ПИТАННЯ ВИКОРИСТАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ У СКЛАДІ БРОКЕРА ОБ’ЄКТНИХ ЗАПИТАНЬ В АРХІТЕКТУРІ СЕРВІС-ОРІЄНТОВАНОЇ СИСТЕМИ
DOI:
https://doi.org/10.36994/2788-5518-2023-02-06-09Ключові слова:
сервіс-орієнтована архітектура, рекомендаційна система, балансувальник навантаження, реєстр сервісів, персоналізація, адаптивне управління.Анотація
Анотація. У статті розглядається питання підвищення ефективності реалізації послуг у сервісно-орієнтованій архітектурі (SOA) шляхом інтеграції рекомендаційних систем до складу брокера об’єктних запитань. Автори аналізують ключові проблеми, що виникають під час функціонування двох компонентів SOA: шаблону виявлення послуг на боці сервера та шаблону використання реєстру послуг. Для шаблону виявлення послуг визначено проблеми складності налаштування балансувальника, необхідності індивідуального балансування трафіку через гетерогенність сервісів, труднощі балансування навантаження на брокер, динамічності процесів обробки запитів, а також складності виконання моніторингу й аналізу запитів для виявлення аномалій і прогнозування навантаження. Для шаблону використання реєстру послуг виявлено проблеми неструктурованості даних про сервіси, відсутності метаданих про їхні функціональні можливості, інтерфейси, доступність та якість, а також обмеження механізмів фільтрації сервісів, що ускладнює їх пошук і вибір. Як рішення пропонується включити рекомендаційну систему до балансувальника навантаження та сервісу реєстрацій. Для балансувальника вона забезпечить оптимізацію розподілу трафіку, автоматичне виявлення аномалій, прогнозування навантаження, оптимізацію використання ресурсів та адаптивне управління процесами обробки запитів. Для сервісу реєстрацій рекомендаційна підсистема дасть змогу динамічно оновлювати рекомендації відповідно до попиту, групувати користувачів за інтересами, надавати контекстно-чутливі рекомендації, збагачувати профілі користувачів, використовувати колаборативну фільтрацію та оцінювати якість рекомендацій на основі зворотного зв’язку. Інтеграція рекомендаційних систем може значно підвищити ефективність, продуктивність і досвід користувачів SOA завдяки персоналізованим рекомендаціям релевантних сервісів, що відповідають їхнім конкретним потребам. Автори вважають це важливим кроком у розвитку сервісно-орієнтованої архітектури.
Посилання
Fabrizio Ciancetta, Giovanni Bucci, Carmine Landi. Taxonomies of distributed measurement systems via UDDI registry. IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, 2008, pp. 1316–1321.
Filippone G., Pompilio C., Autili M. & Tivoli M. An architectural style for scalable choreography-based microservice-oriented distributed systems. Computing, 105, 2023, pp. 1933–1956.
Chris Richardson, Service Discovery in a Microservices Architecture, 2015. URL: https://www.nginx.com/blog/servicediscovery-
in-a-microservices-architecture/ (дата звернення 20.02.2024).
Simone Cusimano, Service Discovery in Microservices, 2022. URL: https://www.baeldung.com/cs/service-discoverymicroservices
(дата звернення 15.02.2024).
Karolina Holewa, Perks of recommendation systems in business, 2023. URL: https://www.miquido.com/blog/perks-ofrecommendation-systems-in-business/ (дата звернення 20.02.2024).
An SOA Design Patterns Recommendation System Based on Ontology URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-16657-1_95 (дата звернення 01.03.2024).
Ezdehar Jawabreh, Adel Taweel. Time-Aware QoS Web Service Selection Using Collaborative Filtering. A Literature Review, pp. 55–69.
Dang Y. Personalized Recommendation of Literature Resources in University Library Based on Abstract Content Filtering Algorithm, 2023.
Felfernig A., Atas M., Helic D., Tran T. N. T., Stettinger M., & Samer R. Algorithms for Group Recommendation. In Group Recommender Systems, 2024, pp. 29-61.
Trattner C., Said A., Boratto L., Felfernig A. Evaluating Group Recommender Systems. In Group Recommender Systems, 2024, pp. 63–75.
