No abstract

Microservice architectures rely on the development of modular and independent software units, which typically address a single task and communicate with other microservices via well-defined interfaces. This has several benefits such as easier maintenance and update of services. However, deploying a microservice-based application is often more complicated than a monolithic application. While a monolithic application can be deployed one at a time on a group of similar servers behind a load balancer, a microservice-based application consists of different microservices and each microservice usually has more than one runtime instance that needs to be configured and deployed. For a small number of microservices and applications, the deployment could be done manually. However, a large number of microservices is frequently observed in practice. In such cases, the deployment becomes cumbersome and error-prone and does not scale with the increased number of services. To cope with this problem, we present a systematic approach and the corresponding tool support for enabling the deployment of microservices to resources that have limited capacity. Hereby, we model and define the design space given the deployment parameters and automatically derive the feasible deployment solution. The approach is validated using a taxi-hailing system case study inspired by Uber which has spread all over the world in recent years. INDEX TERMS automated deployments for microservices, CTAP (Capacitated Task Assignment Problem), deriving feasible microservice deployments, optimization algorithms

Microservice architecture consists of a collection of loosely coupled, self-contained services that can be deployed independently. Given the limited capacity of the resources for a large number of services, the deployment of the services does not scale well and leads to operational complexity and runtime overhead. This paper proposes a model-driven approach for the automated deployment of microservices to minimize the execution cost and communication costs among the microservices. The identification of the feasible deployment is defined at the architecture design level based on the provided capacity of the resources and the collection of microservices. The corresponding tool support using Eclipse Modeling Environment is described, and a case study on book shopping is used to illustrate the approach.

Bulut bilişim, yeni çağı simgeleyen paralel hesaplama, dağıtık hesaplama ve sanallaştırma teknolojilerinin gelişimidir. Bu teknoloji, talep üzerine internet altyapısına inşa edilip bulut üzerinden yazılım, uygulama, iş ve tüketici bilgi teknolojileri (BT) hizmetleri sunan esnek, uygun maliyetli ve yapılandırılabilir hesaplama kaynaklarına sahip popüler bir teknolojidir. Bulut bilişimin esnek altyapısı, ağ merkezli yaklaşımı ve erişim kolaylığı sebebiyle küçük, orta ve büyük ölçekli birçok organizasyon tarafından kullanımı giderek yaygınlaşmaktadır. Fakat çoklu kiracılık, kaynak paylaşımı ve dış kaynak kullanımı, veri ve hizmet alımını üçüncü bir taraftan sağlama gibi bulut bilişimin getirdiği yeni kavramlar, bazı güvenlik risklerini de beraberinde getirmektedir. Bu zorlukların üstesinden gelmek, geleneksel bilgisayar sistemleri için geliştirilen güvenlik önlemlerini geliştirme ve ayarlama yeteneği ile birlikte bulut güvenliği zorluklarını ele almak için yeni güvenlik politikaları, modelleri ve protokolleri önermeyi gerektirmektedir. Bu çalışmada bulut bilişimde meydana gelen güvenlik zafiyetleri ve bu zafiyetler kullanılarak bulut sistemlerine yapılan saldırı türleri üzerine kapsamlı bir çalışma sunulmuştur. Literatürde yer alan bulut güvenlik zafiyetleri tespit edilerek bulut bilişimin maruz kaldığı güvenlik tehditleri ve saldırılar sınıflandırılmıştır. Ayrıca güvenlik açıklarını kontrol etmek, sınıflandırılan bu tehditlerin etkisini en aza indirgemek ve saldırıları kalibre etmek için alınan güvenlik önlemleri literatür çalışmaları ile desteklenerek açıklanmıştır.