論文の概要: Evaluating Microservice Organizational Coupling based on Cross-service
Contribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03552v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 08:19:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 08:42:07.395650
- Title: Evaluating Microservice Organizational Coupling based on Cross-service
Contribution
- Title(参考訳): クロスサービス貢献に基づくマイクロサービス組織結合の評価
- Authors: Xiaozhou Li, Dario Amoroso dAragona, Davide Taibi
- Abstract要約: 高凝集・低結合」は、モジュール化されたソフトウェアシステムに推奨される設定である。
本稿では、マイクロサービスのオーナシップとサービス間のコントリビューションを調査して、組織的カップルを評価する自動化可能なアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.36700764873223
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: For traditional modular software systems, "high cohesion, low coupling" is a
recommended setting while it remains so for microservice architectures.
However, coupling phenomena commonly exist therein which are caused by
cross-service calls and dependencies. In addition, it is noticeable that teams
for microservice projects can also suffer from high coupling issues in terms of
their cross-service contribution, which can inevitably result in technical debt
and high managerial costs. Such organizational coupling needs to be detected
and mitigated in time to prevent future losses. Therefore, this paper proposes
an automatable approach to evaluate the organizational couple by investigating
the microservice ownership and cross-service contribution.
- Abstract(参考訳): 従来のモジュラーソフトウェアシステムでは、"高凝集性、低結合"が推奨されるが、マイクロサービスアーキテクチャではそうである。
しかしながら、サービス間コールと依存関係によって引き起こされる結合現象が一般的である。
さらに、マイクロサービスプロジェクトのチームは、サービス間のコントリビューションの観点からも高い結合性の問題に悩まされる可能性があるため、技術的負債や管理コストが必然的に高くなる可能性があることも注目に値する。
このような組織的な結合は、将来の損失を防ぐために、検出と緩和が必要です。
そこで本稿では,マイクロサービスのオーナシップとクロスサービスコントリビュートを調査し,組織結合を評価するための自動化可能なアプローチを提案する。
関連論文リスト
- Microservices-based Software Systems Reengineering: State-of-the-Art and Future Directions [17.094721366340735]
クラウドベースのマイクロサービスアーキテクチャ(MSA)と互換性のあるソフトウェアを設計することは、パフォーマンス、スケーラビリティ、可用性の制限のために不可欠である。
我々は、静的、動的、ハイブリッドなアプローチが検討されているように再デプロイ可能なシステム内のサービスを特定する方法に関する、現在の研究を包括的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-18T21:59:05Z) - eQMARL: Entangled Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning for Distributed Cooperation over Quantum Channels [98.314893665023]
量子コンピューティングは、マルチエージェント環境における量子絡み合いと協調の潜在的なシナジーを引き起こした。
現在の最先端量子MARL(QMARL)の実装は、古典的な情報共有に依存している。
eQMARL(eQMARL)は、量子チャネル上での協調を容易にする分散型アクター批判フレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T18:43:05Z) - Boosting Multi-view Stereo with Late Cost Aggregation [47.59150287682573]
ペアワイズ・マッチング・コスト・アグリゲーションは現代学習型マルチビュー・ステレオ(MVS)にとって重要なステップである
我々は、ネットワークフィードフォワードプロセス全体を通して、ペアワイズコストを集約できる遅延集約アプローチを提案する。
これにより、後続の深度ネットワークは、コストの忠実さを損なうことなく、重要な幾何学的手がかりを完全に活用することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T08:23:52Z) - A Microservices Identification Method Based on Spectral Clustering for
Industrial Legacy Systems [5.255685751491305]
本稿では,スペクトルグラフ理論に基づくマイクロサービス候補抽出のための自動分解手法を提案する。
提案手法は,ドメインの専門家が関与しなくても,良好な結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-20T07:47:01Z) - Client Orchestration and Cost-Efficient Joint Optimization for
NOMA-Enabled Hierarchical Federated Learning [55.49099125128281]
半同期クラウドモデルアグリゲーションの下で非直交多重アクセス(NOMA)を実現するHFLシステムを提案する。
提案手法は,HFLの性能改善と総コスト削減に関するベンチマークよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-03T13:34:44Z) - Fair collaborative vehicle routing: A deep multi-agent reinforcement
learning approach [49.00137468773683]
協力的な車両ルーティングは、キャリアがそれぞれの輸送要求を共有し、互いに代表して輸送要求を実行することで協力するときに発生する。
従来のゲーム理論解の概念は、特性関数がエージェントの数とともに指数関数的にスケールするので、計算に費用がかかる。
我々は,この問題を,深層マルチエージェント強化学習を用いて解決した連立交渉ゲームとしてモデル化することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T15:42:29Z) - From Kubernetes to Knactor: A Data-Centric Rethink of Service
Composition [5.250111701278031]
マイクロサービスは現代のアプリケーションでますます使われており、効率的なサービス構成ソリューションの必要性が高まっています。
従来のAPI中心の構成メカニズムは、厳格なコードレベルの結合、散乱ロジック、サービス間データ交換への可視性を導入しています。
サービス構成の再考と、提供予定のモジュラリティを復元する新しいデータ中心のフレームワークであるKnactorを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T20:46:05Z) - Elastic Entangled Pair and Qubit Resource Management in Quantum Cloud
Computing [73.7522199491117]
量子クラウドコンピューティング(QCC)は、量子コンピューティングリソースを効率的に提供するための有望なアプローチを提供する。
ユーザ需要の変動と量子回路の要求は、効率的なリソース供給のために困難である。
本稿では、量子コンピューティングとネットワークリソースのプロビジョニングのためのリソース割り当てモデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-25T00:38:46Z) - On the Empirical Evidence of Microservice Logical Coupling. A Registered
Report [15.438443553618896]
本研究は,MLC(Microservice Logical Coupling)メトリクスを実証的に検証することを目的とした研究の設計を提案する。
特に、マイクロサービスアーキテクチャを使って構築されたオープンソースシステム(OSS)を経験的に研究する予定です。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-03T07:29:54Z) - RACA: Relation-Aware Credit Assignment for Ad-Hoc Cooperation in
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning [55.55009081609396]
本稿では、アドホックな協調シナリオにおいてゼロショットの一般化を実現するRACA(Relation-Aware Credit Assignment)と呼ばれる新しい手法を提案する。
RACAは、エージェント間のトポロジ構造を符号化するために、グラフベースのエンコーダ関係を利用する。
提案手法は,StarCraftIIマイクロマネジメントベンチマークとアドホック協調シナリオのベースライン手法よりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T03:39:27Z) - Queue-Learning: A Reinforcement Learning Approach for Providing Quality
of Service [1.8477401359673706]
servicerate controlは、サービスシステムにおける保証を提供する共通のメカニズムである。
本稿では,強化学習ベース(rlベース)サービスレートコントローラを提案する。
当社のコントローラは、システムのエンドツーエンドの遅延に関する明示的な確率的保証を提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T17:28:57Z)
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。