Comparando Herramientas para la Recuperación de Arquitectura en Microservicios

Las herramientas de recuperación de arquitectura ayudan a los desarrolladores de software a entender sus sistemas durante varias etapas del desarrollo. Esto es especialmente crucial para aplicaciones de Microservicios debido a su naturaleza distribuida, lo que puede dificultar la visualización de la arquitectura general. Existen muchas herramientas y técnicas para este propósito, pero no hay una comparación clara de cuán efectivas son estas herramientas cuando se usan con los mismos datos.

Este artículo habla de un plan para identificar y comparar herramientas de Análisis Estático destinadas a recuperar la arquitectura de aplicaciones de microservicios. La idea es entender qué tan bien funcionan estas herramientas ejecutándolas en un conjunto de datos compartido y midiendo su Efectividad. El análisis estático es valioso porque permite a los desarrolladores evaluar su trabajo sin necesidad de ejecutar el software, lo que lo hace adecuado para entornos ocupados como la integración y entrega continua.

#Importancia de la Recuperación de Arquitectura

Las herramientas de recuperación de arquitectura pueden proporcionar información sobre el diseño de alto nivel de un sistema de software. Ayudan a los desarrolladores a asegurarse de que están siguiendo el diseño previsto y a evitar errores comunes como brechas de seguridad, malas elecciones de diseño y fallos técnicos. Especialmente en sistemas distribuidos, tener una visión clara de la arquitectura es vital porque es complicado gestionar toda la aplicación.

La arquitectura de microservicios es un estilo específico de diseño de software que divide las aplicaciones en servicios más pequeños e independientes. Cada servicio maneja una parte de la lógica de negocio y se comunica con otros a través de métodos ligeros. Aunque esta arquitectura tiene muchas ventajas, también crea desafíos porque hacer un seguimiento de cómo interactúan todos los servicios no es sencillo.

Las herramientas de recuperación de arquitectura ofrecen formas de representar cómo se ve un sistema, ayudando al análisis y mantenimiento. Tener tales representaciones puede facilitar a los ingenieros de software identificar y solucionar problemas, asegurando que la aplicación siga alineada con su diseño. A medida que la arquitectura de microservicios se vuelve más popular, la demanda de herramientas especializadas para apoyarla está aumentando.

#Resumen de Herramientas Existentes

Se han desarrollado muchas herramientas para ayudar en la recuperación de la arquitectura de aplicaciones de microservicios. Algunos ejemplos de herramientas populares incluyen SonarQube, PMD e IntelliJ. Estas herramientas analizan el código a un alto nivel y proporcionan retroalimentación a los desarrolladores en tiempo real sobre varios aspectos del desarrollo. Pueden ayudar a detectar violaciones de las mejores prácticas e identificar áreas que pueden necesitar atención.

La literatura académica existente ha presentado numerosos enfoques para la recuperación de arquitectura, y algunos autores han creado herramientas para demostrar sus métodos. Sin embargo, se pueden encontrar más herramientas en publicaciones menos formales, comúnmente referidas como literatura gris. El desafío radica en compilar una visión general completa de estas herramientas y evaluar sus capacidades basadas en su rendimiento real.

El objetivo de este estudio es llenar este vacío ejecutando las herramientas identificadas en un conjunto de datos común y comparando su efectividad en la recuperación de la arquitectura. Esta comparación se centrará en varios criterios, incluyendo precisión y recuperación, que indican qué tan bien las herramientas identifican componentes clave y conexiones en aplicaciones de microservicios.

#Preguntas de Investigación

El estudio tiene como objetivo responder varias preguntas principales:

1. ¿Qué herramientas de análisis estático existen para la recuperación de arquitectura de aplicaciones de microservicios? Para responder a esta pregunta, se realizará una revisión exhaustiva de la literatura. Esto implicará examinar fuentes académicas y literatura gris para compilar una lista de herramientas que cumplan con los criterios.

2. ¿Qué características adicionales extraen las herramientas más allá de la arquitectura básica? Muchas herramientas hacen más que solo extraer la arquitectura fundamental de una aplicación. Pueden recopilar información sobre mecanismos de seguridad, requisitos de diseño u otras propiedades importantes del sistema. Entender estas características adicionales ayudará a identificar qué herramientas son mejores para usos específicos.

3. ¿Cuáles son las características más comúnmente extraídas por las herramientas? Examinar las características extraídas por varias herramientas revelará tanto superposiciones como vacíos en lo que se enfocan.

4. ¿Qué tan efectivas son las herramientas identificadas en la recuperación de arquitectura? La efectividad de cada herramienta se analizará ejecutándolas en un conjunto de datos compartido y midiendo los resultados contra un estándar creado manualmente.

