Validación y transferencia de conocimiento del modelo inteligente para identificar y especificar microservicios (microservice backlog) a empresas de desarrollo de software del Norte de Santander.
La arquitectura basada en microservicios permite implementar una aplicación usando componentes independientes (microservicios) que se comunican a través de protocolos ligeros, permitiendo mejorar atributos de calidad como la escalabilidad, la mantenibilidad, la tolerancia a fallas, el rendimiento y...
- Autores:
-
Vera-Rivera, F. H.
PEREZ GUTIERREZ, BORIS RAINIERO
Puerto Cuadros, Eduard Gilberto
Gaona Cuevas, Carlos Maurico
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_baaf
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/6693
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6693
- Palabra clave:
- Rights
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La arquitectura basada en microservicios permite implementar una aplicación usando componentes independientes (microservicios) que se comunican a través de protocolos ligeros, permitiendo mejorar atributos de calidad como la escalabilidad, la mantenibilidad, la tolerancia a fallas, el rendimiento y la funcionalidad; cada microservicio se desarrolla de forma independiente, en lenguajes de programación independientes, base de datos independiente y funcionando en su propio proceso (cpu, memoria y almacenamiento independiente). Definir el tamaño adecuado de los microservicios que hacen parte de la aplicación es un tema de interés, la granularidad define el número de microservicios que hacen parte de la aplicación y el alcance de la funcionalidad que van a ofrecer. Razonar en tiempo de diseño acerca de la granularidad es fundamental para la toma de decisiones de desarrollo, pruebas y despliegue. Para abordar este problema en una tesis doctoral se propuso un modelo inteligente de especificación y evaluación de la granularidad de los microservicios en tiempo de diseño usando algoritmos genéticos, procesamiento de lenguaje natural, similitud semántica y algoritmos de agrupamiento jerárquico. La evaluación del modelo propuesto se realizó en 4 casos de estudio, dos del estado del arte y dos aplicaciones de nivel empresarial, teniendo resultados prometedores; pero esta validación no es suficiente y es necesario validar a nivel industrial e incorporarlo para que sea aprovechado por las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. El objetivo principal de este proyecto de investigación es evaluar la aplicación y uso del Microservice Backlog en la industria desarrolladora de software del Norte de Santander; para cumplir con este objetivo se plantea una metodología basada en la investigación en la ciencia del diseño (Design science research), el trabajo se divide en 4 fases: 1) Diagnóstico, que busca definir el estado del arte y de la práctica del desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios, para conocer el estado actual de las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. 2) Capacitación, en la cual se transfiere el conocimiento a las empresas por medio de conferencias y talleres de demostración, se seleccionan los proyectos de evaluación y aplicación del modelo inteligente propuesto. 3) Aplicación y evaluación, ya con los proyectos seleccionados se obtiene el diseño de la aplicación basada en microservicios usando los algoritmos inteligentes del Microsevices Backlog para ser comparado con la propuesta de los expertos de la empresa. 4) Divulgación, se destacan los beneficios y dificultades del uso del modelo inteligente, se realiza el informe final, artículos de investigación y la socialización en ponencias nacionales e internacionales. Como resultados de la investigación se espera obtener una validación más rigurosa del modelo inteligente propuesto, lograr hacer una transferencia de conocimiento y apropiación por parte de las empresas de los resultados obtenidos en la tesis doctoral, como también que en un corto plazo las empresas puedan mejorar su productos, procesos y servicios de desarrollo de software. Adicionalmente se pretende hacer alianzas estratégicas para realizar asesorías, consultarías y participación en proyectos de Minciencias. |
