Exploración de técnicas de machine learning para migración de sistemas legados hacia microservicios

Autores
Rodríguez, Guillermo; Da Rocha Araujo, Leonardo; Rocha, Fabio; Pereira dos Santos, Rodrigo
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Actualmente, cada vez más empresas están adoptando microservicios para modernizar sus productos y tomar ventaja de sus prometedores beneficios como: agilidad, escalabilidad e integración continua, entre otros. Por un lado, los sistemas basados en microservicios presentan una arquitectura flexible y con alta capacidad de evolución. Sin embargo, por otro lado, hay desafíos técnicos (por ej. automatización de la infraestructura y debugging distribuido) y organizacionales (por ej. creación de equipos de trabajos cross-functional) que necesitan ser abordados. Lamentablemente, migrar una arquitectura orientada a microservicios no es una tarea simple. En este proceso, los servicios pueden escalar más eficientemente y los ciclos de entregas se acortan debido al continuo despliegue. Normalmente, estas decisiones de diseño quedan sujetas a la intuición de desarrolladores y/o arquitectos, pero carecen de un análisis sistemático que les facilite la evaluación de alternativas y toma de decisiones. En este contexto, las técnicas de machine learning podrían contribuir a facilitar la exploración de diferentes alternativas de descomposición de arquitecturas de software en microservicios.
Eje: Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Arquitecturas de microservicios
Sistemas legados
Migración
Aprendizaje Automático
SOA
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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