論文の概要: Patterns of Multi-Container Composition for Service Orchestration with Docker Compose
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11293v2
- Date: Wed, 8 May 2024 08:36:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 19:40:17.626832
- Title: Patterns of Multi-Container Composition for Service Orchestration with Docker Compose
- Title(参考訳): Docker Composeによるサービスオーケストレーションのためのマルチコンテナ構成パターン
- Authors: Kalvin Eng, Abram Hindle, Eleni Stroulia,
- Abstract要約: この作業は、Docker Composeを複数のサービスコンテナを実行するオーケストレーションツールとして使用する、成功したプロジェクトのデータセットをキュレートする。
データと分析の収集により、反復するマルチコンテナ構成パターンの識別と命名が可能になる。
これらのパターンは、ソフトウェアシステムが現実世界でどのようにオーケストレーションされているかを強調し、独自のサービスオーケストレーションを構築したい人なら誰でも例を挙げることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.1861106408299635
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Software design patterns present general code solutions to common software design problems. Modern software systems rely heavily on containers for running their constituent service components. Yet, despite the prevalence of ready-to-use Docker service images ready to participate in multi-container service compositions of applications, developers do not have much guidance on how to compose their own Docker service orchestrations. Thus in this work, we curate a dataset of successful projects that employ Docker Compose as an orchestration tool to run multiple service containers; then, we engage in qualitative and quantitative analysis of Docker Compose configurations. The collection of data and analysis enables the identification and naming of repeating multi-container composition patterns that are used in numerous successful open-source projects, much like software design patterns. These patterns highlight how software systems are orchestrated in the real-world and can give examples to anybody wishing to compose their own service orchestrations. These contributions also advance empirical research in software engineering patterns as evidence is provided about how Docker Compose is used.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア設計パターンは、一般的なソフトウェア設計問題に対する一般的なコードソリューションを提供する。
現代のソフトウェアシステムは、構成サービスコンポーネントを実行するためのコンテナに大きく依存しています。
しかし、アプリケーションのマルチコンテナサービス構成に参加する準備ができているDockerサービスイメージが多用されているにもかかわらず、開発者は独自のDockerサービスオーケストレーションを構築する方法に関するガイダンスをあまり持っていない。
この作業では、Docker Composeを複数のサービスコンテナを実行するオーケストレーションツールとして使用する成功したプロジェクトのデータセットをキュレートします。
データと分析の収集により、ソフトウェア設計パターンのように、多くの成功したオープンソースプロジェクトで使用される、反復的なマルチコンテナ構成パターンの識別と命名が可能になる。
これらのパターンは、ソフトウェアシステムが現実世界でどのようにオーケストレーションされているかを強調し、独自のサービスオーケストレーションを構築したい人なら誰でも例を挙げることができる。
これらのコントリビューションは、Docker Composeの使用方法に関する証拠として、ソフトウェアエンジニアリングパターンに関する実証的研究も進めている。
関連論文リスト
- SPViz: A DSL-Driven Approach for Software Project Visualization Tooling [0.0]
我々は、ソフトウェアアーキテクトが自身のプロジェクト可視化ツールを定義し、適応できるようにするDSL駆動のアプローチを提案する。
SPVizは、カスタマイズされたプロジェクト固有の可視化ツールを自動で合成する方法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-30T14:41:40Z) - CRAFT: Customizing LLMs by Creating and Retrieving from Specialized
Toolsets [75.64181719386497]
大規模言語モデル(LLM)のためのツール作成・検索フレームワークであるCRAFTを提案する。
タスク用に特別にキュレートされたツールセットを作成し、複雑なタスクを解決する能力を高めるためにこれらのセットからツールを取得するコンポーネントをLLMに装備する。
本手法はフレキシブルに設計されており,既製のLCMを細かな調整なしに未確認領域やモダリティに適応するためのプラグアンドプレイ方式を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T17:40:26Z) - Collaborative, Code-Proximal Dynamic Software Visualization within Code
Editors [55.57032418885258]
本稿では,コードエディタに組み込むソフトウェアビジュアライゼーション手法の設計と実装について紹介する。
私たちのコントリビューションは、ソフトウェアシステムの実行時の動作の動的解析を使用するという点で、関連する作業と異なります。
私たちの視覚化アプローチは、一般的なリモートペアプログラミングツールを強化し、共有コード都市を利用することで協調的に使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T06:35:40Z) - Visually Analyzing Company-wide Software Service Dependencies: An
Industrial Case Study [9.622718933870999]
SAP内で開発された,力によるサービス依存性の可視化とフィルタリングツールを提案する。
ツールのユースケースには、サービスリタイアを導くこと、サービスデプロイメントの展望を理解することが含まれる。
最終バージョンでは、ユーザは企業全体のサービス消費を視覚的に理解でき、データ駆動による意思決定をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-18T15:57:57Z) - Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker [9.979005459305117]
Dockerはコンテナ化サービスであり、Webサイト、データベース、アプリケーションのAPI、機械学習(ML)モデルを数行のコードで簡単にデプロイできる。
私たちは、MLベースのプロジェクトのデプロイにDockerがどのように使用されているのかを理解するために、探索的な調査を実施しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T18:13:30Z) - Concepts and Algorithms for Agent-based Decentralized and Integrated
Scheduling of Production and Auxiliary Processes [78.120734120667]
本稿ではエージェントベースの分散型統合スケジューリング手法について述べる。
要求の一部は、線形にスケールする通信アーキテクチャを開発することである。
このアプローチは、工業的要件に基づいた例を使って説明されます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T18:44:29Z) - OneLabeler: A Flexible System for Building Data Labeling Tools [48.15772261649084]
OneLabelerは、データラベリングツールを構築するための共通ソフトウェアモジュールの構成と構成をサポートする。
開発者とのユーザスタディは、OneLabelerが多様なデータラベリングツールの効率的な構築をサポートする証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-27T07:22:36Z) - Merlion: A Machine Learning Library for Time Series [73.46386700728577]
Merlionは時系列のためのオープンソースの機械学習ライブラリである。
モデルの統一インターフェースと、異常検出と予測のためのデータセットを備えている。
Merlionはまた、本番環境でのモデルのライブデプロイメントと再トレーニングをシミュレートするユニークな評価フレームワークも提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T02:03:43Z) - Collective Knowledge: organizing research projects as a database of
reusable components and portable workflows with common APIs [0.2538209532048866]
この記事では、集合的知識フレームワーク(CKまたはcKnowledge)のモチベーションと概要について述べる。
CKの概念は、研究プロジェクトを研究成果物をカプセル化した再利用可能なコンポーネントに分解することである。
長期的な目標は、研究者と実践者を結びつけて、すべての知識を共有し再利用することで、イノベーションを加速させることである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-02T17:42:59Z) - Dynamic Feature Integration for Simultaneous Detection of Salient
Object, Edge and Skeleton [108.01007935498104]
本稿では,高次物体分割,エッジ検出,スケルトン抽出など,低レベルの3つの視覚問題を解く。
まず、これらのタスクで共有される類似点を示し、統一されたフレームワークの開発にどのように活用できるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-18T11:10:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。