Magnet: Method-Based Approach Using Graph Neural Network for Microservices Identification
Notice bibliographique
Résumé
Monolithic software systems face significant challenges in terms of maintenance, scalability, and portability. To address these challenges, many companies are embracing the microservices architectural style as a more flexible alternative to their monoliths. Microservices structure systems into modular, independent components, enabling easier development, deployment, and maintenance. However, the migration from a monolith to microservices is challenging due to the laborious task of manually identifying and decomposing a system into microservices. Several earlier studies focused on developing approaches to facilitate the migration process. However, the reliance on domain experts to define various parameters and thresholds restricted their use. In this paper, we introduce Magnet, a fully automated microservice identification approach, based on graph neural networks (GNNs). Magnet integrates a GNN model with a fine-grained method-based graph enriched with semantic and static features of the system. It enables accurate microservices identification while simultaneously promoting microservice cohesion and reducing microservice coupling. To validate the accuracy of Magnet, we performed extensive experiments using a set of open-source systems. Quantitatively, we use a set of quality metrics to assess the resulting microservices quality. We also compare our results to established ground truths. Empirical evidence suggests that our fully-automated approach Magnet achieves precision and recall rates of 56% and 68%. Qualitatively, we assess the modularity and functional independence of the resulting microservices by examining their relationships and semantic integrity. This evaluation demonstrates that our fully automated approach yields promising results, underlining its effectiveness in creating modular and coherent microservices.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».