Analiza wydajności mikroserwisów .Net i Spring Boot na platformie Microsoft Azure

• Autorzy: Krekora Konrad

Identyfikatory

DOI

10.35784/jcsi.6268

Warianty tytułu

EN

Performance analysis of .Net and Spring Boot microservices on Microsoft Azure

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W tym artykule porównano wydajność mikroserwisów napisanych w językach Java i C#, wykorzystując Spring Cloud dla Javy oraz Consul dla C#. Pomiary przeprowadzono w trzech etapach: podstawowa implementacja serwisów, zastosowanie wzorców projektowych oraz wdrożenie na platformie chmurowej Microsoft Azure. Wyniki pokazują, że mikroserwisy Java są generalnie wydajniejsze, choć różnica ta maleje na platformie chmurowej, gdzie .Net wykazuje lepszą optymalizację z Microsoft Azure.

EN

This article compares the efficiency of microservices written in Java and C#, using Spring Cloud for Java and Consul for C#. The measurements were carried out in three stages, such as basic service implementation, application of design patterns, and deployment on the Microsoft Azure cloud platform. The results illustrate that Java microservices are generally more efficient, although that difference diminishes on the cloud platform where .Net shows better optimization with Microsoft Azure.

Słowa kluczowe

PL

mikroserwisy; Java; C#; platforma chmurowa

EN

microservices; Java; C#; cloud platform

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
• Czasopismo: Journal of Computer Sciences Institute
• Rocznik: 2024
• Tom: Vol. 33
• Strony: 258--263
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Krekora Konrad

• Department of Computer Science, Lublin University of Technology, Nadbystrzycka 36B, 20-618 Lublin (Poland)

Bibliografia

• [1] E. Wolff, Microservices: flexible software architecture, Addison-Wesley Professional, 2016.
• [2] C. Richardson, Microservices patterns: with examples in Java, Manning publications, 2018.
• [3] P. Sbarski, S. Kroonenburg, Serverless architectures on AWS: with examples using Aws Lambda, Manning publications, 2017.
• [4] P. Gankiewicz, Mikroserwisy, wyzwania rozproszonej architektury, https://geek.justjoin.it/mikroserwisy-wyzwania-rozproszonej-architektury/, [27.05.2024].
• [5] S. Haselböck, R. Weinreich, G. Buchgeher, Decision guidance models for microservices: service discovery and fault tolerance, Proceedings of the Fifth European Conference on the Engineering of Computer-Based Systems (2017) 1-10, https://doi.org/10.1145/3123779.3123804.
• [6] R. Yu, V. T. Kilari, G. Xue, D. Yang, Load balancing for interdependent IoT microservices, In IEEE INFOCOM 2019-IEEE Conference on Computer Communications, IEEE (2019) 298-306, https://doi.org/10.1109/INFOCOM.2019.8737450.
• [7] P. Johansson, Effcient Communication With Microservices, Dissertation, Umeå University, 2017.
• [8] R. Xu, W. Jin, D. Kim, Microservice security agent based on API gateway in edge computing, Sensors 19(22) (2019) 4905, https://doi.org/10.3390/s19224905.
• [9] F. Montesi, J. Weber, Circuit breakers, discovery, and API gateways in microservices, arXiv (2016), https://doi.org/10.48550/arXiv.1609.05830.
• [10] B. Christudas, Practical Microservices Architectural Patterns, Apress, Berkeley, CA (2019) 87-104, https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4501-9_5.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).