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J-GLOBAL ID：202202290742772692   整理番号：22A0233879

マイクロサービスアーキテクチャの採用:遺伝的に進化した多層FCMに基づく意思決定支援モデル【JST・京大機械翻訳】

Adopting microservice architecture: A decision support model based on genetically evolved multi-layer FCM

著者 (4件)： Christoforou Andreas (Department of Electrical Engineering, Computer Engineering and Informatics, Cyprus University of Technology, Limassol, Cyprus) ,  Andreou Andreas S. (Department of Electrical Engineering, Computer Engineering and Informatics, Cyprus University of Technology, Limassol, Cyprus) ,  Garriga Martin (Jheronimus Academy of Data Science, ’s-Hertogenbosch, The Netherlands) ,  Baresi Luciano (Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, Politecnico di Milano, Milan, Italy)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マイクロサービスアーキテクチャは,小,自律および会話サービスのセットとしてアプリケーションの開発を促進し,次に,理解,展開およびスケールの理解が容易である。しかし,今日の課題の一つは,マイクロサービスがシステムへの新しい複雑性を導入し,また,それらを利用するかどうかを決定するとき,多くの因子が考慮されるべきであることである。本論文は,強化解釈および説明能力を有する新規決定および解析モデルを紹介した。モデルは,産業と学界からの文献レビューと専門家のフィードバックを通して,マイクロサービスアーキテクチャを採用するかどうかを決定する際に,重要な概念と因子を同定することによって想像される。これらの概念は,グラフベースの計算インテリジェントモデルであるマルチLayerファジィ認知マップ(MLFCM)として組織化される。新しい定式化を,性能,バイアスレジリエンスおよび説明可能性に関するモデルの改善を目的として,新しい遺伝的進化アルゴリズムとともに提案した。実および合成シナリオに関する一連の実行を通して,モデルを評価し,較正した。静的および動的解析の応用は,進化的アプローチの組み込みと共に,マイクロサービスアーキテクチャの採用を制御する一般的な因子の同定を誘導し,各概念の重要性の解釈を可能にする。最後に,産業シナリオは,モデルの適用性と有効性の評価を活用し,いくつかの興味深い結果を強調した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *遺伝 ,  レジリエンス ,  文献展望 ,  応用プログラム ,  バイアス ,  有効性 ,  定式化 ,  *計算機アーキテクチャ ,  動的解析 ,  解析モデル ,  会話 ,  進化的計算
準シソーラス用語： 進化的アルゴリズム ,  複雑性 ,  *意思決定支援 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： マイクロサービスアーキテクチャ ,  マイクロサービス ,  モノリス移動 ,  多層ファジィ認知マップ ,  進化計算 ,  意思決定支援

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  移動通信  (ND08030H) ,  データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： マイクロサービスアーキテクチャ ,  採用 ,  遺伝 ,  進化 ,  多層 ,  FCM ,  意思決定支援 ,  モデル