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Definir el tamaño adecuado de los microservicios que hacen parte de la aplicación es un tema de interés, la granularidad define el número de microservicios que hacen parte de la aplicación y el alcance de la funcionalidad que van a ofrecer. Razonar en tiempo de diseño acerca de la granularidad es fundamental para la toma de decisiones de desarrollo, pruebas y despliegue. Para abordar este problema en una tesis doctoral se propuso un modelo inteligente de especificación y evaluación de la granularidad de los microservicios en tiempo de diseño usando algoritmos genéticos, procesamiento de lenguaje natural, similitud semántica y algoritmos de agrupamiento jerárquico. La evaluación del modelo propuesto se realizó en 4 casos de estudio, dos del estado del arte y dos aplicaciones de nivel empresarial, teniendo resultados prometedores; pero esta validación no es suficiente y es necesario validar a nivel industrial e incorporarlo para que sea aprovechado por las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. El objetivo principal de este proyecto de investigación es evaluar la aplicación y uso del Microservice Backlog en la industria desarrolladora de software del Norte de Santander; para cumplir con este objetivo se plantea una metodología basada en la investigación en la ciencia del diseño (Design science research), el trabajo se divide en 4 fases: 1) Diagnóstico, que busca definir el estado del arte y de la práctica del desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios, para conocer el estado actual de las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. 2) Capacitación, en la cual se transfiere el conocimiento a las empresas por medio de conferencias y talleres de demostración, se seleccionan los proyectos de evaluación y aplicación del modelo inteligente propuesto. 3) Aplicación y evaluación, ya con los proyectos seleccionados se obtiene el diseño de la aplicación basada en microservicios usando los algoritmos inteligentes del Microsevices Backlog para ser comparado con la propuesta de los expertos de la empresa. 4) Divulgación, se destacan los beneficios y dificultades del uso del modelo inteligente, se realiza el informe final, artículos de investigación y la socialización en ponencias nacionales e internacionales. Como resultados de la investigación se espera obtener una validación más rigurosa del modelo inteligente propuesto, lograr hacer una transferencia de conocimiento y apropiación por parte de las empresas de los resultados obtenidos en la tesis doctoral, como también que en un corto plazo las empresas puedan mejorar su productos, procesos y servicios de desarrollo de software. Adicionalmente se pretende hacer alianzas estratégicas para realizar asesorías, consultarías y participación en proyectos de Minciencias.La metodología debe reflejar la estructura lógica y el rigor científico del proceso de investigación, el enfoque metodológico base de este trabajo de investigación es “Design Science Research” siguiendo los planteamientos hechos por Hevner y otros [45] para la investigación científica en el campo de los sistemas de información y el desarrollo de productos tecnológicos. En la tesis doctoral se propuso el “Microsevices Backlog” que corresponde a un modelo inteligente de especificación de la granularidad de aplicaciones basadas en microservicios; el Microservices Backlog corresponde al artefacto nuevo e innovador que se piensa validar y evaluar en este trabajo de investigación. La figura 4 presenta el modelo de investigación propuesto para este trabajo de investigación. En el trabajo doctoral y en el artículo publicado la evaluación se realizó sobre tres proyectos 2 proyectos del estado del arte y un proyecto real de la fundación Foristom. Ahora en el presenta trabajo de investigación se pretende realizar una evaluación con la industria de desarrollo de software del Norte de Santander, con al menos 3 proyectos reales de estas empresas, pero el modelo de la investigación sigue siendo el mismo. El proceso de la ciencia del diseño permite construir un artefacto, el cual se va evaluado de forma iterativa por medio de casos de estudio y análisis dinámico y estático. La construcción del artefacto se basa en el ambiente en el cual se desarrolla, el ambiente en este caso sería: 1. Las personas involucradas: Equipos de desarrollo de software, arquitectos de software y líderes de proyectos, ahora que pertenezcan a las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. 2. El contexto del problema: el cual comprende el desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios, a la definición de la granularidad de los microservicios y a migraciones de aplicaciones monolíticas a microservicios. 3. Basados en tecnología, como son los contenedores, el descubrimiento de servicios, el monitoreo, la tolerancia a fallas, el despliegue continuo, la computación sin servidor, y otras; las cuales ayudan a resolver el problema y mejorar el artefacto propuesto. Adicionalmente se tienen unas bases teóricas que fundamentan el trabajo de investigación, que son las propuestas en la sección 4.1.2. También se sigue una metodología de desarrollo y evaluación, que consiste en: 1. Describir el proyecto o caso de estudio en el cual se va a evaluar el artefacto propuesto (El Microservices Backlog). 