Evaluación de flexibilidad para microservicios basado en atributos de calidad

Autores/as

  • Said Misael Venoso Lara Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
  • Juan Carlos Rojas Pérez Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
  • Olivia Graciela Fragoso Diaz Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

DOI:

https://doi.org/10.32870/recibe.v15i1.492

Palabras clave:

Microservicios, Atributos de calidad, Métricas de calidad, Desarrollo, Flexibilidad, Medición, Modelo de calidad, Métricas

Resumen

En los últimos años, la Arquitectura de Microservicios (MSA) se ha consolidado como un enfoque clave para el desarrollo de sistemas distribuidos, ofreciendo ventajas como flexibilidad, escalabilidad y agilidad. No obstante, la literatura evidencia una carencia de un esquema de calidad específico que permita evaluar atributos críticos en este contexto, particularmente la flexibilidad, ya que las métricas heredadas de otras arquitecturas no siempre resultan aplicables o carecen de validación empírica. Ante esta limitación, se presenta un esquema de evaluación de la flexibilidad, organizada en tres características principales: adaptabilidad, escalabilidad y portabilidad, cada una con subatributos específicos derivados de la ISO/IEC 25010, la ISO/IEC 9126, la ISO/IEC 2382, entre otras fuentes. Los resultados preliminares, obtenidos a partir del análisis de catorce microservicios en Java asociados a tres repositorios: Zull (47.37%), ACME Air Microservice (43.47%) y E-Commerce (33.7%) sugieren que la adopción de microservicios no garantiza por sí sola una alta flexibilidad, sino que depende del cumplimiento de prácticas de diseño adecuadas. El esquema permitió identificar debilidades recurrentes en documentación, instalabilidad y mecanismos de seguridad, lo que confirma su utilidad como herramienta para visibilizar áreas de mejora y orientar el diseño de sistemas más robustos y adaptables.

Biografía del autor/a

Said Misael Venoso Lara, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

Said Misael Venoso Lara, es Ingeniero en Sistemas Computacionales, egresado del Tecnológico Nacional de México campus Zacatepec, actualmente es estudiante de maestría en el Tecnológico Nacional de México campus CENIDET, donde desarrolla su tesis relacionada a las métricas aplicables para microservicios. Tiene como principales gustos temas como calidad de software, métricas, principios y patrones de diseño de software, arquitecturas basadas en microservicios, arquitecturas basadas en servicios web y modelos de calidad.

Juan Carlos Rojas Pérez, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

Juan Carlos Rojas Pérez, doctor en Ciencias en Ciencias de la Computación egresado del TecNM/CENIDET. Actualmente profesor en el área de ingeniería de software del Departamento de Ciencias Computacionales. Áreas de interés: arquitecturas orientadas a servicios, servicios web, microservicios, lenguajes web, bases de datos, Big data, temas generales de ingeniería de software. Miembro del SNII nivel “c”, perfil deseable. Evaluador de artículos para las revistas IEEE Latin America Transactions, Dyna, JCyTA, CYTCA, CIM. Fue miembro del Consejo Técnico del Examen General para el Egreso de la Licenciatura (EGEL Plus) en Ingeniería Computacional EGEL+D-ICOMPU (CENEVAL). Trabajo alrededor de 15 años en empresas de desarrollo de software: Softtek monterrey: desarrollo de sistemas de software para General Electric Power Systems, General Electric Nuclear. E-siglo: desarrollo de sistemas de software para Inbursa, Gobierno de México, IMSS. Instituto de Electricidad y Energías Limpias: desarrollo de sistemas de software para el Centro Nacional de Control de energía (CENACE), Subdirección de Energéticos (SDE).

Olivia Graciela Fragoso Diaz, Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

Olivia Graciela Fragoso Diaz. es actualmente profesora de doctorado de tiempo completo en ciencias de la computación en el Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico (TecNM/Cenidet), México. También lidera proyectos de ingeniería de software que buscan elementos de calidad utilizando tecnologías abiertas para generar mejoras en los objetivos de aprendizaje electrónico en universidades, instituciones educativas y entornos laborales. Sus intereses de investigación incluyen arquitecturas de microservicios, arquitecturas orientadas a servicios, métricas y modelos de calidad.

