Migración de Sistemas Legados hacia microservicios mediante técnicas de Machine Learning

Abstract

Las aplicaciones desarrolladas según la arquitectura de microservicios presentan ventajas como escalabilidad a nivel modular, un mantenimiento facilitado, y una entrega de funcionalidades más rápida. Debido a estos y otros beneficios de esta arquitectura, empresas como Netflix, SoundCloud y Amazon han optado por migrar sus aplicaciones desarrolladas según la arquitectura monolítica hacia microservicios. No obstante, la migración de arquitecturas monolíticas hacia microservicios no es una tarea fácil: la descomposición del monolito, la comunicación entre microservicios y la migración de la base de datos son algunos de los desafíos que deben ser abordados al llevar a cabo la migración. En este contexto en donde el proceso de migración manual es complejo, el objetivo de esta línea de investigación consiste en explorar y evaluar técnicas de Machine Learning para asistir a desarrolladores en descomponer (semi- )automáticamente arquitecturas de software en microservicios, considerando tanto aspectos funcionales como no funcionales.