Ein umfassender Datensatz von Merkmalen mikroservicebasierter Systeme

Core Concepts

Dieser Artikel stellt einen umfassenden Datensatz von Merkmalen mikroservicebasierter Systeme bereit, der durch die Analyse der Architektur und Interaktionen von Spring-Boot-Mikroservices in Spring-Cloud-Systemen erstellt wurde. Der Datensatz ermöglicht die Erforschung von Antimustern in Mikroservices und die Untersuchung von Qualitätsattributen wie Modularität und Wartbarkeit.

Abstract

Dieser Artikel beschreibt die Erstellung eines umfassenden Datensatzes von Merkmalen mikroservicebasierter Systeme. Zunächst wurde eine Sammlung von 55 Open-Source-Mikroservicesystemen auf GitHub zusammengestellt, die auf dem Spring-Cloud-Framework basieren. Basierend auf der Drei-Schichten-Architektur von Spring-Boot-Mikroservices wurden 23 Metriken definiert, um verschiedene Aspekte wie Granularität, Design und Interaktionen zwischen Mikroservices zu erfassen. Ein Extraktionsprogramm wurde entwickelt, um diese Metriken aus den gesammelten Mikroservicesystemen zu extrahieren. Die extrahierten Daten wurden manuell überprüft, um ihre Genauigkeit sicherzustellen. Der resultierende Datensatz wird als CSV-Datei bereitgestellt und soll als Grundlage für die Erforschung von Antimustern in Mikroservices und die Untersuchung von Qualitätsattributen dienen.

Stats

Die effektiven Codezeilen in allen .java-Dateien des Mikrodienstes betragen 338.
Die Anzahl der Entitätsklassen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der Attribute in den Entitätsklassen des Mikrodienstes beträgt 100%.
Die Anzahl der Controller-Klassen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der Schnittstellen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der abstrakten Klassen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der Service-Implementierungsklassen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der Data Transfer Object-Klassen im Mikrodienst beträgt 100%.
Die Anzahl der von diesem Mikrodienst exponierten APIs beträgt 100%.
Der maximale Wert der Parameterliste der Größe aller exponierten APIs beträgt 100%.
Die Anzahl der internen Aufrufe von Methoden der Service-Implementierungsschicht durch die Controller-Schicht beträgt 100%.
Die maximale Anzahl der von diesem Mikrodienst aufgerufenen anderen Microservices beträgt 100%.
Die Anzahl der eindeutigen Microservices, die von diesem Mikrodienst aufgerufen werden, beträgt 100%.

Quotes

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Key Insights Distilled From

A Feature Dataset of Microservices-based Systems

by Weipan Yang,... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01789.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz genutzt werden, um die Qualität und Wartbarkeit von Mikroservicesystemen systematisch zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können verwendet werden, um gezielt nach potenziellen Problemen in Mikroservicesystemen zu suchen und diese systematisch anzugehen. Durch die Analyse der extrahierten Metriken wie Codegröße, Anzahl der Entitätsklassen, Anzahl der Controller, Anzahl der APIs und Interaktionen zwischen den Mikroservices können Muster von "Bad Smells" identifiziert werden. Diese Muster können auf Qualitätsprobleme und Wartbarkeitsprobleme hinweisen, die behoben werden müssen.
Durch die systematische Analyse und Verbesserung dieser identifizierten Probleme können Entwickler und Architekten die Qualität und Wartbarkeit von Mikroservicesystemen kontinuierlich verbessern. Dies kann dazu beitragen, die Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Effizienz der Systeme zu erhöhen und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Welche zusätzlichen Metriken oder Analysemethoden könnten entwickelt werden, um ein umfassenderes Verständnis der Architektur und Interaktionen von Mikroservices zu erlangen?

Um ein umfassenderes Verständnis der Architektur und Interaktionen von Mikroservices zu erlangen, könnten zusätzliche Metriken und Analysemethoden entwickelt werden. Einige Vorschläge für weitere Metriken könnten sein:

Latenzzeiten zwischen den Mikroservices: Durch die Messung der Latenzzeiten bei der Kommunikation zwischen den Mikroservices kann die Leistung und Effizienz des Systems bewertet werden.
Fehlerquoten und Ausfallzeiten: Die Analyse von Fehlerquoten und Ausfallzeiten kann Aufschluss über die Robustheit und Zuverlässigkeit der Mikroservices geben.
Abhängigkeitsanalyse: Durch die Analyse der Abhängigkeiten zwischen den Mikroservices kann die Komplexität des Systems bewertet werden und potenzielle Engpässe oder Single Points of Failure identifiziert werden.

Zusätzlich könnten Analysemethoden wie maschinelles Lernen oder fortgeschrittene statistische Modelle eingesetzt werden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die mit bloßem Auge nicht sichtbar wären. Diese Methoden könnten dazu beitragen, die Architektur und Interaktionen von Mikroservices noch tiefer zu verstehen und Optimierungspotenziale aufzudecken.

Wie können die Erkenntnisse aus diesem Datensatz auf Mikroservicesysteme in der Praxis, die möglicherweise andere Technologien oder Entwicklungsstandards verwenden, übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus diesem Datensatz können auf Mikroservicesysteme in der Praxis übertragen werden, auch wenn sie möglicherweise andere Technologien oder Entwicklungsstandards verwenden. Der Schlüssel liegt darin, die extrahierten Metriken und Analysemethoden an die spezifischen Gegebenheiten des jeweiligen Mikroservicesystems anzupassen.
Durch eine Anpassung der Metriken und Analysemethoden an die verwendeten Technologien und Standards können Entwickler und Architekten auch in anderen Mikroservicesystemen ähnliche Qualitäts- und Wartbarkeitsprobleme identifizieren und lösen. Es ist wichtig, flexibel zu sein und die Erkenntnisse aus dem Datensatz als Leitfaden zu verwenden, um systematisch nach Verbesserungspotenzialen zu suchen und diese gezielt anzugehen.
Durch die Anwendung der Prinzipien und Methoden, die aus diesem Datensatz abgeleitet wurden, können Mikroservicesysteme in der Praxis kontinuierlich optimiert und weiterentwickelt werden, unabhängig von den spezifischen Technologien oder Entwicklungsstandards, die verwendet werden.