La couche Infrastructure- as-a-Service (IaaS) de Cloud Computing offre un service de déploiement des images de machines virtuelles (VMIs) à la demande. Ce service fournit une plate-forme flexible pour les utilisateurs de cloud computing pour développer , déployer et tester leurs applications. Le déploiement d'une VMI implique généralement le démarrage de l'image, l'installation et la configuration des paquets de logiciels. Dans l'approche traditionnelle, lorsqu'un utilisateur de cloud demande une nouvelle plate-forme, le fournisseur de cloud sélectionne une image de modèle approprié pour cloner et déployer sur ​​les nœuds de cloud​​. L'image de modèle contient des paquets de logiciel pré-installés. Si elle ne correspond pas aux exigences, alors elle sera personnalisée ou la nouvelle image sera créé à partir de zéro pour s'adapter à la demande. Dans le cadre de la gestion des services de cloud, l'approche traditionnelle face aux questions difficiles de la manipulation de la complexité de l'interdépendance entre les paquets de logiciel, mise à l'échelle et le maintien de l' image déployée à l'exécution. Les fournisseurs de cloud souhaitent automatiser ce processus pour améliorer la performance de processus d'approvisionnement des VMIs, et de donner aux utilisateurs de cloud plus de flexibilité pour la sélection ou la création des images appropriées, tout en maximisant les avantages pour les fournisseurs en termes de temps, de ressources et de coût opérationnel. Cette thèse propose une approche pour gérer l'interdépendance des paquets de logiciels, pour modéliser et automatiser le processus de déploiement VMIs, et pour soutenir la reconfiguration VMIS à l'exécution, appelée l'approche dirigée par les modèle (Model-Driven approach). Nous nous adressons particulièrement aux défis suivants: (1) la modélisation de la variabilité des configurations d'image de machine virtuelle, (2) la réduction la quantité de transfert de données à travers le réseau, (3) l'optimisation de la consommation d'énergie des machines virtuelles; (4) la facilité à utiliser pour les utilisateurs de cloud; (5) l'automatisation du déploiement des VMIs; (6) le support de la mise à l'échelle et la reconfiguration de VMIS à l'exécution; (7) la manipulation de la topologie de déploiement complexe des VMIs . Dans notre approche, nous utilisons des techniques d'ingénierie dirigée par les modèles pour modéliser les représentations d'abstraction des configurations de VMI, le déploiement et les processus de reconfiguration d'image de machine virtuelle. Nous considérons que les VMIS comme une gamme de produits et utiliser les modèles de caractère pour représenter les configurations de VMIs. Nous définissons également le déploiement, les processus de reconfiguration et leurs facteurs (par exemple: les images de machines virtuelles, les paquets de logiciel, la plate-forme, la topologie de déploiement, etc.) comme les modèles. D'autre part, l'approche dirigée par les modèles s'appuie sur les abstractions de haut niveau de la configuration de VMIs et le déploiement de VMIs pour rendre la gestion d'images virtuelles dans le processus d'approvisionnement pour être plus flexible et plus facile que les approches traditionnelles.