一种基于谱聚类的工业遗留系统微服务识别方法
软件工程
2023-12-25 v1
摘要
工业物联网 (IIoT) 的出现对工业软件在通信延迟、可扩展性和可维护性方面提出了更严格的要求。微服务架构 (MSA) 作为一种源自云计算和 DevOps 的新型软件架构，凭借其独立部署和松耦合的特性，成为最有前景的解决方案。目前，尽管面临诸多挑战，从业者仍倾向于将工业遗留系统迁移至 MSA。在本文中，我们提出了一种基于谱图论的自动化微服务分解方法，用于提取微服务候选者，以解决人工提取耗时、劳动强度大且主观性强的问题。该方法分为三个步骤：首先，利用静态和动态分析工具提取遗留系统的依赖信息；随后，将信息转换为图结构，以捕捉遗留系统中的类间结构和性能关系；最后，利用基于图的聚类算法识别符合高内聚低耦合原则的潜在微服务候选者。与最先进方法的对比实验表明，我们提出的方法在性能指标上具有显著优势。此外，实践表明，即使没有领域专家的参与，我们的方法也能产生良好的结果。
引用
@article{arxiv.2312.12819,
title = {A Microservices Identification Method Based on Spectral Clustering for Industrial Legacy Systems},
author = {Teng Zhong and Yinglei Teng and Shijun Ma and Jiaxuan Chen and Sicong Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12819},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 5 figures, accepted by IEEE Globecom2023