論文の概要: Key Developer Roles and Organizational Coupling in Microservices: A Longitudinal Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25804v1
- Date: Tue, 28 Apr 2026 16:12:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.94276
- Title: Key Developer Roles and Organizational Coupling in Microservices: A Longitudinal Analysis
- Title（参考訳）: マイクロサービスにおける開発者の役割と組織的結合 - 縦断的分析
- Authors: Xiaozhou Li, Nariman Mani, Jose Sosa Rodriguez, Tomas Cerny,
- Abstract要約: 本研究では,大規模システムにおいて,異なる開発者の役割が組織的結合(OC)にどのように寄与するかを検討する。
GitHubデータのリポジトリマイニング分析(コミットとイシューとプルリクエストのインタラクションを含む)を行う。
その結果、コネクタは高いレベルのOCと一貫して関連付けられており、同じ開発者内の複数のロールの共起は結合効果をさらに増幅することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4996852098948144
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Microservice-based systems impose significant organizational coordination challenges, yet the role of individual developers in shaping organizational coupling (OC) remains underexplored. Prior work largely focuses on structural architectural aspects, leaving gaps in understanding how developer roles influence coordination dynamics over time. This study investigates how different developer roles contribute to OC in a large-scale microservices system. The analysis focuses on three key roles, namely Jacks, representing broad knowledge holders, Mavens, representing deep specialists, and Connectors, representing organizational bridges. A longitudinal repository mining analysis of GitHub data, including commits and issue and pull request interactions, is conducted to operationalize OC and quantify its evolution over time. The results show that Connectors are consistently associated with higher levels of OC, while the co-occurrence of multiple roles within the same developer further amplifies coupling effects. In contrast, Jacks and Mavens exhibit more localized and role-specific influences. These findings indicate that OC in microservices is primarily a role-driven phenomenon rather than an inevitable structural property, providing a foundation for role-aware organizational design and targeted decoupling strategies.
- Abstract（参考訳）: マイクロサービスベースのシステムは、組織的な調整に重大な課題を課しますが、組織的結合(OC)を形作る上で、個々の開発者が果たす役割は、まだ過小評価されています。
以前の作業は主に構造的なアーキテクチャ的な側面に重点を置いており、開発者の役割が時間の経過とともに調整のダイナミクスにどのように影響するかを理解するためのギャップを残しています。
本研究では,大規模マイクロサービスシステムにおいて,開発者の役割の違いがOCにどのように寄与するかを検討する。
この分析は3つの重要な役割に焦点を当てている。例えば、幅広い知識保持者を代表するJacks、深い専門家を代表するMaven、組織的なブリッジを表すConnectorsである。
コミットとイシューとプルリクエストのインタラクションを含むGitHubデータの縦方向のリポジトリマイニング分析は、OCを運用し、時間とともにその進化を定量化する。
その結果、コネクタは高いレベルのOCと一貫して関連付けられており、同じ開発者内の複数のロールの共起は結合効果をさらに増幅することがわかった。
これとは対照的に、JacksとMavenはより局所的でロール固有の影響を示す。
これらの結果は、マイクロサービスにおけるOCは、必然的な構造的特性ではなく、ロール駆動的な現象であり、ロールを意識した組織設計と、ターゲットとする分離戦略の基礎を提供することを示している。
関連論文リスト
- HiCrew: Hierarchical Reasoning for Long-Form Video Understanding via Question-Aware Multi-Agent Collaboration [9.907651803712803]
3つのコアコントリビューションを通じて制限に対処する階層型マルチエージェントフレームワークであるHiCrewを紹介する。
まず,時間的トポロジを保存し,関連性を考慮した階層クラスタリングを行うハイブリッドツリー構造を提案する。
第2に,意図駆動型視覚的プロンプトを合成して意味記述を生成する質問認識キャプション機構を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-23T09:04:32Z) - Cognitive Mirrors: Exploring the Diverse Functional Roles of Attention Heads in LLM Reasoning [54.12174882424842]
大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成したが、内部メカニズムに関してはほとんど不透明である。
本稿では,注目者の役割と行動を体系的に分析する新しい解釈可能性フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-03T10:24:34Z) - Diagnose, Localize, Align: A Full-Stack Framework for Reliable LLM Multi-Agent Systems under Instruction Conflicts [75.20929587906228]
LLM(Large Language Model)を利用したマルチエージェントシステム(MAS)は、複雑なタスクにおける協調推論、ツールの使用、役割特化調整を急速に進めている。
しかし、信頼性クリティカルなデプロイメントは、体系的な障害モード、すなわち命令の競合による階層的コンプライアンスによって妨げられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T08:43:34Z) - Emergence of Hierarchies in Multi-Agent Self-Organizing Systems Pursuing a Joint Objective [12.899919591015912]
マルチエージェント自己組織化システム(MASOS)は、スケーラビリティ、適応性、柔軟性、堅牢性などの重要な特徴を示す。
本稿では,タスク実行時の依存性階層の出現に注目した。
他のエージェントの状態に関する各エージェントの動作の勾配を計算することで、エージェント間の依存関係を定量化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-13T06:50:03Z) - Multi-Agent Collaboration via Evolving Orchestration [55.574417128944226]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な下流タスクで顕著な成果を上げているが、そのモノリシックな性質は複雑な問題解決におけるスケーラビリティと効率を制限している。
LLMに基づくマルチエージェントコラボレーションのためのパウチスタイルのパラダイムを提案し,タスク状態の進化に応じて,中央集権的なオーケストレータ("puppeteer")がエージェント("puppets")を動的に指示する。
クローズドドメインおよびオープンドメインシナリオの実験により,この手法は計算コストを低減し,優れた性能が得られることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-26T07:02:17Z) - Towards Multi-Agent Reasoning Systems for Collaborative Expertise Delegation: An Exploratory Design Study [45.90906050232582]
本稿では, 協調推論性能が3つの重要な設計次元にどう影響するかを系統的に検討する。
この結果,専門知識の整合性はドメイン・コンテンセントが高く,文脈的推論タスクに最も効果的であることが判明した。
最後に,マルチエージェントシステムを専門知識でスケールアップすることによる影響を実証的に検討し,より効率的な通信プロトコル設計の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-12T07:59:13Z) - mABC: multi-Agent Blockchain-Inspired Collaboration for root cause analysis in micro-services architecture [31.944353229461157]
マイクロサービスアーキテクチャ(mABC)における根本原因分析のための先駆的フレームワークであるマルチエージェント型コラボレーションを提案する。
mABCは、マイクロサービスアーキテクチャにおける包括的な自動化された根本原因分析と解決を提供し、ITオペレーションドメインを大幅に改善します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-18T12:35:39Z)
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。