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Modélisation et intégration de types de données Local-First

Data intelligence dont Intelligence Artificielle Défis technologiques

Résumé du sujet

Les frameworks de modélisation existants ont des capacités de collaboration limitées. La collaboration au niveau des éléménts d'un modèle est une des fonctionnalités les plus souhaitées, comme déjà identifié. Cependant, la plupart des solutions s'appuient principalement sur des bases de données centralisées et son hebergées dans un cloud. Bien que ces solutions facilitent la collaboration entre les partenaires connectés en employant des techniques de contrôle de concurrence ou en adoptant une politique du "dernier écrivain gagne", elles ne supportent pas les scénarios de collaboration déconnectée, une caractéristique importante pour la conception de logiciels local-first. Cette situation présente un compromis : utiliser des solutions basées sur le cloud et sacrifier le contrôle de la propriété des données versus adopter des instances séparées sans capacités collaboratives. L'objectif de ce projet postdoctoral est de contribuer et d'étendre un cadre existant de Model-Based Systems Engineering (MBSE), construit sur des Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) spécialisés. Le but est de permettre une collaboration en temps réel grâce à des CRDTs spécifiques à la modélisation. L'approche proposée implique l'extension d'une couche middleware utilisant des CRDTs pour synchroniser de manière transparente des modèles distribués et capables de fonctionner hors ligne.

Laboratoire

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)
LSEA (DILS)
Labo.conception des systèmes embarqués et autonomes
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