A Hybrid Approach for Improving the Design Quality of Web Service Interfaces
Notice bibliographique
Résumé
A key success of a Web service is to appropriately design its interface to make it easy to consume and understand. In the context of service-oriented computing (SOC), the service’s interface is the main source of interaction with the consumers to reuse the service functionality in real-world applications. The SOC paradigm provides a collection of principles and guidelines to properly design services to provide best practice of third-party reuse. However, recent studies showed that service designers tend to pay little care to the design of their service interfaces, which often lead to several side effects known as antipatterns . One of the most common Web service interface antipatterns is to expose a large number of semantically unrelated operations, implementing different abstractions, in one single interface. Such bad design practices may have a significant impact on the service reusability, understandability, as well as the development and run-time characteristics. To address this problem, in this article, we propose a hybrid approach to improve the design quality of Web service interfaces and fix antipatterns as a combination of both deterministic and heuristic-based approaches. The first step consists of a deterministic approach using a graph partitioning-based technique to split the operations of a large service interface into more cohesive interfaces, each one representing a distinct abstraction. Then, the produced interfaces will be checked using a heuristic-based approach based on the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) to correct potential antipatterns while reducing the interface design deviation to avoid taking the service away from its original design. To evaluate our approach, we conduct an empirical study on a benchmark of 26 real-world Web services provided by Amazon and Yahoo. Our experiments consist of a quantitative evaluation based on design quality metrics, as well as a qualitative evaluation with developers to assess its usefulness in practice. The results show that our approach significantly outperforms existing approaches and provides more meaningful results from a developer’s perspective.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».