2. Definir las historias de usuario, las dependencias entre ellas y establecer el Product Backlog. 3. Obtener los microservicios candidatos usando el algoritmo genético y el algoritmo de agrupamiento semántico, los cuales son parte del Microservices Backlog. 4. Obtener los microserivicios candidatos por los expertos, arquitectos, o equipo de desarrollo de las empresas participantes. 5. Calcular por medio del componente calculador de métricas del Microservices Backlog, métricas de acoplamiento, de cohesión, complejidad, rendimiento, similitud semántica, y tiempo estimado de desarrollo, para poder evaluar y comparar los microservicios candidatos para el proyecto. 6. Evaluar las soluciones propuestas y el proceso aplicado. 7. Realizar ajustes al Microservices Backlog de ser necesario. Este proceso se repite para cada proyecto de las empresas participantes. Al finalizar la evaluación se obtiene el artefacto probado y validado por las empresas desarrolladoras de software del Norte de Santander. 4.3.1. Proceso de investigación El proceso de investigación define las fases, actividades, métodos y resultados que se piensan logran con este proyecto de investigación. La figura 5 muestra el proceso de investigación que se llevara a cabo. El proceso de investigación consta de 4 fases: 1) Fase de diagnóstico, 2) Fase de capacitación y demostración del Microservices Backlog, 3) Fase de aplicación y 4) Fase de evaluación y divulgación. Fase 1. Diagnóstico En esta fase se estudia el estado actual del desarrollo de software en el Norte de Santander y específicamente del uso de la computación basada en microservicios, adicionalmente se realiza una revisión de literatura para establecer el estado del arte y de la práctica. Adicionalmente se realizan pruebas y mejoras al Microservices Backlog y se despliega a producción la herramienta software que se va a usar en los casos de estudio de las empresas. Como resultados de esta fase se obtienen: 1) un artículo de investigación que detalla el estado del arte y de la práctica del uso de la computación basada en servicios en el Norte de Santander, y 2) El software del Microservices Backlog desplegado a producción en una instancia EC2 de Amazon Web Services. Fase 2. Capacitación Después de realizar la fase de diagnóstico, se realiza una capacitación y demostración del Microservice Backlog, se explica su uso y funcionamiento, con el fin de seleccionar las empresas interesadas para aplicar los casos de estudio o el análisis experimental. El resultado que se espera de esta fase es la selección de las empresas y proyectos de aplicación del Microservices Backlog o del desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios. Fase 3. Aplicación En esta fase para cada proyecto seleccionado se aplica la metodología de evaluación, que consisten en obtener los microservicios candidatos usando el Microservices Backlog comparándolo con el obtenido por los expertos de las empresas. Se comparan y analizan estos resultados, se identifican posibles mejoras al Microservices Backlog y se aplica un instrumento de evaluación. Como resultado de esta fase se obtienen los resultados del proceso de evaluación, también las empresas de desarrollo de software de la región obtienen una transferencia de conocimiento del desarrollo de aplicaciones basadas en microservicios. Fase 4. Evaluación y divulgación Teniendo los resultados de la aplicación del Microservices Backlog en las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander, se resaltan los beneficios y dificultades obtenidas en el proceso de investigación. Se realiza el informe final de la investigación, se escribe un artículo científico que detalle el conocimiento adquirido y se obtiene el producto software validado para ser registrado en la dirección nacional de derechos de autor. 4.3.2. Métodos de investigación Los métodos de investigación y/o evaluación que se pretenden usar en esta investigación se describen a continuación, sus planteamientos serán hechos de acuerdo las propuestas de C. Wohlin y otros, sobre la experimentación en ingeniería del software [46]: Método de evaluación 1: Cuestionario: Con el propósito de identificar el estado del arte y de la práctica, en la fase inicial del proyecto se aplicarán cuestionarios a las empresas de desarrollo de software del Norte de Santander. Dentro de las actividades del proyecto se contempla el diseño del cuestionario, la definición de la muestra, una prueba piloto para validar el cuestionario, luego su aplicación y análisis de resultados. Método de evaluación 2: cuasi - experimento: Se planteó una evaluación cuasi – experimental, donde se va a analizar y comparar los resultados obtenidos con el Microservices Backlog con los resultados obtenidos por expertos, el