Notice bibliographique
Résumé
SOA enables integration of applications and resources flexibly, representing every application or resource as a service. Its purpose is to facilitate reuse and interoperability of applications, which are regarded as quality attributes of a system. It is very easy to talk about the benefits of SOA (reuse, etc.). But, there are no precise specifications to define this concept as the architectural style. SOA has another shortcoming; it is a problem of performance related to the creation of services that affect the total processing time of the system. This paper provides a basic specification of SOA and identifies architectural tactics to improve performance. The tactics adopted for the performance are then validated by a case study. A solution for the development of tactics is to use the ADD method. This is a method to meet the architectural requirements or qualities expected from a system. Three architectural models have been well integrated into SOA. Validation of the case study determined that the tactics are working and it is interesting to use in SOA architecture. However, an interesting point that arises from the test is that the decomposition model of service can be used with caution. Two contributions emerge from this paper: a basic specification and a design of SOA-based integration models (architectural) to improve performance. The main recommendation arising from this test is the addition of tactical or creating tools to automate the architecture chosen and thus improve performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».