Технологія декомпозиції фронтенд-монолітних вебзастосунків на мікрофронтенди методом кластеризації їх гетерогенних графів
Здійснено дослідження та аналіз закономірностей декомпозиції фронтенд-монолітних вебзастосунків на мікрофронтенди методом кластеризації їх гетерогенних графів із використанням графових нейронних мереж GNN (англ. Graph Neural Networks). Досліджено вплив поєднання різних типів зв'язку між компон...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Ukrainian National Forestry University
2025-06-01
|
| Series: | Науковий вісник НЛТУ України |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2785 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Здійснено дослідження та аналіз закономірностей декомпозиції фронтенд-монолітних вебзастосунків на мікрофронтенди методом кластеризації їх гетерогенних графів із використанням графових нейронних мереж GNN (англ. Graph Neural Networks). Досліджено вплив поєднання різних типів зв'язку між компонентами (структурних, функціональних і тестових) на якість виділення функціонально цілісних груп елементів інтерфейсу. З'ясовано, що врахування не тільки статичних залежностей, а й динамічних сценаріїв взаємодії у тестах дає змогу ідентифікувати приховані контекстні зв'язки, недоступні для стандартних методів аналізу коду. Доведено, що застосування моделі GraphSAGE (англ. Sample and AggregatE) для побудови векторного подання вузлів гетерогенного графа поєднано з кластеризацією методом k-середніх (k-means) забезпечує обґрунтованіший поділ моноліту на групи компонентів, які відповідають основним доменам функціоналу вебзастосунку. Виконано порівняльний аналіз із результатами кластеризації базовим алгоритмом алгоритму Louvain (виявлення спільнот), що дало можливість визначити переваги та обмеження запропонованого підходу. З'ясовано, що підхід на підставі графових нейронних мереж дає змогу уникнути надмірної фрагментації та об'єднати компоненти з подібними сценаріями використання, визначаючи потенційні межі майбутніх мікрофронтендів. Досліджено вплив різних підходів до формування графа на кінцевий результат декомпозиції. Виявлено, що оптимальний вибір кількості кластерів забезпечує баланс між деталізацією та узагальненням, а врахування різноманітних типів зв'язку сприяє виділенню найбільш логічних підсистем. Результати дослідження підтверджують ефективність використання кластеризації гетерогенних графів для завдань архітектурного рефакторингу та модернізації складних інформаційних систем, а також доводять, що запропонований підхід можна рекомендувати для автоматизованої підтримки процесів міграції від фронтенд-монолітів до мікрофронтендів у практиці корпоративного розроблення промислових вебзастосунків та слугувати основою для подальших досліджень у сфері вдосконалення структурних трансформацій програмних систем.
|
|---|---|
| ISSN: | 1994-7836 2519-2477 |