Sintetización de la variabilidad en Kubernetes: Dos modelos de características complementarios

Abstract

Kubernetes es una plataforma altamente configurable para el despliegue y orquestación de aplicaciones contenerizadas, pero su flexibilidad conlleva desafíos en la gestión de sus múltiples opciones de configuración. Las técnicas actuales de ingeniería inversa de modelos de variabilidad no son directamente aplicables a Kubernetes debido al uso extensivo de valores por defecto en los ficheros de configuración y a la complejidad de sus opciones, que van más allá de simples parámetros booleanos. Modelar esta variabilidad requiere conceptos avanzados como características numéricas y tipadas, características clonables, atributos y restricciones aritméticas. En este trabajo, presentamos dos modelos de variabilidad de Kubernetes obtenidos mediante enfoques complementarios: (1) un modelo sintetizado manualmente a partir de la documentación oficial, y (2) un modelo generado automáticamente a partir de los esquemas JSON de la API. Ambos modelos, especificados en UVL, incorporan los conceptos avanzados de variabilidad necesarios para capturar la configurabilidad de Kubernetes de manera estructurada y explicable. Caracterizamos y comparamos ambos modelos en términos de tamaño y complejidad. Con este trabajo, proporcionamos a la comunidad de líneas de productos software un nuevo caso de estudio de un sistema de alta variabilidad del mundo real, facilitando la comprensión y gestión de su espacio de configuración.