Using topological features of microservice call graphs to predict the response time variation
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Enformatik Enstitüsü, Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: BARIŞ FINDIK
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Banu Günel Kılıç
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Mikroservis mimarileri, yazılım tasarım alanında giderek daha fazla popülerlik kazanmaktadır. Mikroservisler arasındaki iletişimden oluşan ağların topolojisi üzerine yapılan araştırma, mikroservis mimarisi araştırmalarının bir alt alanını oluşturur. Topoloji ile yanıt süresi arasındaki ilişkiyi inceleyen çalışmalar olmasına rağmen, yanıt süresindeki değişkenliğin topoloji ile olan bağlantısı tam anlamıyla keşfedilmemiştir. Mikroservis performans istikrarı, mimarinin kalitesini gösteren kritik bir metrik olarak hizmet verir. Performans istikrarını sağlamak için düşük yanıt süresi değişkenliğine sahip mimarilere ihtiyaç vardır, bu da daha öngörülebilir ve kolay test edilebilir sistemlerin oluşturulmasını sağlar. Deneysel gözlem, çağrı ağı topolojisinin yanıt süresi değişkenliği üzerinde önemli bir etkisi olduğunu ortaya koymakta, bu da bu ilişkinin araştırılmasının önemini vurgulamaktadır. Bu çalışmada, mikroservis çağrı ağlarının topolojik özellikleri ile eğitilen makine öğrenimi modelleri kullanılarak bu etkiyi keşfetmek ve yanıt süresi değişkenliğini tahmin etmek amaçlanmaktadır. Başarılı ve istatistiksel olarak anlamlı modellerin özellik önemi incelenir. Bu özellik önemi bilgisi ile yanıt süresi değişkenliği açısından stabil olan topolojik tasarımların anlaşılması hedeflenmektedir. 70 bin mikroservis çağrı ağından elde edilen merkezilik, modülerlik, mikroservis sayısı, döngü sayısı ve ortalama derece özellikleri rastgele orman, LightGBM, CatBoost modellerini eğitmek için kullanılır. Bu modeller çağrı ağının düşük ve yüksek yanıt değişkenliği sınıflarından hangisine ait olduğunu tahmin etmeye çalışır. İstatistiksel olarak anlamlı ve 0.8'den yüksek F1 skor, doğruluk ve kesinlik elde eden modellerin SHAP değerleri ve bağımlılık grafikleri incelenerek özelliklerin model çıktısı üzerindeki etkisi incelenir. Sonuç olarak bu tezde, yanıt süresi değişkenliğini topolojik özellikleri kullanarak sınıflandıran modeller ve topolojik özelliklerin yanıt süresi değişkenliğindeki etkisi elde edilir.