equipo de desarrollo o líder técnico. Se calculan las métricas de evaluación sobre las descomposiciones propuesta por esos métodos a los mismos casos de estudio; las mediciones y comparaciones se realizaron sobre el tiempo desarrollo, el número de microservicios, la granularidad y la complejidad cognitiva de cada uno de ellos. Método de evaluación 3: estudio de caso: El estudio de caso se usa para validar en algún entorno de organización y proyecto real de aplicación, o utilizando un problema real y planteando la solución utilizando la propuesta. Se usará el modelo inteligente de definición de la granularidad de los microservicios en al menos tres casos de estudio; para revisar, evaluar y ajustar el modelo propuesto. Después de aplicar los métodos de evaluación, se realizan los ajustes necesarios al modelo propuesto y, si es necesario, se lleva a cabo otro experimento y otro caso de estudio para garantizar la utilidad del modelo inteligente de definición de la granularidad de los microservicios “Microservices Backlog”.Sistemas inteligentes aplicados--Tecnologías computacionales avanzadasapplication/pdfspaValidación y transferencia de conocimiento del modelo inteligente para identificar y especificar microservicios (microservice backlog) a empresas de desarrollo de software del Norte de Santander.Propuesta de investigaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_baafhttp://purl.org/coar/resource_type/c_8042Textinfo:eu-repo/semantics/workingPaperhttps://purl.org/redcol/resource_type/WPinfo:eu-repo/semantics/drafthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce2022-11-08/2023-11-08info:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbM. Pikkarainen, J. Haikara, O. Salo, P. Abrahamsson, and J. Still, “The impact of agile practices on communication in software development,” Empir. Softw. Eng., vol. 13, no. 3, pp. 303–337, Jun. 2008, doi: 10.1007/s10664-008-9065-9.K. Beck and M. Fowler, Planning Extreme Programming. Addison Wesley, 2001.T. Sedano, P. Ralph, and C. Peraire, “The Product Backlog,” in Proceedings - International Conference on Software Engineering, May 2019, vol. 2019-May, pp. 200–211, doi: 10.1109/ICSE.2019.00036.L. Zhu, L. Bass, and G. Champlin-Scharff, “DevOps and Its Practices,” IEEE Softw., vol. 33, no. 3, pp. 32–34, 2016, doi: 10.1109/MS.2016.81.L. Bass, I. Weber, and L. Zhu, DevOps - A Software Architect’s Perspective, First. Addison Wesley. Pearson Education Inc., 2015.S. Newman, Building Microservices, First Edit. Gravenstein Highway North, Sebastopol, CA 95472, United States of America: O’Reilly Media, Inc., 2015.J. Lewis and M. 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Gaona, “Microservices Backlog–A Genetic Programming Technique for Identification and Evaluation of Microservices From User Stories,” IEEE Access, vol. 9, pp. 117178–117203, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3106342.K. Beck et al., “Manifiesto por el Desarrollo Ágil de Software,” 2001. http://agilemanifesto.org/iso/es/manifesto.html (accessed Apr. 29, 2017).Versionone Enterprise, I. Digital.ai Software, and I. CollabNet, “14th annual state of agile report,” 2019. [Online]. Available: www.stateofagile.com.X. Quesada Allue, “Introducción a la estimación y planificación ágil,” proyectosagiles.org, 2009. https://proyectosagiles.org/2009/06/08/introduccion- estimacion-planificacion-agil/ (accessed Feb. 14, 2017).M. Cohn, User Stories applied for agile software development. Addison Wesley. Pearson Education Inc., 2004.M. Cohn, Agile Estimating and Planning. New York, NY, USA, 2005.K. Beck, Extreme Programming Explained: Embrace Change. Addison Wesley, 2000.P. Mell and T. 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Josuttis, “Microservices in Practice, Part 1: Reality Check and Service Design,” IEEE Softw., vol. 34, no. 1, pp. 91–98, 2017, doi: 10.1109/MS.2017.24.P. Jamshidi, C. Pahl, N. C. Mendonca, J. Lewis, and S. Tilkov, “Microservices: The Journey So Far and Challenges Ahead,” IEEE Softw., vol. 35, no. 3, pp. 24–35, May 2018, doi: 10.1109/MS.2018.2141039.E. Evans, Domain-Driven Design. Addison Wesley, 2004.V. Vernon, Implementing Domain-Driven Design. Addison Wesley, 2013.R. Benítez, G. Escudero, S. Kanaan, and D. Masip Rodó, Inteligencia artificial avanzada, Editorial UOC. Barcelona, 2013.L. Álvarez Munárriz, Fundamentos de inteligencia artificial. Universidad de Murcia, 1994.J. Chugh, “Types of Machine Learning and Top 10 Algorithms Everyone Should Know | Artificial Intelligence,” Oracle artificial intelligence blog, 2018. https://blogs.oracle.com/ai/types-of-machine-learning-and-top-10-algorithms- everyone-should-know (accessed Feb. 01, 2019).F. H. Vera-Rivera, C. M. Gaona Cuevas, and H. 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