Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal

Autores
Narváez, Daniel; Battaglia, Nicolás; Fernández, Alejandro; Rossi, Gustavo Héctor
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Descubrir y validar microservicios a partir de requisitos textuales es un desafío complejo y propenso a ambigüedades. Los modelos de IA ofrecen gran potencial, pero carecen de garantías formales de calidad estructural. En este trabajo mostramos cómo automatizar dicho proceso mediante ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que genera arquitecturas candidatas con LLM, mide cohesión, granularidad y acoplamiento, y descarta configuraciones inválidas. El flujo orquesta Python para muestreo de prompts y métricas, invoca Lean para certificar teoremas y registra resultados reproducibles. El experimento demuestra que ArchiGenMS acelera los ciclos de diseño y aporta evidencia formal para arquitecturas de microservicios mantenibles y verificables.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Microservicios
Descubrimiento automático
Modelos de lenguaje grandes
Verificación formal
Lean Theorem Prover
Métricas arquitectónicas
Prompt engineering evolutivo
Ingeniería de software asistida por IA
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
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191127
Acceder
id SEDICI_bf7cf7461753fce2fc31cec558f108c2
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191127
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación FormalNarváez, DanielBattaglia, NicolásFernández, AlejandroRossi, Gustavo HéctorCiencias InformáticasMicroserviciosDescubrimiento automáticoModelos de lenguaje grandesVerificación formalLean Theorem ProverMétricas arquitectónicasPrompt engineering evolutivoIngeniería de software asistida por IADescubrir y validar microservicios a partir de requisitos textuales es un desafío complejo y propenso a ambigüedades. Los modelos de IA ofrecen gran potencial, pero carecen de garantías formales de calidad estructural. En este trabajo mostramos cómo automatizar dicho proceso mediante ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que genera arquitecturas candidatas con LLM, mide cohesión, granularidad y acoplamiento, y descarta configuraciones inválidas. El flujo orquesta Python para muestreo de prompts y métricas, invoca Lean para certificar teoremas y registra resultados reproducibles. El experimento demuestra que ArchiGenMS acelera los ciclos de diseño y aporta evidencia formal para arquitecturas de microservicios mantenibles y verificables.Red de Universidades con Carreras en Informática2025-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf597-606http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191127spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8258-99-7info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/189846info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2026-04-23T11:55:29Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/191127Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292026-04-23 11:55:29.858SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
title Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
spellingShingle Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
Narváez, Daniel
Ciencias Informáticas
Microservicios
Descubrimiento automático
Modelos de lenguaje grandes
Verificación formal
Lean Theorem Prover
Métricas arquitectónicas
Prompt engineering evolutivo
Ingeniería de software asistida por IA
title_short Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
title_full Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
title_fullStr Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
title_full_unstemmed Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
title_sort Descubrimiento Automático de Microservicios mediante Modelos Generativos y Verificación Formal
dc.creator.none.fl_str_mv Narváez, Daniel
Battaglia, Nicolás
Fernández, Alejandro
Rossi, Gustavo Héctor
author Narváez, Daniel
author_facet Narváez, Daniel
Battaglia, Nicolás
Fernández, Alejandro
Rossi, Gustavo Héctor
author_role author
author2 Battaglia, Nicolás
Fernández, Alejandro
Rossi, Gustavo Héctor
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Microservicios
Descubrimiento automático
Modelos de lenguaje grandes
Verificación formal
Lean Theorem Prover
Métricas arquitectónicas
Prompt engineering evolutivo
Ingeniería de software asistida por IA
topic Ciencias Informáticas
Microservicios
Descubrimiento automático
Modelos de lenguaje grandes
Verificación formal
Lean Theorem Prover
Métricas arquitectónicas
Prompt engineering evolutivo
Ingeniería de software asistida por IA
dc.description.none.fl_txt_mv Descubrir y validar microservicios a partir de requisitos textuales es un desafío complejo y propenso a ambigüedades. Los modelos de IA ofrecen gran potencial, pero carecen de garantías formales de calidad estructural. En este trabajo mostramos cómo automatizar dicho proceso mediante ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que genera arquitecturas candidatas con LLM, mide cohesión, granularidad y acoplamiento, y descarta configuraciones inválidas. El flujo orquesta Python para muestreo de prompts y métricas, invoca Lean para certificar teoremas y registra resultados reproducibles. El experimento demuestra que ArchiGenMS acelera los ciclos de diseño y aporta evidencia formal para arquitecturas de microservicios mantenibles y verificables.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description Descubrir y validar microservicios a partir de requisitos textuales es un desafío complejo y propenso a ambigüedades. Los modelos de IA ofrecen gran potencial, pero carecen de garantías formales de calidad estructural. En este trabajo mostramos cómo automatizar dicho proceso mediante ArchiGenMS, un pipeline evolutivo que genera arquitecturas candidatas con LLM, mide cohesión, granularidad y acoplamiento, y descarta configuraciones inválidas. El flujo orquesta Python para muestreo de prompts y métricas, invoca Lean para certificar teoremas y registra resultados reproducibles. El experimento demuestra que ArchiGenMS acelera los ciclos de diseño y aporta evidencia formal para arquitecturas de microservicios mantenibles y verificables.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191127
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/191127
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-8258-99-7
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/189846
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
597-606
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1863367875185606656
score 13.05261

Publicaciones similares