DIRECTOR: A Cloud Microservice Selection Framework
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Pesc publication
O campo de pesquisa de Ecossistemas de Software tem recebido cada vez mais atenção da academia e da indústria, já que organizações os tem adotado como plataforma colaborativa para alcançar inovações mais rapidamente. Mais recentemente, com o advento da Computação em Nuvem, modernos ecossistemas passaram a ser ofertados como serviço, permitindo que atores contribuam, mas também comercializem suas próprias soluções, reutilizando ativos de software disponíveis, popularmente, no formato de microsserviços, isto é, uma funcionalidade bem específica, normalmente exposta através de tecnologias Web. Com a atual proliferação de plataformas e microsserviços, um desafio relevante para os arquitetos de software é adquirir o componente mais adequado, frente a um conjunto de requisitos e prioridades. Neste contexto, propomos DIRECTOR: Um framework para seleção de microsserviços na nuvem, baseado em perspectivas complementares (técnica, social e semântica), ou seja, utilizando análise objetiva, reputação e inteligência artificial. Os resultados obtidos mediante a uma prova de conceito, e de um estudo de viabilidade conduzido com especialistas da indústria, indicam que ele pode apoiar a aquisição de software por meio da descoberta, avaliação e comparação de microsserviços, sendo capaz de recomendar o mais apto dentre centenas de candidatos em múltiplas plataformas de nuvem.
The Software Ecosystem research field has been receiving an increasing amount of attention from both academia and industry, as many organizations have been adopting them as a collaborative platform to achieve innovation faster than before. More recently, with the advent of Cloud Computing, modern ecosystems have been offered as a service, allowing actors to contribute, but also commercialize their own solutions, by reusing available software assets, popularly in the shape of microservices, i.e., very specific functionality, usually exposed through Web technologies. With the current proliferation of platforms and microservices, an open and relevant challenge for software architects is to find and acquire the most adequate component, given a set of requirements and priorities. In this context, we propose DIRECTOR: A cloud microservice selection framework, based on complementary technical, social and semantical perspectives, i.e., by relying on objective analysis, reputation and artificial intelligence, respectively. The results obtained through a proof-of-concept (PoC), and a feasibility study conducted with industry experts, indicate that it can support software acquisition via discovery, evaluation and comparison of microservices, being able to recommend the fittest among hundreds of candidates in multiple cloud platforms.