BCE 패턴 학습에 기반한 사용자 요구사항 맞춤형마이크로서비스 약결합 배포 방법
Microservice Loose-coupling Deployment Method Customized to User Requirements based on BCE Pattern Learning
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초록
마이크로서비스 아키텍처는 서로 다른 기능을 가진 다수의 마이크로서비스를 약결합 후 배포하여 구축한다. 마이크로서비스 아키텍처 구축시 개별 마이크로서비스의 유형을 분류하고 약결합을 수행할 수 있도록 배포하는 과정이 필요하나 이에 대한 기술적인 체계가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 마이크로서비스 유형을 BCE(Boundary-Control-Entity)로 추론할 수 있는 학습 모델과 사용자 요구사항 맞춤형으로 BCE 패턴 기반마이크로서비스 배포를 수행하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 마이크로서비스의 BCE 패턴 추론을 위해 생성형 AI(Generative ArtificialIntelligence)를 학습하는 과정을 기반으로 한다. 또한, 사용자 요구사항 맞춤형으로 마이크로서비스 배포를 지원하는 방안으로 BCE 패턴 추론과마이크로서비스 결합 명세를 활용한 배포 방법을 제시한다. 제안한 학습 방법을 통해 도출한 모델과 기존 생성형 AI 모델과 비교 평가하여 평균추론 정답률이 14% 증가하는 것을 확인하였다. 그리고 이에 대한 아키텍처 및 아키텍처에 기반한 프로토타입을 구축하여 사용자가 요청하는 핵심기능에 따라 마이크로서비스 아키텍처가 실현되고 구동하는 것을 확인하였다. 제시한 방법은 마이크로서비스 아키텍처를 활용하여 사용자 맞춤형클라우드 네이티브 서비스를 제공하는 기반 모델로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
Microservice architecture is constructed by loose-coupling and distributing multiple microservices with different functions. Whenbuilding a microservice architecture, it is necessary to classify the types of individual microservices and deploy them so that loose-couplingcan be performed, but there is a lack of a technical system for this. In this paper, we present a learning model that can infer the typeof microservice through BCE(Boundary-Control-Entity) and a method to deploy microservices customized to user requirements based onBCE patterns. The proposed method is based on the process of learning generative AI(Generative Artificial Intelligence) to infer BCE patternsof microservices. In addition, we propose a deployment method that utilizes BCE pattern inference and microservice coupling specificationsto support microservice deployment to customized user requirements. We compared and evaluated the model derived through the proposedlearning method with existing generative AI models, and confirmed that the average inference accuracy increased by 14%. And we constructan architecture and a prototype to verify that the microservice architecture was realized and operated according to the core functionsrequested by users. The presented method can be used as a base model to provide user-customized cloud native services using microservicearchitecture.