CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー ＞ 第160回 簡易モデル図を用いたマイクロサービスのリファクタリング事例（パート2）」を公開しました
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はじめに
前回に続いて、2023年に公開された論文「A Model-based, Quality Attribute-guided Architecture Re-Design Process at Google」を紹介します。この論文では、Monarchのアーキテクチャーをリファクタリングする際に、3種類のモデル図を用いて、新しいアーキテクチャーの品質を分析した事例が報告されています。
ユーザーシナリオを起点とした分析
Monarchのように、多数のコンポーネントからなるマイクロサービスのアプリケーションの場合、システムの挙動にはさまざまなパターンがあります。そのため、これらすべてをモデル図で表そうとしてもうまく行きません。図が複雑になりすぎて、分析が困難になります。そこで、Monarchの開発チームは、リファクタリングに伴う品質変化のインパクトが大きいユーザーシナリオを特定して、そのシナリオに関連するコンポーネントとその動作のみをモデル図として表現しました。具体的には、次の「時系列データの検索処理」になります。
時系列データ検索：ユーザーは、Monarchにクエリーを送信する。システムは、複数の場所から時系列データを読み込んで、計算処理を行い、正常かつ低遅延で、結果をユーザーに送信する。
この続きは以下をご覧ください
(リンク »)
はじめに
前回に続いて、2023年に公開された論文「A Model-based, Quality Attribute-guided Architecture Re-Design Process at Google」を紹介します。この論文では、Monarchのアーキテクチャーをリファクタリングする際に、3種類のモデル図を用いて、新しいアーキテクチャーの品質を分析した事例が報告されています。
ユーザーシナリオを起点とした分析
Monarchのように、多数のコンポーネントからなるマイクロサービスのアプリケーションの場合、システムの挙動にはさまざまなパターンがあります。そのため、これらすべてをモデル図で表そうとしてもうまく行きません。図が複雑になりすぎて、分析が困難になります。そこで、Monarchの開発チームは、リファクタリングに伴う品質変化のインパクトが大きいユーザーシナリオを特定して、そのシナリオに関連するコンポーネントとその動作のみをモデル図として表現しました。具体的には、次の「時系列データの検索処理」になります。
時系列データ検索：ユーザーは、Monarchにクエリーを送信する。システムは、複数の場所から時系列データを読み込んで、計算処理を行い、正常かつ低遅延で、結果をユーザーに送信する。
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