論文の概要: Emerging Trends in Software Architecture from the Practitioners Perspective: A Five Year Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14554v1
- Date: Sat, 19 Jul 2025 09:16:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.941526
- Title: Emerging Trends in Software Architecture from the Practitioners Perspective: A Five Year Review
- Title(参考訳): 実践者の視点から見たソフトウェアアーキテクチャの新たなトレンド:5年間のレビュー
- Authors: Ruoyu Su, Noman ahmad, Matteo Esposito, Andrea Janes, Davide Taibi, Valentina Lenarduzzi,
- Abstract要約: ソフトウェアアーキテクチャは、ソフトウェアシステムの設計、開発、保守において中心的な役割を果たす。
この研究は、業界の主要な8つのカンファレンスにおけるソフトウェアアーキテクチャのトレンドを5年間にわたって分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.359321844730655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software architecture plays a central role in the design, development, and maintenance of software systems. With the rise of cloud computing, microservices, and containers, architectural practices have diversified. Understanding these shifts is vital. This study analyzes software architecture trends across eight leading industry conferences over five years. We investigate the evolution of software architecture by analyzing talks from top practitioner conferences, focusing on the motivations and contexts driving technology adoption. We analyzed 5,677 talks from eight major industry conferences, using large language models and expert validation to extract technologies, their purposes, and usage contexts. We also explored how technologies interrelate and fit within DevOps and deployment pipelines. Among 450 technologies, Kubernetes, Cloud Native, Serverless, and Containers dominate by frequency and centrality. Practitioners present technology mainly related to deployment, communication, AI, and observability. We identify five technology communities covering automation, coordination, cloud AI, monitoring, and cloud-edge. Most technologies span multiple DevOps stages and support hybrid deployment. Our study reveals that a few core technologies, like Kubernetes and Serverless, dominate the contemporary software architecture practice. These are mainly applied in later DevOps stages, with limited focus on early phases like planning and coding. We also show how practitioners frame technologies by purpose and context, reflecting evolving industry priorities. Finally, we observe how only research can provide a more holistic lens on architectural design, quality, and evolution.
- Abstract(参考訳): ソフトウェアアーキテクチャは、ソフトウェアシステムの設計、開発、保守において中心的な役割を果たす。
クラウドコンピューティング、マイクロサービス、コンテナの台頭により、アーキテクチャプラクティスは多様化している。
これらの変化を理解することが不可欠です。
この研究は、業界の主要な8つのカンファレンスにおけるソフトウェアアーキテクチャのトレンドを5年間にわたって分析する。
我々は,ソフトウェアアーキテクチャの進化を,トップレベルの実践者カンファレンスの講演を分析し,技術導入の動機と背景に注目して検討する。
我々は,大規模言語モデルと専門家による検証を用いて,8つの業界カンファレンスから5,677の講演を分析した。
また、DevOpsとデプロイメントパイプラインにおけるテクノロジの相互関係や適合性についても検討しました。
450のテクノロジの中で、Kubernetes、Cloud Native、Serverless、Containerが、頻度と集中度で支配している。
実践者は、主にデプロイメント、コミュニケーション、AI、可観測性に関連する技術を提示します。
自動化、調整、クラウドAI、監視、クラウドエッジをカバーする5つのテクノロジコミュニティを特定します。
ほとんどのテクノロジは、複数のDevOpsステージにまたがって、ハイブリッドデプロイメントをサポートする。
私たちの調査によると、KubernetesやServerlessなど、いくつかのコアテクノロジが、現代のソフトウェアアーキテクチャプラクティスを支配しています。
これらは主に後期のDevOpsステージで適用され、計画やコーディングといった初期段階に限定されている。
また、産業の優先順位の進化を反映して、実践者がテクノロジーを目的とコンテキストによって構成する方法も示します。
最後に、アーキテクチャ設計、品質、進化に関して、研究だけがより包括的なレンズを提供できることを観察する。
関連論文リスト
- Vibe Coding vs. Agentic Coding: Fundamentals and Practical Implications of Agentic AI [0.36868085124383626]
レビューでは、AI支援ソフトウェア開発の新たなパラダイムとして、バイブコーディングとエージェントコーディングの2つを包括的に分析している。
Vibeのコーディングは、インプットベースで対話的なインタラクションを通じて、直感的で、ループ内の人間間インタラクションを強調する。
エージェントコーディングは、最小限の介入でタスクを計画、実行、テスト、反復できる目標駆動エージェントを通じて、自律的なソフトウェア開発を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-26T03:00:21Z) - Overview of Current Challenges in Multi-Architecture Software Engineering and a Vision for the Future [0.0]
