Vers une approche d’identification automatique de microservices pour les besoins de migration de systèmes d’information

Towards an approach of automatic identification of micro-services for information systems migration

• Auteur / Autrice : Mohamed Taoufik Daoud
• Direction : Djamal Benslimane, Noura Faci
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 15/11/2021
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Richard Chbeir
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Djamal Benslimane, Noura Faci, Ladjel Bellatreche, Ahmed Bounekkar, Daniela Grigori, Marinette Savonnet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Richard Chbeir, Ladjel Bellatreche

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique

Migration des systèmes d'information

Identification automatique

Microservices

Mots clés libres

Processus métier

Dépendance Contrôle/Données/Sémantique

Clustering

Microservice

Business process

Control/Data/Semantic dependency

Clustering

Microservice

Résumé

Les microservices sont apparus comme une solution alternative à de nombreuses technologies existantes, permettant de décomposer les applications monolithiques en ``petits'' composants/modules de granularité fine, hautement cohésifs et faiblement couplés. Cependant, l'identification des microservices reste un défi pouvant remettre en cause le succès de ce type de migration. Cette thèse propose une approche pour l'identification automatique des microservices à partir d'un ensemble de processus métier (BP). L'approche combine différents modèles indépendants représentant respectivement les dépendances de contrôle, les dépendances de données et les dépendances sémantiques d'un BP. L'approche se base sur un clustering collaboratif afin de regrouper les activités en microservices. Pour illustrer la démarche et démontrer sa faisabilité et ses performances, nous avons adopté deux études de cas, la location de vélos et le suivi de cargaison. En termes de précision, les résultats expérimentaux montrent que les différents types de dépendances entre activités extraites de spécification de BPs comme paramètres d'entrée permettent de générer des microservices de meilleure qualité par rapport aux autres approches proposées dans l'état de l'art.

Microservices have emerged as an alternative solution to many existing technologies allowing to break monolithic applications into “small” fine-grained, highly-cohesive, and loosely-coupled components/modules. However, identifying microservices remains a challenge that could undermine this migration success. This paper proposes an approach for microservices automatic identification from a set of business processes (BP). The approach is multi-models combining different independent models that represent a BP’s control dependencies, data dependencies, semantic dependencies, respectively. The approach is also based on collaborative clustering to put activities together into microservices. To illustrate the approach along with and demonstrating its feasibility and efficiency, we adopt two case studies namely, bike rental and cargo tracking. In term of precision, the expermental results show how different types of dependencies between activities extracted from BP specifications as inputs enable generate microservices with high quality compared to other approaches proposed in the literature, as well.