論文の概要: A Microservices Identification Method Based on Spectral Clustering for
Industrial Legacy Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12819v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 07:47:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 16:25:57.366054
- Title: A Microservices Identification Method Based on Spectral Clustering for
Industrial Legacy Systems
- Title（参考訳）: 産業レガシーシステムのためのスペクトルクラスタリングに基づくマイクロサービス同定法
- Authors: Teng Zhong, Yinglei Teng, Shijun Ma, Jiaxuan Chen, and Sicong Yu
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.255685751491305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advent of Industrial Internet of Things (IIoT) has imposed more stringent
requirements on industrial software in terms of communication delay,
scalability, and maintainability. Microservice architecture (MSA), a novel
software architecture that has emerged from cloud computing and DevOps,
presents itself as the most promising solution due to its independently
deployable and loosely coupled nature. Currently, practitioners are inclined to
migrate industrial legacy systems to MSA, despite numerous challenges it
presents. In this paper, we propose an automated microservice decomposition
method for extracting microservice candidates based on spectral graph theory to
address the problems associated with manual extraction, which is
time-consuming, labor intensive, and highly subjective. The method is divided
into three steps. Firstly, static and dynamic analysis tools are employed to
extract dependency information of the legacy system. Subsequently, information
is transformed into a graph structure that captures inter-class structure and
performance relationships in legacy systems. Finally, graph-based clustering
algorithm is utilized to identify potential microservice candidates that
conform to the principles of high cohesion and low coupling. Comparative
experiments with state of-the-art methods demonstrate the significant
advantages of our proposed method in terms of performance metrics. Moreover,
Practice show that our method can yield favorable results even without the
involvement of domain experts.
- Abstract（参考訳）: 産業用モノのインターネット(Industrial Internet of Things, IIoT)の出現は、通信遅延、スケーラビリティ、保守性の観点から、産業用ソフトウェアに厳しい要件を課している。
クラウドコンピューティングとDevOpsから生まれた新しいソフトウェアアーキテクチャであるマイクロサービスアーキテクチャ(MSA)は、独立してデプロイ可能で疎結合な性質のため、自身を最も有望なソリューションとして提示する。
現在、多くの課題があるにもかかわらず、実践者は産業遺産システムをMSAに移行する傾向にある。
本稿では, 時間的, 労働力的, 高主観的な手作業抽出に関わる問題に対処するため, スペクトルグラフ理論に基づくマイクロサービス候補の自動抽出手法を提案する。
方法は3つのステップに分けられる。
まず、静的および動的解析ツールを用いてレガシーシステムの依存性情報を抽出する。
その後、情報は、レガシーシステムにおけるクラス間構造とパフォーマンスの関係をキャプチャするグラフ構造に変換される。
最後に、グラフベースのクラスタリングアルゴリズムを使用して、高凝集と低結合の原理に従う潜在的なマイクロサービス候補を特定する。
state of the-art法との比較実験により,提案手法の重要な利点が評価された。
さらに,本手法はドメインエキスパートの関与なしにも良好な結果が得られることを示す。
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