Utilize este identificador para referenciar este registo: https://hdl.handle.net/1822/84137

TítuloIdentification of microservices from monolithic applications through topic modelling
Autor(es)Brito, Miguel António Ferrão
Orientador(es)Cunha, Jácome
Saraiva, João
Palavras-chaveMicroservice architecture
Monolithic decomposition
Topic modelling
Software clustering
Arquitetura de microserviços
Decomposição de monólitos
Modelação de tópicos
Clustering de software
Data22-Dez-2020
Resumo(s)Microservices emerged as one of the most popular architectural patterns in the recent years given the increased need to scale, grow and flexibilize software projects accompanied by the growth in cloud computing and DevOps. Many software applications are being submitted to a process of migration from its monolithic architecture to a more modular, scalable and flexible architecture of microservices. This process is slow and, depending on the project’s complexity, it may take months or even years to complete. This dissertation proposes a new approach on microservices identification by resorting to topic modelling in order to identify services according to domain terms. This approach in combination with clustering techniques produces a set of services based on the original software. The proposed methodology is implemented as an open-source tool for exploration of monolithic architectures and identification of microservices. An extensive quantitative analysis using the state of the art metrics on independence of functionality and modularity of services was conducted on 200 open-source projects collected from GitHub. Cohesion at message and domain level metrics showed medians of roughly 0.6. Interfaces per service exhibited a median of 1.5 with a compact interquartile range. Structural and conceptual modularity revealed medians of 0.2 and 0.4 respectively. Further analysis to understand if the methodology works better for smaller/larger projects revealed an overall stability and similar performance across metrics. Our first results are positive demonstrating beneficial identification of services due to overall metrics’ results.
Os microserviços emergiram como um dos padrões arquiteturais mais populares na atualidade dado o aumento da necessidade em escalar, crescer e flexibilizar projetos de software, acompanhados da crescente da computação na cloud e DevOps. Muitas aplicações estão a ser submetidas a processos de migração de uma arquitetura monolítica para uma arquitetura mais modular, escalável e flexivel de microserviços. Este processo de migração é lento, e dependendo da complexidade do projeto, poderá levar vários meses ou mesmo anos a completar. Esta dissertação propõe uma nova abordagem na identificação de microserviços recorrendo a modelação de tópicos de forma a identificar serviços de acordo com termos de domínio de um projeto de software. Esta abordagem em combinação com técnicas de clustering produz um conjunto de serviços baseado no projeto de software original. A metodologia proposta é implementada como uma ferramenta open-source para exploração de arquiteturas monolíticas e identificação de microserviços. Uma análise quantitativa extensa recorrendo a métricas de independência de funcionalidade e modularidade de serviços foi conduzida em 200 aplicações open-source recolhidas do GitHub. Métricas de coesão ao nível da mensagem e domínio revelaram medianas em torno de 0.6. Interfaces por serviço demonstraram uma mediana de 1.5 com um intervalo interquartil compacto. Métricas de modularidade estrutural e conceptual revelaram medianas de 0.2 e 0.4 respetivamente. Uma análise mais aprofundada para tentar perceber se a metodologia funciona melhor para projetos de diferentes dimensões/características revelaram uma estabilidade geral do funcionamento do método. Os primeiros resultados são positivos demonstrando identificações de serviços benéficos tendo em conta que os valores das métricas são de uma forma global positivos e promissores.
TipoDissertação de mestrado
DescriçãoDissertação de mestrado em Informatics Engineering
URIhttps://hdl.handle.net/1822/84137
AcessoAcesso aberto
Aparece nas coleções:BUM - Dissertações de Mestrado
DI - Dissertações de Mestrado

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