МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОГО ФОРМУВАННЯ КЛАСТЕРІВ ПРОГРАМНОЇ СИСТЕМИ НА ОСНОВІ СТРУКТУРНО-СЕМАНТИЧНОГО АНАЛІЗУ КОМПОНЕНТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

У статті розглянуто проблему трансформації монолітних архітектур програмних систем у мікросервісні, яка є одним із ключових завдань сучасної інженерії програмного забезпечення. Монолітні системи з часом набувають надмірної складності та високого рівня внутрішньої зв’язаності, що ускладнює їх масштабування, супровід і модифікацію. Мікросервісна архітектура, орієнтована на незалежні сервіси з чіткими інтерфейсами, значною мірою вирішує ці проблеми, однак постає нетривіальне завдання коректної декомпозиції, яке не має єдиного універсального розв’язку. У роботі запропоновано метод декомпозиції, що поєднує структурний та семантичний аналіз вихідного коду з навчанням нейронних мереж для графів, спрямованих на автоматизоване формування кластерної структури системи. Особливістю підходу є багаторівнева побудова графа залежностей, яка враховує різні типи зв’язків (виклики методів, наслідування, використання ресурсів), а також запровадження вагових коефіцієнтів вузлів, розрахованих на основі показників центральності. Перед етапом кластеризації застосовано поетапну структурну оптимізацію графа, що включає виявлення сильно зв’язаних компонент, циклів, мостів і точок артикуляції, а також зниження впливу надлишкових і шумових зв’язків. Це дозволяє підвищити точність і надійність подальшого групування компонентів.Додатково реалізовано адаптивний вибір алгоритму кластеризації на основі метрик графа (щільність, кількість вузлів, центральність, коефіцієнт спільного використання ресурсів), що дозволяє узгоджувати метод із поточними характеристиками структури. Навчання графової нейронної мережі здійснюється на векторах ознак, які інтегрують топологічні та семантичні характеристики компонентів, що забезпечує виявлення латентних закономірностей у складних залежностях. Порівняльний аналіз із сучасними методами декомпозиції (CoGCN, DEEPLY, HyDEC, GDC-DVF, Mo2oM) підтвердив ефективність запропонованого підходу. Результати показали перевищення існуючих рішень за показником структурної модульності (SM), що відображає вищу когезію та чіткіші межі сформованих сервісів, при одночасному збереженні відносно низького рівня міжсервісних залежностей. Це свідчить про наукову новизну та практичну значущість розробленого методу, який може бути використаний як у дослідницькому середовищі, так і в реальних промислових системах.