Cette thèse se situe dans le domaine du Software Asset Management, de la gestion de licences et du bon respect des règles contractuelles. Elle est effectuée en collaboration avec Orange. Après un état de l’art sur le Software Asset Management (SAM) en partant des racines aux travaux les plus récents dans le Cloud et l’identification de logiciels, nous nous sommes intéressés aux méthodes de licensing des principaux éditeurs notamment Oracle, IBM et SAP. Il est vite apparu que ces éditeurs jouent de l’aspect juridique de la définition de leurs licences (propriétaires dans notre cas) et donc des incompréhensions non volontaires des utilisateurs pour mener des audits de conformité. Nos recherches se sont donc orientées vers la modélisation de ces licences pour pouvoir s’abstraire du côté juridique et -ou des contrats afin de pouvoir développer des algorithmes de placement de logiciels qui nous permettraient de rester conforme en tout temps. Cette modélisation a été effectuée à l’aide de métriques connues. Grâce à ce modèle, nous avons pu proposer une heuristique de déploiement qui permet d’optimiser plusieurs critères au moment du placement d’un logiciel dans des architectures Cloud. Cette heuristique prend en compte l’énergie, la performance, le coût des licences et la conformité. Nous nous sommes ensuite intéressés au déploiement de plusieurs logiciels en même temps pour éviter les optimisations locales qui pourraient mener à des situations dangereuses du point de vue de la conformité. Nous avons donc prouvé la NP-complétude du problème de décision du placement multiparamétrique de plusieurs logiciels dans le Cloud avant d’introduire un algorithme qui approche l’optimal en utilisant l’heuristique présentée ci-dessus. En parallèle, tous ces travaux ont été testés lors de différents Proof-Of-Concept chez Orange avant d’être intégrés totalement dans leurs outils de SAM.
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