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애플리케이션의 마이크로서비스 아키텍처 전환을 위한 머신러닝 기반 배포 방식 추천 플랫폼 제안
A proposal for a platform that recommend an appropriate deployment method whenmigrate an application to a microservice architecture
- 김가령;
- 권태윤;
- 이승현;
- Scott Uk-Jin Lee
초록
마이크로서비스 아키텍처 (MSA)는 기존의 모놀리식 아키텍처보다 소프트웨어의 생산성, 유지보수 및 운영비용 등 여러 측면에서 장점이 존재한다. 최근 MSA의 장점을 활용하기 위하여 시장의 많은 기업들은 서비스하는 애플리케이션의 구조를 MSA로 전환하고 있는 추세이다. 하지만 MSA로 전환하기 위한 과정에는 애플리케이션의 특성에 걸맞는 적절한 배포 방식의 선택이 요구된다. 본 논문에서는 애플리케이션의 특성에 입각한 배포 방식의 추천을 제공하여 애플리케이션의 MSA 전환을 위한 결정에 도움을 줄 수 있는 머신러닝 기반의 애플리케이션 배포 방식 추천 플랫폼을 제안한다. 추천 플랫폼은 애플리케이션의 소스코드를 분석하여 MSA와 관계가 깊은 특징들을 추출한 후 이 특징들을 기반으로 적절한 배포 방식을 추천한다. 실무자들은 플랫폼이 제안하는 추천 결과 및 애플리케이션의 특징들을 종합적으로 확인하여 MSA를 위한 배포 방식 선택 과정을 효과적으로 단축시킬 수 있으며 전환 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 방지할 수 있을 것이라 기대된다.
- 제목
- 애플리케이션의 마이크로서비스 아키텍처 전환을 위한 머신러닝 기반 배포 방식 추천 플랫폼 제안
- 제목 (타언어)
- A proposal for a platform that recommend an appropriate deployment method whenmigrate an application to a microservice architecture
- 저자
- 김가령; 권태윤; 이승현; Scott Uk-Jin Lee
- 발행일
- 2021-06
- 유형
- Proceeding
- 저널명
- 2021년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
- 페이지
- 1678 ~ 1680
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국정보과학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 3 페이지