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MicroSuggest: Kernel-Aware Microservice Decomposition
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AI
DOI：10.1007/978-3-032-02215-8_24.png)
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摘要
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微服务分解通常强调逻辑或领域驱动的边界，往往忽视了来自底层系统交互的性能瓶颈。我们提出了一种系统调用感知的分解方法，用于识别和分离可能在内核层面发生干扰的功能。通过基于系统调用频率和类型定义碰撞分数，并使用经过微调的大型语言模型静态预测系统调用行为，我们构建了用于聚类的函数交互图。对基于Python的单体系统的评估表明，与传统方法相比，该方法可将延迟最多降低30%，并提高可扩展性，证明了基于内核信息的微服务设计的价值。
Keyword:
Microservice decomposition
System call analysis
Collision score
Function interaction graph
Kernel-aware design
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