論文の概要: Visually Analyzing Company-wide Software Service Dependencies: An
Industrial Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09637v2
- Date: Tue, 22 Aug 2023 09:17:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 13:27:38.162755
- Title: Visually Analyzing Company-wide Software Service Dependencies: An
Industrial Case Study
- Title（参考訳）: 企業全体のソフトウェアサービス依存を視覚的に分析する - 産業ケーススタディ
- Authors: Sebastian Baltes, Brian Pfitzmann, Thomas Kowark, Christoph Treude,
and Fabian Beck
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.622718933870999
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Managing dependencies between software services is a crucial task for any
company operating cloud applications. Visualizations can help to understand and
maintain these complex dependencies. In this paper, we present a force-directed
service dependency visualization and filtering tool that has been developed and
used within SAP. The tool's use cases include guiding service retirement as
well as understanding service deployment landscapes and their relationship to
the company's organizational structure. We report how we built and adapted the
tool under strict time constraints to address the requirements of our users. We
further share insights on how we enabled internal adoption. For us, starting
with a minimal viable visualization and then quickly responding to user
feedback was essential for convincing users of the tool's value. The final
version of the tool enabled users to visually understand company-wide service
consumption, supporting data-driven decision making.
- Abstract（参考訳）: ソフトウェアサービス間の依存関係を管理することは、クラウドアプリケーションを運用する企業にとって重要なタスクです。
可視化はこれらの複雑な依存関係を理解し維持するのに役立ちます。
本稿では,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と企業の組織構造との関係を理解することが含まれる。
私たちはこのツールを厳格な時間制約の下で構築し、適応し、ユーザの要求に対処する方法を報告します。
私たちはさらに、社内導入の方法に関する洞察を共有しています。
私たちにとって、最小実行可能な視覚化から始めて、すぐにユーザからのフィードバックに応答することが、ツールの価値をユーザに納得させる上で不可欠でした。
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。
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