How do microservices evolve? An empirical analysis of changes in open-source microservice repositories
Notice bibliographique
Résumé
Microservice architectures are an emergent service-oriented paradigm widely used in industry to develop and deploy scalable software systems. The underlying idea is to design highly independent services that implement small units of functionality and can interact with each other through lightweight interfaces. Even though microservices are often used with success, their design and maintenance pose novel challenges to software engineers. In particular, it is questionable whether the intended independence of microservices can actually be achieved in practice. So, it is important to understand how and why microservices evolve during a system’s life-cycle, for instance, to scope refactorings and improvements of a system’s architecture or to develop supporting tools. To provide insights into how microservices evolve, we report a large-scale empirical study on the (co-)evolution of microservices in 11 open-source systems, involving quantitative and qualitative analyses of 7,319 commits. Our quantitative results show that there are recurring patterns of (co-)evolution across all systems, for instance, “shotgun surgery” commits and microservices that are largely independent, evolve in tuples, or are evolved in almost all changes. We refine our results by analyzing service-evolving commits qualitatively to explore the (in-)dependence of microservices and the causes for their specific evolution. The contributions in this article provide an understanding for practitioners and researchers on how microservices evolve in what way, and how microservice-based systems may be improved.
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 | 0,015 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».