May 2013 Download this article as a PDFAbstract

Гибридные приложения позволяют конечным пользователям возможность «смешивать и сочетать» данных и услуг, доступных в Интернете для создания приложений. Их создание поддерживается сложной экосистемы i) данных поставщиков, которые предлагают открытые API для пользователей, ii) пользователи, которые объединяют API-интерфейсы в гибридные приложения и iii) платформ, таких как ProgrammableWeb или Mashape, которые облегчают строительство и публикация гибридных приложений. В этой статье мы утверждаем, что эволюция mashup-экосистемы можно объяснить с точки зрения экосистемы ниши, на якоре вокруг концентратора или keystone API-интерфейсы. Члены нишу сосредоточены на области специализации (например, отображение приложений) и способствовать их знания ценностного экосистемы в целом. Чтобы продемонстрировать формирование ниш в mashup-экосистемы, мы модели группы связанных mashups как видов, и мы реконструируем эволюции mashup видов на основе филогенетического анализа.

Введение

Гибридные веб-приложения являются ситуативных приложений, которые сочетают в себе услуги, предоставляемые третьими сторонами через открытые API, а также источники данных пользователя (Матера и Вайс, 2011). Простой пример mashup это приложение, которое показывает фотографии загружены на Flickr на карте, представленной Google Maps. Создание гибридных приложений поддерживается сложной экосистемы поставщиков взаимосвязанных данных, пользователей и платформ mashup (ю. и Вудворд, 2008; Вайс и Gangadharan, 2010). В нашей предыдущей работы мы изучили структуру и эволюцию mashup экосистемы (Вайс и Gangadharan, 2010) и mashup видообразования (Вайс и Сари, 2011).

Наша цель в этой статье заключается в том, чтобы объяснить эволюцию mashup-экосистемы через призму видообразования. Ранее исследования по технологии эволюции (Adner и Левинталь, 2002) показывает, что появление новых технологий можно понять путем отслеживания эволюционного пути технологий. Сделав видимым, как гибридные приложения могут быть «производные» друг от друга, мы можем предоставить более глубокое понимание будущих тенденций, пользователи с шаблонами для создания своих собственных гибридных приложений и поставщиков платформы с возможностью для создания новых типов инструментов поставщиков данных. В статье приводятся свидетельства формирования ниши в рамках mashup-экосистемы, которые крепятся вокруг концентратора или keystone API-интерфейсы, и предлагает методы для анализа ниши формирования на основе филогенетики, поле, которое изучает эволюционных взаимоотношений между организмами.

Во-первых мы обзор соответствующей работы по рекомбинантной инноваций, экосистемы и технологии эволюции. Затем мы описать наш метод исследования и сообщить о наших выводах о формировании нишу в экосистеме mashup. Мы заключаем статью с обсуждения о наших выводах и областей для будущей работы.

Соответствующая работа

Рекомбинатные инновации

Инновации можно описать как процесс рекомбинации, другими словами, строительство новых идей из существующих (Hargadon, 2002). Понятие рекомбинантных инноваций тесно связана с модульности, что позволяет создание новых продуктов путем смешивания и сопоставления компонентов (Ethiraj и Левинталь, 2004). Имитация является одним из основных средств инноваций (Bentley соавт., 2011). Когда разработчики создают новые гибридные приложения, они часто начинаются с другой mashup как «план» для своих собственных гибридных приложений (Вайс и Сари, 2011). Имитационные модели подтверждают, что развитие mashup является главным образом результатом процесса копирования (Ethiraj и Левинталь, 2004).

Экосистемы

В экосистеме значение совместно созданные членами экосистемы, которые сотрудничают и конкурировать (Томас и Аутио, 2012). Исследования на экосистему mashup было установлено, что распределение использования API соответствует степенному закону, подразумевая, что экосистема имеет небольшое число концентратора API, которые обеспечивают базовую функциональность для большого количества complementors (Вайс и Gangadharan, 2010). Концентраторы, естественно, возникают в экосистемах (Thomas и Аутио, 2012). Эти центры обеспечивают стабильные общие активы для mashup-экосистемы. Совместное создание новой функциональности в экосистеме mashup якорь вокруг этих общих ресурсов.

Как отметил Хейгел и коллеги (2008) для инновационных экосистем, эти центры могут быть сгруппированы в несколько уровней краеугольные камни. Успех экосистемы требует предоставления доступа к информации об инновационной архитектуре, участвуя в усилиях по стандартизации, а также инвестирование в поставщики дополнений (запад, 2006). Эти деятельности фокальной компании, способствовать кумулятивного инноваций. Примером является Google экосистемы (Айер и Дэвенпорт, 2008). По своей сути является Google обширной вычислительной инфраструктуры, которая позволяет Google использовать сторонних инноваций при сохранении архитектурного контроля.

Эволюция технологии

Появление новых технологий через призму биологического состава изучение Adner и Левинталь (2002). Они определяют видообразования как разделение одной развивающейся населения от предшествующей населения. Видообразование позволяет населению следовать различным эволюционном пути. Существуют два процесса на работе: адаптация (когда технология будет адаптирована к потребностям конкретной ниши) и изобилие ресурсов (сколько ресурсов доступны в нише для поддержания инноваций).

