論文の概要: Centrality Change Proneness: an Early Indicator of Microservice Architectural Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07690v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 12:22:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.942235
• Title: Centrality Change Proneness: an Early Indicator of Microservice Architectural Degradation
• Title（参考訳）: 中央集権的変化の傾向 - マイクロサービスアーキテクチャ劣化の早期指標
• Authors: Alexander Bakhtin, Matteo Esposito, Valentina Lenarduzzi, Davide Taibi,
• Abstract要約: 時間ネットワークの研究は、進化するネットワークを記述し分析する方法として現れてきた。 これまでの研究では,サイズや複雑性,品質といったソフトウェアメトリクスが,マイクロサービスの集中度とどのように関係しているかが検討されてきた。 本研究は, 時間集中度指標が建築劣化の早期検出に有効かどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.55946052680251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, the wide adoption of Microservice Architecture has required the identification of various patterns and anti-patterns to prevent Microservice Architectural Degradation. Frequently, the systems are modelled as a network of connected services. Recently, the study of temporal networks has emerged as a way to describe and analyze evolving networks. Previous research has explored how software metrics such as size, complexity, and quality are related to microservice centrality in the architectural network. This study investigates whether temporal centrality metrics can provide insight into the early detection of architectural degradation by correlating or affecting software metrics. We reconstructed the architecture of 7 releases of an OSS microservice project with 42 services. For every service in every release, we computed the software and centrality metrics. From one of the latter, we derived a new metric, Centrality Change Proneness. We then explored the correlation between the metrics. We identified 7 size and 5 complexity metrics that have a consistent correlation with centrality, while Centrality Change Proneness did not affect the software metrics, thus providing yet another perspective and an early indicator of microservice architectural degradation.
• Abstract（参考訳）: 過去10年にわたって、マイクロサービスアーキテクチャの広範な採用は、マイクロサービスアーキテクチャの劣化を防ぐために、さまざまなパターンとアンチパターンの識別を必要としてきた。 しばしば、システムは接続されたサービスのネットワークとしてモデル化される。 近年,進化するネットワークを記述・解析する手段として,時間ネットワークの研究が登場している。 これまでの研究では、サイズ、複雑性、品質といったソフトウェアメトリクスが、アーキテクチャネットワークにおけるマイクロサービスの集中性にどのように関係しているかを調査してきた。 本研究では,時間的集中度指標が,ソフトウェアメトリクスの関連性や影響によるアーキテクチャ劣化の早期検出に有効かどうかを考察する。 42のサービスでOSSマイクロサービスプロジェクトの7つのリリースのアーキテクチャを再構築しました。 リリース毎に、ソフトウェアと集中度メトリクスを計算しました。 後者のうちの1つから,新たな指標である集中度変化傾向を導出した。 次に、メトリクス間の相関について検討した。 中心性と一貫した相関関係を持つ7つのサイズと5つの複雑性メトリクスを特定しました。

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