論文の概要: An Infrastructure Cost Optimised Algorithm for Partitioning of Microservices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06570v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 02:08:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 18:56:02.661186
- Title: An Infrastructure Cost Optimised Algorithm for Partitioning of Microservices
- Title（参考訳）: マイクロサービス分割のためのインフラストラクチャコスト最適化アルゴリズム
- Authors: Kalyani V N S Pendyala, Rajkumar Buyya,
- Abstract要約: アプリケーションをクラウドに移行することは、ソフトウェア業界で広く採用されているため、分散クラウドにデプロイするアプリケーションにとって、最も適しており、広く受け入れられているアーキテクチャパターンであることが証明されている。
信頼性や障害分離,スケーラビリティ,アセットメンテナンスの容易さやオーナシップ境界の明確化など,技術的メリットの両面から,その有効性を実現しています。
場合によっては、既存のアプリケーションをアーキテクチャに移行するという複雑さは、圧倒的に複雑でコストがかかります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.638612359627952
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The evolution and advances made in the field of Cloud engineering influence the constant changes in software application development cycle and practices. Software architecture has evolved along with other domains and capabilities of software engineering. As migrating applications into the cloud is universally adopted by the software industry, microservices have proven to be the most suitable and widely accepted architecture pattern for applications deployed on distributed cloud. Their efficacy is enabled by both technical benefits like reliability, fault isolation, scalability and productivity benefits like ease of asset maintenance and clear ownership boundaries which in turn lead to fewer interdependencies and shorter development cycles thereby resulting in faster time to market. Though microservices have been established as an architecture pattern over the last decade, many organizations fail to optimize the architecture design to maximize efficiency. In some cases, the complexity of migrating an existing application into the microservices architecture becomes overwhelmingly complex and expensive. Additionally, automation and tool support for this problem are still at an early stage as there isn't a single well-acknowledged pattern or tool which could support the decomposition. This paper discusses a few impactful previous research and survey efforts to identify the lack of infrastructure cost optimization as a parameter in any of the approaches present. This paper proposes an Infrastructure-optimised predictive algorithm for partitioning monolithic software into microservices. It also summarizes the scope for future research opportunities within the area of microservices architecture and distributed cloud networks.
- Abstract（参考訳）: クラウドエンジニアリングの分野での進化と進歩は、ソフトウェア開発のサイクルとプラクティスの絶え間ない変化に影響します。
ソフトウェアアーキテクチャは、ソフトウェア工学の他の領域や能力と共に進化してきた。
アプリケーションをクラウドに移行することはソフトウェア業界で広く採用されているため、マイクロサービスは分散クラウドにデプロイするアプリケーションにとって最も適しており、広く受け入れられているアーキテクチャパターンであることが証明されている。
それらの有効性は、信頼性、障害分離、スケーラビリティ、資産のメンテナンスの容易さ、オーナシップの境界の明確化といった、技術的メリットの両方によって実現されます。
過去10年間、マイクロサービスはアーキテクチャパターンとして確立されてきたが、多くの組織はアーキテクチャ設計の最適化に失敗して効率を最大化している。
場合によっては、既存のアプリケーションをマイクロサービスアーキテクチャに移行するという複雑さは、圧倒的に複雑でコストがかかります。
さらに、この問題の自動化とツールサポートはまだ初期段階にあり、分解をサポートするパターンやツールがひとつもない。
本稿では,既存手法のパラメータとしてインフラストラクチャコスト最適化の欠如を見極めるために,いくつかの影響のある先行研究と調査の取り組みについて論じる。
本稿では,モノリシックソフトウェアをマイクロサービスに分割するインフラストラクチャ最適化予測アルゴリズムを提案する。
また、マイクロサービスアーキテクチャと分散クラウドネットワークの領域における将来の研究機会の範囲についても要約している。
関連論文リスト
