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마이크로서비스 아키텍처(MSA)의 저하를 탐지하기 위해 시계열 커뮤니티 탐지 기법을 활용한 연구입니다. train-ticket 벤치마크를 통해 서비스 의존성 네트워크의 진화를 분석하고, 부적절한 서비스 분할 및 안티 패턴을 식별하는 방법을 제안합니다.
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원문 바로가기최근 몇 년 동안 마이크로서비스 아키텍처 (Microservice Architecture)에서의 안티 패턴 (anti-patterns) 탐지가 주목받고 있으며, 특히 마이크로서비스 아키텍처 저하 (Microservice Architectural Degradation) 사례를 식별하는 데 집중되고 있습니다. 이러한 작업에서 마이크로서비스 아키텍처는 종종 마이크로서비스 의존성 (microservice dependencies) 네트워크로 모델링됩니다. 최근 연구들은 프로젝트의 연속적인 릴리스 (releases) 아키텍처를 고려함으로써 이러한 아키텍처 네트워크의 진화를 평가하는 방법을 탐구해 왔습니다. 서비스 네트워크의 구조와 관련된 특정 안티 패턴에는 잘못된 분할 (Wrong cuts) 및 매듭 서비스 (Knot services)가 포함됩니다. 커뮤니티 탐지 (Community detection)는 네트워크 내에서 서로 강력하게 의존하는 서비스 그룹을 식별하는 방법입니다. 만약 이러한 그룹이 시스템의 비즈니스 프로세스 (business processes)에 매핑될 수 없거나, 동일한 서비스가 여러 커뮤니티에 속해 있다면, 이는 부적절한 책임 분할 또는 최적화되지 않은 통신으로 인한 아키텍처 저하를 나타낼 수 있습니다. 시간에 따라 진화하는 커뮤니티 구조를 분석하기 위해 시계열 커뮤니티 탐지 (Temporal community detection) 방법들이 제안되었습니다. 본 연구에서는 train-ticket 벤치마크의 6개 릴리스 마이크로서비스 아키텍처 내에서 시계열 커뮤니티 탐지를 수행하였으며, 발견된 커뮤니티의 구성과 시간에 따른 활동을 분석하였습니다. 우리는 서비스가 두 개의 커뮤니티로 명확하게 분리된 안정적인 아키텍처를 관찰하였으며, 이를 시스템에 의해 수행되는 두 개의 비즈니스 프로세스와 식별할 수 있었습니다. 우리는 여러 커뮤니티에 속하는 서비스뿐만 아니라, 동일한 커뮤니티 내에서 들어오는 연결(incoming)과 나가는 연결(outgoing)을 모두 가진 서비스들을 발견했습니다. 활용된 알고리즘이 제공하는 멤버십 강도 (membership strength) 지표는 마이크로서비스 커뮤니티에 대한 세밀한 평가를 가능하게 합니다.