Weighing the Evidence: On Relationship Types in Microservice Extraction
Notice bibliographique
Résumé
The microservice-based architecture - a SOA-inspired principle of dividing systems into components that communicate with each other using language-agnostic APIs - has gained increased popularity in industry. Yet, migrating a monolithic application to microservices is a challenging task. A number of automated microservice extraction techniques have been proposed to help developers with the migration complexity. These techniques, at large, construct a graph-based representation of an application and cluster its elements into service candidates. The techniques vary by their decomposition goals and, subsequently, types of relationships between application elements that they consider - structural, semantic term similarity, and evolutionary - with each technique utilizing a fixed subset and weighting of these relationship types.In this paper, we perform a multi-method exploratory study with 10 industrial practitioners to investigate (1) the applicability and usefulness of different relationships types during the microservice extraction process and (2) expectations practitioners have for tools utilizing such relationships. Our results show that practitioners often need a "what-if" analysis tool that simultaneously considers multiple relationship types during the extraction process and that there is no fixed way to weight these relationships. Our study also identifies organization- and application-specific considerations that lead practitioners to prefer certain relationship types over others, e.g., the age of the codebase and languages spoken in the organization. It outlines possible strategies to help developers during the extraction process, e.g., the ability to iteratively filter and customize relationships.
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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 | 0,324 | 0,783 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».