- Software Design Pattern Model and Data Structure Algorithm Abilities on Microservices Architecture Design in High-tech Enterprises [0.4532517021515834]
本研究では,ソフトウェア設計モデル能力とデータ構造アルゴリズム能力が企業内におけるアーキテクチャ設計に与える影響について検討する。
その結果、堅牢な設計モデルと効率的なアルゴリズムを強調した組織が、アーキテクチャにおける優れたスケーラビリティ、パフォーマンス、柔軟性を実現することが明らかになった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T07:26:53Z) - Investigating Benefits and Limitations of Migrating to a Micro-Frontends Architecture [3.8206629823137597]
本研究では,実世界のアプリケーションをマイクロフロントエンドアーキテクチャに移行する際のメリットと限界について検討する。
主なメリットは、テクノロジ選択の柔軟性の向上、開発チームのスケーラビリティ、テクノロジの段階的なマイグレーションなどだ。
しかし、アーキテクチャの複雑さが増したことで、開発者の間で懸念が高まった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T17:47:05Z) - Mechanistic Design and Scaling of Hybrid Architectures [114.3129802943915]
我々は、様々な計算プリミティブから構築された新しいハイブリッドアーキテクチャを特定し、テストする。
本研究では,大規模計算最適法則と新しい状態最適スケーリング法則解析を用いて,結果のアーキテクチャを実験的に検証する。
我々は,MAD合成法と計算-最適パープレキシティを相関させ,新しいアーキテクチャの正確な評価を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-26T16:33:12Z) - Exploring sustainable alternatives for the deployment of microservices
architectures in the cloud [1.3812010983144802]
本稿では,アプリケーション性能,デプロイメントコスト,消費電力の最適組み合わせを目標として,アーキテクチャのクラウド展開を支援する新しいアプローチを提案する。
この結果は,Train Ticketケーススタディの総合的な評価を通じて,我々のアプローチの可能性を示すものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-17T10:06:26Z) - Systematic Mapping of Monolithic Applications to Microservices
Architecture [2.608935407927351]
モノリシックシステムから移行する際、組織が直面するメリットと課題について論じる。
ドメイン駆動開発の概念を用いてモノリシックなシステムを識別する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-07T15:47:11Z) - A comparison between traditional and Serverless technologies in a
microservices setting [0.0]
本研究では、異なる技術を使用して、同じマイクロサービスアプリケーションの9つのプロトタイプを実装します。
私たちはAmazon Web Servicesを使い、より伝統的なデプロイメント環境(Kubernetes)を使用するアプリケーションから始めます。
サーバレスアーキテクチャへの移行は、AWS ECS Fargate、AWS、DynamoDBDBなど、さまざまなテクノロジの使用による影響(コストとパフォーマンスの両方)を組み合わせて、分析することによって行われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T10:56:28Z) - Simple and Efficient Architectures for Semantic Segmentation [50.1563637917129]
ResNetのようなバックボーンと小型のマルチスケールヘッドを備えた単純なエンコーダデコーダアーキテクチャは,HRNetやFANet,DDRNetといった複雑なセマンティックセマンティックセマンティクスアーキテクチャよりも優れていることを示す。
そこで我々は,Cityscapesデータセット上の複雑なモデルの性能に適合する,あるいは超越した,デスクトップおよびモバイルターゲット用のこのようなシンプルなアーキテクチャのファミリーを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-16T15:08:34Z) - Rethinking Architecture Selection in Differentiable NAS [74.61723678821049]
微分可能なニューラルアーキテクチャ探索は、その探索効率と簡易性において最も人気のあるNAS手法の1つである。
本稿では,各操作がスーパーネットに与える影響を直接測定する摂動に基づくアーキテクチャ選択を提案する。
提案手法により,DARTSの故障モードを大幅に緩和できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T00:53:39Z) - Reproducible Performance Optimization of Complex Applications on the
Edge-to-Cloud Continuum [55.6313942302582]
エッジ・ツー・クラウド・コンティニュム上でのリアルタイムアプリケーションの最適化を支援する手法を提案する。
提案手法は, 制御されたテストベッド環境において, その動作を理解するための厳密な構成解析に頼っている。
当社の方法論はEdge-to-Cloud Continuumの他のアプリケーションに一般化することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-04T07:35:14Z) - Stage-Wise Neural Architecture Search [65.03109178056937]
ResNetやNASNetのような現代の畳み込みネットワークは、多くのコンピュータビジョンアプリケーションで最先端の結果を得た。
これらのネットワークは、同じ解像度で表現を操作するレイヤのセットであるステージで構成されている。
各ステージにおけるレイヤー数の増加はネットワークの予測能力を向上させることが示されている。
しかし、結果として得られるアーキテクチャは、浮動小数点演算、メモリ要求、推論時間の観点から計算的に高価になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-23T14:16:39Z) - A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-30T15:12:03Z)
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。