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

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 Informátic

Towards a Cloud Architectural Decision Framework using Case-Based Reasoning and Rule-Based Reasoning

Correct decision making about the cloud platform architecture is crucial for the success of any cloud migration project; bad decisions can lead to undesirable consequences. Rules Based Reasoning (RBR), a popular approach for solving clearly defined problems, can be used for cloud platform recommendation if a comprehensive set of requirements are available. However, the responsibility of decision-making is increasingly moving away from the hands of the technical subject matter experts, and into the hands of the business sponsors who, despite being the end-all, be-all decision-makers, typically do not have access to sufficient information at the initial stages of the project lifecycle. Therefore, in this paper, we propose combining Case Based Reasoning (CBR) with RBR to assist business sponsors in making strategic decisions between public, private and hybrid cloud with a high level of confidence even at the initial stages of the project

A case-based reasoning approach to reuse quality-driven designs in service-oriented architectures

Service-Oriented Architecture (SOA) has become a dominant approach for developing distributed enterprise-wide applications. Most organizations capitalize on SOA by discovering and reusing services already accessible over the Internet. In addition to functional requirements, the implementation of a SOA design must consider quality-attribute properties (e.g., performance, interoperability or security, among others), which require developers to explore and assess candidate solutions fulfilling the same functional requirements. This exploration is usually driven by architectural knowledge and SOA principles, but it can be a time-consuming and error-prone process, even for expert developers. To deal with this issue, we present a case-based reasoning approach called AWESOME to assist developers in exploring different development alternatives, by modeling quality-attribute aspects and SOA design patterns as cases. Our approach has been evaluated with four case-studies, and the results have shown that the solutions generated by AWESOME are judged as satisfactory by a number of SOA experts.Fil: Rodríguez, Guillermo Horacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Diaz Pace, Jorge Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Soria, Alvaro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; Argentin

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic