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This work is part of the BigStorage project, supported by the European Commission under the Marie Sklodowska-Curie Actions (H2020-MSCA-ITN-2014-642963) and it has been partly funded by the Spanish Ministry of Economy (grants TIN2014-62143-EXP, TIN2015-70799-R and TIN2016-78011-C4-4-R). Experiments presented in this paper were carried out using the Grid'5000 testbed, supported by a scientific interest group hosted by Inria and including CNRS, RENATER and several Universities as well as other organizations (see https://www.grid5000.fr).

Análisis de autorías institucional

Brandon, AlvaroAutor (correspondencia)Perez, Maria S.Autor o Coautor

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7 de enero de 2020
Publicaciones
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Artículo
Green

Graph-based root cause analysis for service-oriented and microservice architectures

Publicado en:Journal Of Systems And Software. 159 (110432): 110432- - 2020-01-01 159(110432), DOI: 10.1016/j.jss.2019.110432

Autores: Brandon, Alvaro; Sole, Marc; Huelamo, Alberto; Solans, David; Perez, Maria S; Muntes-Mulero, Victor

Afiliaciones

CA Technol, Barcelona, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Service-oriented architectures and microservices define two ways of designing software with the aim of dividing an application into loosely-coupled services that communicate among each other. This translates into rapid development, where each service is developed and deployed by small teams, enabling continuous shipping of new features and fast-evolving applications. However, the underlying complexity of this type of architecture can hinder observability and maintenance by the user. In particular, identifying the root cause of an anomaly detected in the application can be a difficult and time-consuming task, considering the numerous services and connections to be examined. In this work, we present a root cause analysis framework, based on graph representations of these architectures. The graphs can be used to compare any anomalous situation that happens in the system with a library of anomalous graphs that serves as a knowledge base for the user troubleshooting those anomalies. We use the Grid'5000 testbed to deploy three different architectures and inject a set of anomalies. The results show how our graph-based approach is 19.41% more effective than a machine learning method that does not take into account the relationship between elements. (C) 2019 Elsevier Inc. All rights reserved.

Palabras clave

ContainersDiagnosisGraphsMicroservicesRoot cause analysisSoa

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Journal Of Systems And Software debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2020, se encontraba en la posición 27/110, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Theory & Methods.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 3.62. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 3.53 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 26.08 (fuente consultada: Dimensions Nov 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-11-03, el siguiente número de citas:

  • WoS: 56
  • Scopus: 83

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-11-03:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 178.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 178 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 9.

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (BRANDON HERNANDEZ, ALVARO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido BRANDON HERNANDEZ, ALVARO.