Migración de Sistemas Legados hacia microservicios mediante técnicas de Machine Learning

Autores
Martinez Saucedo, Ana; Rodríguez, Guillermo Horacio
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Las aplicaciones desarrolladas según la arquitectura de microservicios presentan ventajas como escalabilidad a nivel modular, un mantenimiento facilitado, y una entrega de funcionalidades más rápida. Debido a estos y otros beneficios de esta arquitectura, empresas como Netflix, SoundCloud y Amazon han optado por migrar sus aplicaciones desarrolladas según la arquitectura monolítica hacia microservicios. No obstante, la migración de arquitecturas monolíticas hacia microservicios no es una tarea fácil: la descomposición del monolito, la comunicación entre microservicios y la migración de la base de datos son algunos de los desafíos que deben ser abordados al llevar a cabo la migración. En este contexto en donde el proceso de migración manual es complejo, el objetivo de esta línea de investigación consiste en explorar y evaluar técnicas de Machine Learning para asistir a desarrolladores en descomponer (semi- )automáticamente arquitecturas de software en microservicios, considerando tanto aspectos funcionales como no funcionales.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Arquitecturas de Software
Arquitecturas de Microservicios
Sistemas legados
Migración
Machine Learning
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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