提示されたシステムアーキテクチャは、動的な知識グラフベースのWebAssembly Twinsの概念に基づいている。
結果として得られるシステムは、エンドユーザによる完全な透明性とコントロール性を備えた、高度な自律能力を持つことになる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-28T13:03:09Z) - Networking Systems for Video Anomaly Detection: A Tutorial and Survey [55.28514053969056]
ビデオ異常検出(VAD)は人工知能(AI)コミュニティにおける基本的な研究課題である。
ディープラーニングとエッジコンピューティングの進歩により、VADは大きな進歩を遂げた。
この記事では、NSVADの初心者向けの包括的なチュートリアルを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T02:00:44Z) - 6G Software Engineering: A Systematic Mapping Study [4.2954732881492514]
6Gは、より高速な携帯電話通信と大量の接続デバイスを可能にするソフトウェアの世界に革命をもたらすだろう。
現在のクラウドソリューションでは、すべてのデータがクラウドで転送され、計算されるが、このような大規模なデバイスネットワークでは持続可能ではない。
我々は,6Gソフトウェア工学の現在の研究状況を調べるために,システムマッピング研究を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-08T12:34:33Z) - Investigating Technology Usage Span by Analyzing Users' Q&A Traces in
Stack Overflow [5.391288287087521]
ソフトウェア開発者にとっては、高い使用率を持つ技術を見つけることが不可欠です。
C#とJavaプログラミング言語は高い使用率を持ち、JavaScriptが続く。
私たちの調査では、SwiftUI、.NET-6.0、Visual Studio 2022、Blazor WebAssemblyフレームワークといった新興テクノロジも公開しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T23:17:48Z) - Artificial Intelligence for Web 3.0: A Comprehensive Survey [76.06151253928171]
Web 3.0の現在の開発状況と、Web 3.0におけるAIテクノロジの適用について検討する。
調査では、各レイヤに存在する主な課題と課題について詳しく調べています。
私たちは、Web 3.0の基礎と成長におけるAIの重要な役割を説明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-17T12:36:01Z) - ChatDev: Communicative Agents for Software Development [84.90400377131962]
ChatDevはチャットを利用したソフトウェア開発フレームワークで、特別なエージェントがコミュニケーション方法についてガイドされる。
これらのエージェントは、統一された言語ベースのコミュニケーションを通じて、設計、コーディング、テストフェーズに積極的に貢献する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-16T02:11:34Z) - Generative AI Assistants in Software Development Education: A vision for
integrating Generative AI into educational practice, not instinctively
defending against it [10.238740117460386]
ジェネレーティブAI(GAI)アシスタントは、人々の想像力(と恐怖)に火をつけた
業界がどのように適応するかは不明だが、大規模なソフトウェア企業によってこれらの技術を統合する動きは、意図と方向性を明確に示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T11:45:52Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:49:50Z) - MetaAID: A Flexible Framework for Developing Metaverse Applications via
AI Technology and Human Editing [0.2741266294612776]
本稿では,柔軟なメタバースAI技術フレームワークであるMetaAIDを提案する。
デジタル双生児と仮想人間の開発において、言語と意味技術をサポートすることを目的としている。
我々は、国内需要の拡大と経済内部循環に関する3つの産業への5つの応用を設計した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-04T16:08:26Z) - Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey [66.57225253532748]
まず、機械学習アルゴリズムやディープラーニングアーキテクチャを含むAIの予備と、メタバースにおけるその役割について紹介する。
次に、メタバースの可能性を秘めた6つの技術的側面に関するAIベースの手法に関する包括的調査を行う。
医療、製造業、スマートシティ、ゲームなどのAI支援アプリケーションは、仮想世界に展開するために研究されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T03:34:56Z) - Edge-Cloud Polarization and Collaboration: A Comprehensive Survey [61.05059817550049]
クラウドとエッジ両方のAIの体系的なレビューを行います。
私たちはクラウドとエッジモデリングの協調学習メカニズムを最初にセットアップしました。
我々は現在進行中の最先端AIトピックの可能性と実践経験について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T05:58:23Z) - Empowered and Embedded: Ethics and Agile Processes [60.63670249088117]
私たちは倫理的考慮事項を(アジャイル)ソフトウェア開発プロセスに組み込む必要があると論じています。
私たちは、すでに存在しており、確立されたアジャイルソフトウェア開発プロセスで倫理的な議論を実施する可能性を強調しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-15T11:14:03Z) - Technology Readiness Levels for Machine Learning Systems [107.56979560568232]
機械学習システムの開発とデプロイは、現代のツールで簡単に実行できますが、プロセスは一般的に急ぎ、エンドツーエンドです。
私たちは、機械学習の開発と展開のための実証済みのシステムエンジニアリングアプローチを開発しました。
当社の「機械学習技術準備レベル」フレームワークは、堅牢で信頼性が高く、責任あるシステムを確保するための原則的なプロセスを定義します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-11T15:54:48Z)
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。