論文の概要: MONO2REST: Identifying and Exposing Microservices: a Reusable RESTification Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21522v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 14:10:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:54:52.036818
- Title: MONO2REST: Identifying and Exposing Microservices: a Reusable RESTification Approach
- Title（参考訳）: MONO2REST: マイクロサービスの識別と公開 - 再利用可能なREST化アプローチ
- Authors: Matthéo Lecrivain, Hanifa Barry, Dalila Tamzalit, Houari Sahraoui,
- Abstract要約: 多くの組織は、レガシーなモノリシックシステムからアーキテクチャスタイルへの移行を追求しています。
このプロセスは困難で、リスクが高く、時間集約的であり、失敗しがちですが、いくつかの組織では、移行プロセスを構築するために必要な資金、時間、専門知識が不足しています。
移行することなく、レガシーシステムをマイクロサービスアプリケーションとして公開することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
- License:
- Abstract: The microservices architectural style has become the de facto standard for large-scale cloud applications, offering numerous benefits in scalability, maintainability, and deployment flexibility. Many organizations are pursuing the migration of legacy monolithic systems to a microservices architecture. However, this process is challenging, risky, time-intensive, and prone-to-failure while several organizations lack necessary financial resources, time, or expertise to set up this migration process. So, rather than trying to migrate a legacy system where migration is risky or not feasible, we suggest exposing it as a microservice application without without having to migrate it. In this paper, we present a reusable, automated, two-phase approach that combines evolutionary algorithms with machine learning techniques. In the first phase, we identify microservices at the method level using a multi-objective genetic algorithm that considers both structural and semantic dependencies between methods. In the second phase, we generate REST APIs for each identified microservice using a classification algorithm to assign HTTP methods and endpoints. We evaluated our approach with a case study on the Spring PetClinic application, which has both monolithic and microservices implementations that serve as ground truth for comparison. Results demonstrate that our approach successfully aligns identified microservices with those in the reference microservices implementation, highlighting its effectiveness in service identification and API generation.
- Abstract（参考訳）: マイクロサービスアーキテクチャスタイルは、大規模クラウドアプリケーションのデファクトスタンダードとなり、スケーラビリティ、保守性、デプロイメントの柔軟性に多くのメリットを提供している。
多くの組織が、レガシーなモノリシックシステムからマイクロサービスアーキテクチャへの移行を追求しています。
しかしながら、このプロセスは困難で、リスクが高く、時間集約的で、障害になりがちですが、いくつかの組織では、移行プロセスを構築するために必要な資金、時間、専門知識が不足しています。
したがって、マイグレーションがリスクがある、あるいは実現不可能なレガシーシステムを移行しようとするのではなく、移行することなくマイクロサービスアプリケーションとして公開することを推奨しています。
本稿では,進化的アルゴリズムと機械学習技術を組み合わせた再利用可能な,自動化された2段階のアプローチを提案する。
第1フェーズでは,メソッド間の構造的および意味的依存関係を考慮した多目的遺伝的アルゴリズムを用いて,メソッドレベルでマイクロサービスを識別する。
第2フェーズでは、分類アルゴリズムを使用して、特定マイクロサービス毎にREST APIを生成し、HTTPメソッドとエンドポイントを割り当てます。
私たちは、モノリシックとマイクロサービスの両方を実装し、比較の根拠となるSpring PetClinicアプリケーションのケーススタディで、このアプローチを評価しました。
その結果、当社のアプローチは、特定マイクロサービスと参照マイクロサービス実装のマイクロサービスをうまく一致させ、サービス識別とAPI生成の有効性を強調しています。
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