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Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
The growing tendency in cloud-hosted computing and availability supported a shift in soft ware architecture to better take advantage of such technological advancements. As Mono lithic Architecture started evolving and maturing, businesses grew their dependency on soft ware solutions which motivated the shift into Microservice Architecture.
The same shift is comparable with the evolution of Monolithic GraphQL solutions which,
through its growth and evolution, also required a way forward in solving some of its bot tleneck issues. One of the alternatives, already chosen and proven by some enterprises, is
GraphQL Federation. Due to its nobility, there is still a lack of knowledge and testing on
the performance of GraphQL Federation architecture and what techniques such as caching
strategies, batching and execution strategies impact it.
This thesis aims to answer this lack of knowledge by first contextualizing the different as pects of GraphQL and GraphQL Federation and investigating the available and documented
enterprise scenarios to extract best practices and to better understand how to prepare such
performance evaluation.
Next, multiple alternatives underwent the Analytic Hierarchy Process to choose the best
way to develop a scenario to enable the performance analysis in a standard and structured
way. Following this, the alternative base solutions were analysed and compared to deter mine the best fit for the current thesis. Functional and non-functional requirements were
collected along with the rest of the design exercise to enhance the solution to be tested for
performance.
Finally, after the required development and implementation work was documented, the so lution was tested following the Goal Question Metric methodology and utilizing tools such
as JMeter, Prometheus and Grafana to collect and visualize the performance data. It was
possible to conclude that indeed different caching, batching and execution strategies have
an impact on the GraphQL Federation solution. These impacts do shift between positive
(improvements in performance) and negative (performance hindered by strategy) for the
different tested strategies.
A tendência de crescimento da computação cloud-hosted apoiou uma mudança na arquite tura do software para tirar maior proveito desses avanços tecnológicos. Com a evolução e amadurecimento das arquiteturas monolíticas, as empresas aumentaram sua dependência nas soluções software que motivou a mudança e adoção de arquiteturas de micro serviços. O mesmo se verificou com a evolução das soluções monolíticas GraphQL que, com o seu crescimento e evolução, também requeriam soluções para resolver algumas das suas novas complexidades. Uma das alternativas de resolução, já aplicado e provado na indústria, é o GraphQL Federation. Devido ao seu recente lançamento, ainda não existe um conhecimento sólido na performance de uma arquitetura de GraphQL Federation e que técnicas como estratégias de caching, batching e execution tem impacto sobre a mesma. Esta tese tem como intuito responder a esta falha de conhecimento através de, primeira mente, contextualizar os diferentes aspetos de GraphQL e GraphQL Federations com a investigação de casos de aplicação na indústria, para a extração de boas práticas e compreender o necessário ao desenvolvimento de uma avaliação de performance. De seguida, múltiplas alternativas foram sujeitas ao Analytic Hierarchy Process para escolher a melhor forma de desenvolver um cenário/solução necessária a uma análise de performance normalizada e estruturada. Com isto em mente, as duas soluções base foram analisadas e comparadas para determinar a mais adequada a esta tese. Requisitos funcionais e não funcionais foram recolhidos, assim como todo o restante exercício de design necessário ao desenvolvimento da solução para testes de performance. Finalmente, após a fase de desenvolvimento ser concluída e devidamente documentada, a solução foi testada seguindo a metodologia Goal Question Metric, e aplicando ferramentas como JMeter, Prometheus e Grafana para recolher e visualizar os dados de performance. Foi possível concluir que, de facto, as diferentes estratégias de caching, batching e execution tem impacto numa solução GraphQL Federation. Tais impactos variam entre positivos (com melhorias em termos de performance) e negatives (performance afetada por estratégias) para as diferentes estratégias testadas.
A tendência de crescimento da computação cloud-hosted apoiou uma mudança na arquite tura do software para tirar maior proveito desses avanços tecnológicos. Com a evolução e amadurecimento das arquiteturas monolíticas, as empresas aumentaram sua dependência nas soluções software que motivou a mudança e adoção de arquiteturas de micro serviços. O mesmo se verificou com a evolução das soluções monolíticas GraphQL que, com o seu crescimento e evolução, também requeriam soluções para resolver algumas das suas novas complexidades. Uma das alternativas de resolução, já aplicado e provado na indústria, é o GraphQL Federation. Devido ao seu recente lançamento, ainda não existe um conhecimento sólido na performance de uma arquitetura de GraphQL Federation e que técnicas como estratégias de caching, batching e execution tem impacto sobre a mesma. Esta tese tem como intuito responder a esta falha de conhecimento através de, primeira mente, contextualizar os diferentes aspetos de GraphQL e GraphQL Federations com a investigação de casos de aplicação na indústria, para a extração de boas práticas e compreender o necessário ao desenvolvimento de uma avaliação de performance. De seguida, múltiplas alternativas foram sujeitas ao Analytic Hierarchy Process para escolher a melhor forma de desenvolver um cenário/solução necessária a uma análise de performance normalizada e estruturada. Com isto em mente, as duas soluções base foram analisadas e comparadas para determinar a mais adequada a esta tese. Requisitos funcionais e não funcionais foram recolhidos, assim como todo o restante exercício de design necessário ao desenvolvimento da solução para testes de performance. Finalmente, após a fase de desenvolvimento ser concluída e devidamente documentada, a solução foi testada seguindo a metodologia Goal Question Metric, e aplicando ferramentas como JMeter, Prometheus e Grafana para recolher e visualizar os dados de performance. Foi possível concluir que, de facto, as diferentes estratégias de caching, batching e execution tem impacto numa solução GraphQL Federation. Tais impactos variam entre positivos (com melhorias em termos de performance) e negatives (performance afetada por estratégias) para as diferentes estratégias testadas.
Description
Keywords
GraphQL Apollo Federation Performance GraphQL Federation