Citas

Fowler, J. L. (2014). Microservices. Obtenido de MartinFawler.com: https://martinfowler.com/articles/microservices.html

ISO/IEC 25000. (n.d.). ISO/IEC 25010: Características de calidad del producto. Retrieved October 18, 2024, from https://iso25000.com.

International Organization for Standardization (ISO). (2001). *ISO/IEC 9126: Software engineering — Product quality* (Partes 1-4). ISO.

International Organization for Standardization (ISO). (2015). *ISO/IEC 2382: Information technology — Vocabulary* (Partes 1-36). ISO. (Greg Boss et al. 2007)

ISO/IEC 11179-1:2015 - Information technology — Metadata registries (MDR) — Part 1: Framework. n.d. https://www.iso.org/standard/61932.html.

ISO/IEC 27001:2022 - Information security management systems. n.d. https://www.iso.org/standard/27001. (Tanenbaum and Bos 2014)

IEEE SA - IEEE 1063-2001. n.d. Retrieved August 21, 2025. https://standards.ieee.org/ieee/1063/1554/.

Al-Debagy, O. and Martinek, P. (2020a). A metrics framework for evaluating microservices architecture designs. Journal of Web Engineering, 19, 341–370. https://doi.org/10.13,052/jwe1540-9589.19341.

Berander, P. et al. (2005). Software quality attributes and trade-offs.

Li, S. et al. (2021). Understanding and addressing quality attributes of microservices architecture: A systematic literature review. Information and Software Technology, 131, 106449. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2020.106449.

Lima, S. et al. (2021). Improving observability in event sourcing systems. Journal of Systems and Software, 181, 111015. https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111015.

Dragoni, N. et al. (2017). Microservices: Yesterday, today, and tomorrow

Newman, Sam. 2015. “Building Microservices - Chapter 1, 4 and 11.” Building Microservices 102.

Raj, Vinay & Sadam, Ravichandra. (2021). Evaluation of SOA-Based Web Services and Microservices Architecture Using Complexity Metrics. SN Computer Science. 2. 10.1007/s42979-021-00767-6.

Vera-Rivera, F. H. et al. (2021). Defining and measuring microservice granularity. PeerJ Computer Science, 7, e695. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.695.

Vera-Rivera, F. H. (2021). Modelo inteligente de especificación de la granularidad de microservicios (unpublished doctoral thesis, Univ. del Valle).

Engel, T. et al. (2018). Evaluation microservice architectures: A metric-based approach. CAiSE 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92901-9_8.

Li, Y. et al. (2020). Granularity decision in microservice splitting. Multi-Goal Decision Making, 1057902. https://doi.org/10.1155/2020/1057902.

Perepletchikov, M., Ryan, C. and Frampton, K. (2007). Cohesion metrics for predicting maintainability of SOA. QSIC 2007, 328–335. https://doi.org/10.1109/QSIC.2007.4385516.

Netflix. (2025). Zuul [Repositorio de código]. GitHub. https://github.com/Netflix/zuul

anitagoel. (2022). AcmeAir_Microservice [Repositorio de código]. GitHub. https://github.com/anitagoel/AcmeAir_Microservice

RainbowForest. (2025). E-commerce Microservices [Repositorio de código]. GitHub. https://github.com/RainbowForest/e-commerce-microservices/

Booklet, D., Al-Debagy, O., & Martinek, P. (2021). Microservices Identification Methods and Quality Metrics.

