannes et aux évolutions des besoins métier.

Monitor
Plan
Execute
Analyse
2 Publications
1 Framework développé
2025 Début du doctorat
3 Domaines de recherche
Domaines

Axes de recherche

Systèmes Auto-adaptatifs

Conception de systèmes capables de modifier leur comportement en réponse aux changements de leur environnement, sans intervention humaine.

MAPE-K Feedback Loop Runtime

Cloud Computing

Optimisation des déploiements cloud et gestion dynamique des ressources pour garantir performance et résilience des applications.

Kubernetes Auto-scaling Elasticity

Business Process Management

Modélisation et optimisation des processus d'adaptation avec BPMN, intégration de l'adaptabilité dans les workflows d'entreprise.

BPMN 2.0 Workflow Camunda
Projets

Projets de recherche

Framework Open Source

AdaptiFlow

AdaptiFlow est un framework Java léger conçu pour permettre l'auto-adaptation des microservices en temps réel. Il implémente le pattern MAPE-K (Monitor, Analyze, Plan, Execute - Knowledge) pour permettre aux applications cloud de s'adapter automatiquement aux changements de leur environnement.

Monitoring en temps réel des métriques système et applicatives
Définition de règles pour la prise de décision automatique
Architecture extensible et configurable
Java 11+ Apache Docker Kubernetes

Statut

En développement actif

Voir sur GitLab
Démonstration Benchmark

Adaptable TeaStore

Adaptable TeaStore est une application de démonstration basée sur TeaStore (benchmark de référence pour les microservices) enrichie avec les capacités d'auto-adaptation d'AdaptiFlow. Elle illustre concrètement comment un système e-commerce peut s'adapter automatiquement aux pics de charge.

Application e-commerce complète avec plusieurs microservices
Gestion des montées de traffic basé sur les métriques de performance
Scénarios de test pour évaluer l'adaptabilité
Docker Compose Grafana Locust PostgreSQL

Statut

Proof of Concept

Voir sur GitLab
Publications

Publications scientifiques

Mes travaux ont été présentés dans des workshops et conférences internationales de premier plan dans le domaine du génie logiciel.

Workshop Paper 2025

AdaptiFlow: An Extensible Framework for Event-Driven Autonomy in Cloud Microservices

ZEMTSOP NDADJI B.A., Simon Bliudze, Clément Quinton.

Présentation d'AdaptiFlow, un framework léger permettant l'intégration de capacités d'auto-adaptation dans les architectures microservices existantes, avec une évaluation sur le benchmark TeaStore.

Workshop Paper 2025

Adaptable TeaStore

Simon Bliudze, Giuseppe De Palma, Saverio Giallorenzo, Ivan Lanese, Gianluigi Zavattaro, ZEMTSOP NDADJI B.A.

Affiliations

Institutions

Logo Inria

Inria

Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique

Centre de recherche de Lille, équipe spécialisée dans les systèmes distribués et l'architecture logicielle.

Université de Lille

Faculté des Sciences et Technologies

Doctorat en informatique au sein du laboratoire CRIStAL (Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille).

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Je suis ouvert aux collaborations académiques et industrielles. N'hésitez pas à me contacter pour discuter de projets communs ou de possibilités de partenariat.