MONO2REST: Identifying and Exposing Microservices: a Reusable RESTification Approach

要約

マイクロサービスアーキテクチャスタイルは、大規模なクラウドアプリケーションの事実上の基準となっており、スケーラビリティ、保守性、展開の柔軟性に多くの利点を提供しています。
多くの組織は、レガシーモノリシックシステムのマイクロサービスアーキテクチャへの移行を追求しています。
ただし、このプロセスは挑戦的で、リスクが高く、時間型であり、衰退しやすいものであり、いくつかの組織には、この移行プロセスを設定するために必要な財源、時間、または専門知識が欠けています。
したがって、移行が危険であるか、実行不可能なレガシーシステムを移行しようとするのではなく、移行せずにマイクロサービスアプリケーションとして公開することをお勧めします。
この論文では、進化的アルゴリズムと機械学習技術を組み合わせた、再利用可能な自動化された2フェーズアプローチを紹介します。
第1フェーズでは、メソッド間の構造依存関係とセマンティック依存関係の両方を考慮する多目的遺伝的アルゴリズムを使用して、メソッドレベルでマイクロサービスを識別します。
第2フェーズでは、HTTPメソッドとエンドポイントを割り当てるために分類アルゴリズムを使用して、識別された各マイクロサービスのREST APIを生成します。
Spring Petclinicアプリケーションに関するケーススタディでアプローチを評価しました。これには、比較のための基本真理として役立つモノリシックとマイクロサービスの両方の実装があります。
結果は、当社のアプローチが識別されたマイクロサービスを参照マイクロサービスの実装に沿ったマイクロサービスを正常に調整し、サービス識別とAPI生成におけるその有効性を強調していることを示しています。

要約(オリジナル)

The microservices architectural style has become the de facto standard for large-scale cloud applications, offering numerous benefits in scalability, maintainability, and deployment flexibility. Many organizations are pursuing the migration of legacy monolithic systems to a microservices architecture. However, this process is challenging, risky, time-intensive, and prone-to-failure while several organizations lack necessary financial resources, time, or expertise to set up this migration process. So, rather than trying to migrate a legacy system where migration is risky or not feasible, we suggest exposing it as a microservice application without without having to migrate it. In this paper, we present a reusable, automated, two-phase approach that combines evolutionary algorithms with machine learning techniques. In the first phase, we identify microservices at the method level using a multi-objective genetic algorithm that considers both structural and semantic dependencies between methods. In the second phase, we generate REST APIs for each identified microservice using a classification algorithm to assign HTTP methods and endpoints. We evaluated our approach with a case study on the Spring PetClinic application, which has both monolithic and microservices implementations that serve as ground truth for comparison. Results demonstrate that our approach successfully aligns identified microservices with those in the reference microservices implementation, highlighting its effectiveness in service identification and API generation.

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