Ulander, D. (2017). Software Architectural Metrics for the Scania Internet of Things Platform From a Microservice Perspective. http://www.teknat.uu.se/student

Kitchenham, B., & Lawrence Pfleeger, S. (1996). Software Quality: The Elusive Target. https://doi.org/10.1109/52.476281

Taibi, D., & Lenarduzzi, V. (2018). On the Definition of Microservice Bad Smells. https://doi.org/10.1109/MS.2018.2141031

Soldani, J., Tamburri, D. A., & van den Heuvel, W. J. (2018). The pains and gains of microservices: A Systematic grey literature review. Journal of Systems and Software, 146, 215–232. https://doi.org/10.1016/j.jss.2018.09.082

Newman, S. (2015). Building Microservices. http://safaribooksonline.com

Al-Qutaish, R. E., & Ain, A. (2010). uality Models in Software Engineering Literature: An Analytical and Comparative Study. In Journal of American Science (Vol. 6, Issue 3). http://www.americanscience.orgeditor@americanscience.org166

Bucchiarone, A., Kessler, B., Dragoni, N., Dustdar, S., Wien, T. U., Larsen, S. T., & Bank, D. (2018). From Monolithic to Microservices An Experience Report from the Banking Domain. https://doi.org/10.1109/MS.2018.2141026

Nadareishvili, I., Miitra, R., McLarty, M., & Amundsen, M. (2016). Microservice Architecture: Aligning Principles, Practices and Culture. 146.

Minella, M. (2024, June 3). State of Spring Survey 2024 Results. https://spring.io/blog/2024/06/03/state-of-spring-survey-2024-results?utm_source=chatgpt.com

Sõnajalg, S. (2019, August 8). Microservices in Java: Survey Highlights | JRebel. https://www.jrebel.com/blog/microservices-in-java-survey?utm_source=chatgpt.com

Taibi, D., Lenarduzzi, V., & Pahl, C. (2017). Processes, Motivations, and Issues for Migrating to Microservices Architectures: An Empirical Investigation. https://doi.org/10.1109/MCC.2017.4250931

Pulnil, S., & Senivongse, T. (2022). A Microservices Quality Model Based on Microservices Anti-patterns. 2022 19th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering, JCSSE 2022. https://doi.org/10.1109/JCSSE54890.2022.9836297

Yu, J., Ge, J., & Sun, J. (2021). Research on Quality Model and Measurement for Microservices.

Apolinário, D. R. F., & de França, B. B. N. (2021). A method for monitoring the coupling evolution of microservice-based architectures. Journal of the Brazilian Computer Society, 27(1). https://doi.org/10.1186/s13173-021-00120-y

Bogner, J., Wagner, S., & Zimmermann, A. (2017). Automatically measuring the maintainability of service- and microservice-based systems - a literature review. ACM International Conference Proceeding Series, Part F131936, 107–115. https://doi.org/10.1145/3143434.3143443

Vinay Babu, D., & Darsi, M. P. (2013). A Survey on Service Oriented Architecture and Metrics to Measure Coupling.3

Driessen Supervisors, F., Ferreira Pires, L., Luiz Rebelo Moreira, J., Sperotto, A., van den Bosch, S., & Verhoeven June, P. (2023). A quantitative assessment method for microservices granularity to improve maintainability.

Panichella, S., Rahman, M. I., & Taibi, D. (2021). Structural Coupling for Microservices. https://doi.org/10.5220/0010481902800287

Chidamber, S. R., & Kemerer, C. F. (1994). A Metrics Suite for Object Oriented Design. In IEEE TRANSACTIONS ON SOFTWARE ENGINEERING (Vol. 20, Issue 6).

Chen, Y. H., Chen, N. J., Xu, W. X., Lian, L. M., & Tu, H. (2021). MFRL-CA: Microservice Fault Root Cause Location based on Correlation Analysis. Proceedings - 2021 8th International Conference on Dependable Systems and Their Applications, DSA 2021, 90–101. https://doi.org/10.1109/DSA52907.2021.00018

DeepWiki | AI documentation you can talk to, for every repo. (n.d.). Retrieved November 3, 2025, from https://deepwiki.com/

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Publicado

2026-04-25

Cómo citar

Venoso Lara, S. M., Rojas Pérez, J. C., & Fragoso Diaz, O. G. (2026). Evaluación de flexibilidad para microservicios basado en atributos de calidad. ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 15(1). https://doi.org/10.32870/recibe.v15i1.492

Número

Sección

Computación e Informática