On the Migration of Legacy Systems to an Event-Driven Architecture: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
Legacy systems still play a critical role in the operation of many software organizations. However, these systems have high maintenance costs due to their reliance on deprecated technologies. Also, they are often too complex to be rewritten from scratch. Such systems could benefit from being migrated to an event-driven architecture (EDA), as it enables the creation of software systems with loosely coupled components which improves their maintainability and scalability. However, migrating legacy systems is not straightforward, and may have significant costs. Furthermore, there is limited empirical knowledge on how practitioners approach legacy-to-EDA migration in industrial settings. To bridge this gap, we conducted a survey with software practitioners to investigate the state of practice of legacy-to-EDA migration. The purpose of the survey is to gain insights on the methodologies adopted for implementing EDAs, and the specifics of the legacy-to-EDA migration process in industrial settings. The survey consists of two parts: (1) an online questionnaire featuring 26 questions, and (2) an interview session with some of the participants. The questionnaire was answered by 31 participants, two of whom volunteered for the interview. The key findings of the survey include: (1) the main motivation behind legacy-to-EDA migrations is to decouple parts of the system, (2) the technologies preferred by professionals when implementing EDAs are Java and Apache Kafka, and (3) software professionals mainly rely on business processes and human expertise to guide the migration. Our study highlights the limited adoption of automation tools in the legacy-to-EDA migration process. It also emphasizes the need for practitioners to develop tools that facilitate the migration and to adopt best practices to handle data consistency.
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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».