## Memo ## Memo with LLM ### 論文情報 - **論文のタイトル**: AI Techniques in the Microservices Life-Cycle: a Systematic Mapping Study - **著者と所属**: - Sergio Moreschini (Tampere University, University of Oulu) - Shahrzad Pour (DTU Compute, Technical University of Denmark) - Ivan Lanese (OLAS team, University of Bologna/INRIA) - Daniel Balouek (Inria, LS2N Laboratory, IMT Atlantique) - Justus Bogner (Vrije Universiteit Amsterdam) - Xiaozhou Li (University of Oulu) - Fabiano Pecorelli (Pegaso Digital University) - Jacopo Soldani (Department of Computer Science, University of Pisa) - Eddy Truyen (DistriNet, KU Leuven) - Davide Taibi (University of Oulu, Tampere University) - **カンファレンス/ジャーナル名**: Computing - **発表年**: 2025 ### 論文概要 本論文は、マイクロサービス（MS）のライフサイクルにおけるAI技術の利用に関する系統的マッピング研究である。2017年から2023年までの269の査読論文を分析し、DevOpsフェーズにおけるマイクロサービスの品質属性改善のためのAI技術の活用状況を包括的に調査した。研究により、QA、AIドメイン、DevOpsフェーズの交差点に関連する16の研究テーマを特定した。 ### 詳細解説 #### 問題設定 - **入力**: 2017年から2023年に発表されたマイクロサービスとAI技術に関する査読論文 - **出力**: AI技術がマイクロサービスのライフサイクルにどのように適用されているかの体系的な分析結果 - **必要なデータ**: 学術論文データベース（ACM Digital Library、IEEEXplore、Scopus、Google Scholar、Springer Link）からの論文データ、品質属性分類（ISO 25010:2011標準）、AI技術分類、DevOpsライフサイクルフェーズ #### 提案手法 研究では系統的マッピング研究（SMS）手法を採用し、以下の5つの研究質問（RQ）に基づいて分析を実施： - RQ1: どの産業ドメインでAIがマイクロサービスに使用されているか - RQ2: AI4MSによってどの品質属性が改善されるか - RQ3: どのDevOpsフェーズでAI4MSが適用されるか - RQ4: AI4MSの実現にどのAI技術が使用されるか - RQ5: AI4MSにおける未解決の課題は何か 検索戦略では、マイクロサービスとAI関連キーワードの組み合わせを使用し、スノーボーリング手法も適用した。 #### 新規性 従来の調査研究は特定の問題や特定のAI技術に焦点を当てていたが、本研究はDevOpsの全フェーズにわたってAI技術とマイクロサービスの関連を包括的に分析した点が新しい。269の論文という大規模なデータセットを用いた最初の包括的研究である。 #### 実験設定 - **データセット**: 2017年から2023年の269の査読論文 - **評価指標**: - 産業ドメインの分布 - 品質属性の改善状況（ISO 25010:2011標準に基づく） - DevOpsフェーズでの適用状況 - AI技術の使用頻度と分類 - 将来課題の特定 #### 実験結果 主要な発見事項： - **品質属性**: 性能効率性が最も重要（216論文、約80%）で、信頼性との組み合わせが多い - **DevOpsフェーズ**: Operate（運用）フェーズでの適用が最多（約200論文）、Monitor（監視）、Deploy（配備）が続く - **AI技術**: 機械学習ドメインが最多で、特にニューラルネットワーク、深層学習、強化学習が頻繁に使用 - **産業ドメイン**: 情報通信産業が255研究と圧倒的多数、特にクラウドコンピューティング領域 - **研究テーマ**: 16の研究テーマを特定、深層強化学習による性能効率化、MSのためのAIOps、MSA固有のセキュリティ問題への対処など - **将来課題**: リソース最適化（25論文）、AI精度（21論文）、自動化、効率性が主要課題 論文は、AI4MS分野が2017年以降着実に成長していることを示し、特にOpsフェーズでの応用が進んでいることを明らかにした。 ## Abstract マイクロサービス（MS）におけるAIの利用は、多数の調査によって示されているように新興分野である。しかし、これらの調査は特定のAI技術を使用した特定の問題に焦点を当てており、研究の成長とトレンドの台頭・消失を完全に捉えていない。我々の系統的マッピング研究では、[[DevOps]]フェーズ中にMSの品質属性（QA）を改善するためのAI技術の使用との間のすべての可能な接続を明らかにする包括的なアプローチを採用している。我々の結果には、特定のQA、AIドメイン、DevOpsフェーズの交差点に関連する16の研究テーマが含まれている。さらに、同定された将来の研究課題と関連する産業ドメインをマッピングすることで、多くの研究が後に自動化されるプロトタイプの提供を目指し、多数の主要産業ドメインで利用可能な製品の提供を目指していることを示すことができる。