基于社交网络分析方法的系统架构分析

开发过程架构分析的问题领域

高内聚,低耦合一直是软件架构追求的原则,也有很多设计模式实现了具体的方法。但复杂系统往往存在局部优化和全局优化的冲突,微服务架构的复杂性在这一点尤为突出,如何识别复杂系统组件之间的关系,进而确定系统整体优化的方向,这将是我们试图回答的第一个问题。

当团队规模超过百人,维护的服务数超过数十个,乃至数百个,系统架构往往存在设计到落地的失真,尽管有了ArchUnit这样的架构守护方法存在,系统实际的架构往往还是隐藏在层层迷雾之后,以各种迂回的方法响应业务的实现。于是这就产生了我们的第二个问题,如何从实现的角度反映真实的系统架构。

分析方法

软件系统的构建过程就是开发者的活动过程。架构作为关系集合, 在开发阶段可以映射为两类关系,开发者作为个体之间的沟通关系,组件(微服务)作为团队之间的沟通关系。从人类脑力活动能够承担的复杂度来看,上面的两类沟通关系与社交网络都存在着比较大的相似性。

基于这个假设,我们采集了一些大型项目中的代码仓库提交数据,采用社交网络的分析方法对项目架构进行建模。从分析的结果来看,模型的有效性基本可以得到验证,在项目架构的治理过程中也可以起到积极的指导作用。
模型设计

基础模型

开发者在不同子系统间的流动,所携带的隐性知识构成了系统的复杂度,也形成了子系统之间的关系。如果以子系统为节点,在不同子系统上同时工作的开发者就形成了项目间的连接关系。假设Dev1在P1,P2,P3项目上同时工作,我们可以构建出来一个关系网络。多个关系的叠加进而会形成子系统之间的网络,我们可以直接观察到一些网络的连通性
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如果我们以开发者为节点,以他们共同工作的项目为连接,这样就可以形成开发者视角的网络,开发者视角的网络图可以帮助我们有效识别团队的实际沟通路线,以及判断系统的核心关键角色.

网络分析

领域划分之社团结构

社交网络中,有的节点之间的连接较为紧密,有的节点之间的连接关系较为稀疏。其中连接较为紧密的部分可以被看成一个社区,其内部的节点之间有较为紧密的连接,而在两个社区间则相对连接较为稀疏。这个整体的结构被称为社团结构。

系统复杂度之Modularity

社团分析的量化指标是Modularity,反映了整个系统的复杂度,当Modularity变低时,系统复杂度增加,稳定性降低,图9是三个mod下的系统划分结果,虽然系统A的节点数和边数都超过系统B,C,但整体稳定性要由于B,C

时间对网络的影响

时间对架构的累计效应

项目关系网络中,考虑到开发人员的项目流动性,我们需要把活动数据按照时间窗口切分,以去除人员流动时产生的伪相关性。系统的复杂度是研发活动的累计值,因此在分析系统某个时间点的状态时,我们需要对历史数据进行回溯,把各时间窗口形成的网络进行累加计算。

开发者关系的时间属性

开发者关系网络一般是个短时间状态,随着项目变化,人员的联系也会减弱,在这种情况下我们不再对关系进行累计,只要观测网络的阶段状态即可

系统运行时的分析方法

上述模型是系统在开发阶段的分析方法,我们看到分析的核心在于对服务之间的关系进行建模,系统运行时的关系基本的方法可以从数据流入手,同时运行时关系还需要考虑数据的方向。
获取数据流的方法可以是系统日志分析,也可以是服务网格的采样数据。对于基于消息的系统,我们也可以通过对订阅发布的数据获取对应的关系。

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