クラウドインフラストラクチャーコードにおける匂いの意味検出に向けて【JST・京大機械翻訳】

Kumara Indika; Vasileiou Zoe; Meditskos Georgios; Tamburri Damian A.; Heuvel Willem-Jan Van Den; Karakostas Anastasios; Vrochidis Stefanos; Kompatsiaris Ioannis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202113347119 整理番号：22P0167257

クラウドインフラストラクチャーコードにおける匂いの意味検出に向けて【JST・京大機械翻訳】

Towards Semantic Detection of Smells in Cloud Infrastructure Code

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年07月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

クラウドアプリケーションの自動化展開と管理は,それらの展開トポロジーの記述に依存し,しばしばインフラストラクチャーコードと呼ばれる。応用の複雑性とそれらの展開モデルが増加するので,開発者は,例えば,良い符号化実行,モジュール構造,およびより多くの符号仕様に,そのような符号仕様にソフトウェア嗅覚を不注意に導入する。本論文では,展開記述における前述の匂いを同定する開発者を可能にする知識駆動手法を提案した。パターンベースOWL 2知識グラフ捕捉展開モデル上のSPARQLベースルールによる嗅覚を検出した。プロトタイプと3つの事例研究による著者らのアプローチの実現可能性を示した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

計算機網

前のページに戻る