#Metodología del Estudio

El estudio se estructura en dos fases principales: identificar herramientas y comparar su efectividad.

#Identificación de Herramientas

El primer paso es repetir la revisión de literatura realizada previamente con un enfoque en encontrar nuevas herramientas que hayan surgido desde entonces. Se empleará una revisión de literatura multi-vocal, considerando tanto literatura académica como gris. Se utilizarán cadenas de búsqueda específicas en varias bases de datos académicas, junto con sitios populares de literatura gris, para asegurar una cobertura completa.

Para reducir la búsqueda, se aplicarán criterios de inclusión y exclusión. Solo se incluirán herramientas que cumplan con estándares específicos, como ser de acceso gratuito y seguir un enfoque de análisis estático o híbrido.

#Caracterización de Herramientas

Una vez identificadas las herramientas, el siguiente paso es analizar sus propiedades generales. Esto implica recoger información como el lenguaje de programación que utilizan, las plataformas que soportan y los tipos de salida que generan. Se prestará atención específica a cualquier característica adicional que las herramientas puedan extraer más allá de la arquitectura básica.

#Ampliación del Conjunto de Datos

Para comparar de manera justa la efectividad de las herramientas en la recuperación de arquitectura, deben ser probadas en el mismo conjunto de datos. Se utilizará un conjunto de datos compuesto por diagramas de flujo de datos (DFDs) de aplicaciones de microservicios de código abierto. Estos diagramas representan visualmente la arquitectura de la aplicación, incluyendo componentes y sus conexiones. Servirá como el estándar contra el cual se medirán las salidas de las herramientas.

#Ejecución de Herramientas Identificadas

Las herramientas identificadas se ejecutarán en las aplicaciones del conjunto de datos ampliado. El objetivo es generar salidas que puedan ser evaluadas por su efectividad. La ejecución de cada herramienta se monitoreará de cerca y se harán esfuerzos para asegurar que las comparaciones entre las herramientas sean justas e iguales en términos de inversión de tiempo y recursos.

#Comparación de la Efectividad de las Herramientas

El paso final implica utilizar precisión, recuperación y tiempo de ejecución como medidas para comparar las herramientas cuantitativamente. Esto proporcionará información sobre qué tan bien cada herramienta puede identificar los componentes de las aplicaciones de microservicios y sus conexiones.

#Resultados Esperados

Los resultados de este estudio proporcionarán información valiosa tanto para investigadores como para profesionales. Para los investigadores, el resumen de herramientas existentes puede prevenir la redundancia en el desarrollo de nuevos métodos y resaltar posibles vacíos para futuras exploraciones. Para los profesionales, los hallazgos servirán como una guía para seleccionar herramientas apropiadas para sus necesidades específicas en la recuperación de arquitectura.

A través del estudio, se espera que emerja una comparación exhaustiva de herramientas, presentando información sobre su calidad y efectividad. Esto puede ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas al seleccionar herramientas para analizar sus aplicaciones de microservicios.

#Desafíos y Riesgos

Si bien el estudio es ambicioso, podrían surgir varios riesgos y desafíos durante su ejecución:

1. Desafíos en la Ejecución de Herramientas: Algunas herramientas pueden ser difíciles de ejecutar debido a problemas de reproducibilidad o falta de soporte y mantenimiento. El estudio de viabilidad ya ha indicado que existen algunas dificultades, pero sigue siendo una preocupación para herramientas que son menos utilizadas.

2. Ámbitos de Extracción Distintos: Si las herramientas difieren significativamente en lo que pueden extraer, puede ser complicado hacer comparaciones directas. En tales casos, el estudio se centrará en un conjunto central de características compartidas por todas las herramientas.

3. Características Faltantes en el Conjunto de Datos: Algunas herramientas pueden extraer características que no están incluidas en el conjunto de datos inicial. El estudio tomará medidas para ampliar el conjunto de datos para cubrir estos casos, pero puede haber limitaciones.

#Conclusión

El estudio propuesto tiene como objetivo identificar y comparar herramientas de análisis estático para recuperar la arquitectura de microservicios. Al ejecutar estas herramientas en un conjunto de datos común y medir su efectividad, se logrará una comprensión más clara de sus capacidades y limitaciones. Los hallazgos serán valiosos tanto para desarrolladores como para investigadores, contribuyendo a mejorar las prácticas en ingeniería de software y promoviendo mejores herramientas para gestionar aplicaciones de microservicios. A través de este trabajo, el estudio busca enriquecer la base de conocimientos en torno a las herramientas de recuperación de arquitectura en el contexto de microservicios, allanando el camino para futuros avances en esta área.