論文の概要: Semi-Automated Design of Data-Intensive Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17259v1
- Date: Fri, 21 Mar 2025 16:01:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-24 14:58:01.151371
- Title: Semi-Automated Design of Data-Intensive Architectures
- Title（参考訳）: データ集約型アーキテクチャの半自動設計
- Authors: Arianna Dragoni, Alessandro Margara,
- Abstract要約: 本稿では,データ集約型アーキテクチャの開発手法を紹介する。
i) 特定のアプリケーションシナリオに適したアーキテクチャを設計し、(ii) アプリケーションを実装するための具体的なシステムの適切なセットを選択することをアーキテクトに案内します。
私たちが採用している記述言語は、研究者や実践者が提案するデータ集約アーキテクチャの重要な側面を捉えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
- License:
- Abstract: Today, data guides the decision-making process of most companies. Effectively analyzing and manipulating data at scale to extract and exploit relevant knowledge is a challenging task, due to data characteristics such as its size, the rate at which it changes, and the heterogeneity of formats. To address this challenge, software architects resort to build complex data-intensive architectures that integrate highly heterogeneous software systems, each offering vertically specialized functionalities. Designing a suitable architecture for the application at hand is crucial to enable high quality of service and efficient exploitation of resources. However, the design process entails a series of decisions that demand technical expertise and in-depth knowledge of individual systems and their synergies. To assist software architects in this task, this paper introduces a development methodology for data-intensive architectures, which guides architects in (i) designing a suitable architecture for their specific application scenario, and (ii) selecting an appropriate set of concrete systems to implement the application. To do so, the methodology grounds on (1) a language to precisely define an application scenario in terms of characteristics of data and requirements of stakeholders; (2) an architecture description language for data-intensive architectures; (3) a classification of systems based on the functionalities they offer and their performance trade-offs. We show that the description languages we adopt can capture the key aspects of data-intensive architectures proposed by researchers and practitioners, and we validate our methodology by applying it to real-world case studies documented in literature.
- Abstract（参考訳）: 今日では、ほとんどの企業の意思決定プロセスがデータによってガイドされている。
関係する知識を抽出し、活用するために、大規模にデータを分析し、効果的に操作することは、そのサイズ、変化率、フォーマットの不均一性などのデータ特性のために難しい課題である。
この課題に対処するために、ソフトウェアアーキテクトは、高度に異質なソフトウェアシステムを統合する複雑なデータ集約アーキテクチャを構築する。
アプリケーションの適切なアーキテクチャを設計することは、高い品質のサービスと効率的なリソース利用を可能にするために不可欠です。
しかし、設計プロセスは、個々のシステムとそのシナジーに関する技術的な専門知識と深い知識を必要とする一連の決定を必要とする。
本稿では,ソフトウェアアーキテクトを支援するために,データ集約型アーキテクチャの開発方法論を紹介する。
一 特定のアプリケーションシナリオに適したアーキテクチャを設計し、
二 アプリケーションを実装するための具体的なシステムの適切なセットを選択すること。
そこで本手法は,(1)データの特徴や利害関係者の要求といった観点から,アプリケーションシナリオを正確に定義する言語,(2)データ集約型アーキテクチャのためのアーキテクチャ記述言語,(3)提供する機能と性能トレードオフに基づくシステムの分類を基礎とする。
研究者や実践者が提案する,データ集約型アーキテクチャのキーとなる側面を,私たちが採用している記述言語が把握できることを示し,文献に記録された実世界の事例研究に適用することによって,方法論を検証した。
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