Основываясь на механизмах видообразования и исчезновения, Вайс и Сари (2011) описывают Эволюционная модель, создавать кластеры гибридных приложений, то есть ниши в mashup-экосистемы, и они оценивают диверсификацию mashup-экосистемы с течением времени. Модель представляет mashup как индивидуал эволюции видов. Они реконструировать эволюцию гибридных приложений на основе филогенетического анализа.

Метод исследования

Сбор данных

Данные для нашего исследования была собрана из ProgrammableWeb, хранилища открытых API и гибридные приложения. Есть другие сайты, которые предоставляют подобные услуги, такие, как Mashape; Однако ProgrammableWeb обеспечивает наиболее полную коллекцию. Хотя, следует отметить, что ProgrammableWeb только списки общедоступных гибридных приложений; внутренне используемые предприятия гибридные приложения не перечислены.

Извлеченные данные были использованы для создания наборов данных для населения API и гибридные приложения в экосистеме mashup. Набор данных API включает имя, дату публикации и категории каждого API и mashup набор данных включает имя mashup, Дата публикации, теги и использовать API. Период выборки был с 4 сентября 2005 г. (т. е., создания mashup-экосистемы) до 22 января 2013 г., и включает в себя 2656 дней. За этот период времени, в общей сложности 8245 API (из которых 1186 APIs использовались в крайней мере один mashup) и 6868 гибридные приложения были опубликованы в репозитории.

Анализ данных

Для определения концентратора API-интерфейсы, мы вычислить вклад каждого API для mashups и ранжировать их по количеству гибридных приложений, они вносят вклад. Затем мы определяем набор API, который отвечает за одну треть взносов гибридных приложений. (Это отсечка выбирается согласно закону Брэдфорд 's). Этот процесс предоставляет набор кандидатов концентратора API, более тщательно изучить путем построения филогенетических деревьев в следующем этапе анализа.

Для оценки относительного воздействия этого концентратора API-интерфейсы на mashup-экосистемы с течением времени, мы также вычислить их совокупный вклад. Эти кривые будут иметь типичные S-формы усыновления цикла (Роджерс, 1983). Точки перегиба в S-кривые отмечают события значительный интерес для понимания эволюции экосистемы.

И наконец мы реконструировать эволюцию mashup-экосистемы путем построения филогенетического дерева mashup видов. Филогенетическое дерево захватывает эволюционных взаимоотношений между видами гибридных приложений. По оценкам дерева с помощью метода присоединения соседа (Gascuel, 1997), как он реализован в библиотеке ape (http://ape.mpl.ird.fr) в пакете статистики R (http://www.r-project.org). Mashup видов представляет собой группу аналогичных гибридных приложений.

Аналогичные гибридные приложения появятся в соответствующих ветвях дерева. Сходство двух гибридных приложений можно вычислить как дублирование в их API, используя индекс Жаккар (Вайс и Сари, 2011). Каждый mashup может быть представлен в виде набора интерфейсов API. Например, два mashups m1 = {Google Maps, Flickr} и m2 = {Flickr, Amazon электронной коммерции}, сходство составляет 1/3 = 0,33, потому что оба гибридные приложения Flickr и общее число элементов 3.

Выводы

Рост концентратора API-интерфейсы

В таблице 1 перечислены кандидат концентратор API-интерфейсов и их взносов, а также даты их введения и категории, назначенные им по представлению.

Table 1. Концентратор API и их вклад в гибридных приложений

Базовый API-интерфейс

Вклад

Дата публикации

Категория

Карты Google

2437

2005-12-05

Сопоставление

Щебетать

759

2006-12-08

Социальные

YouTube

656

2006-02-08

Видео

Flickr

615

2005-09-04

Фотографии

Amazon электронной коммерции

416

2006-04-04

Шоппинг

Facebook

392

2006-08-16

Социальные

Twilio

353

2009-01-10

Телефония

 

График на рисунке 1 показывает совокупный вклад каждого API. Первоначально API является низким. Этот этап следует период резкого роста и последующего насыщения. Некоторые из кривых (например, Google Maps) только показывают резкий рост и последующее насыщенность части S-кривой. Здесь мы можем предположить, что на ранних стадиях принятия предшествовать создание ProgrammableWeb. В других случаях (например, Twilio) цикл всего усыновления отражена в диаграмме. Этап роста — когда API сделает наибольшее воздействие на экосистему. Это периоды, где можно было бы ожидать «очередей инноваций» (Adner и Левинталь, 2002) определяется этим API.

Рисунок 1

Рисунок 1. Вклады концентратора API-интерфейсы с течением времени. Дата — это количество дней с момента создания mashup-экосистемы. N — число гибридных приложений, который способствует API. Вертикальные линии, обозначенные заглавными буквами указывают на совокупное общее число гибридных приложений с шагом 1000 в.

Формирование ниши

Ожидая, что ниши крепятся вокруг концентратора API-интерфейсы, мы построили Филогенетические деревья, сосредоточены на этих API-интерфейсов для определения характеристик ниши. На рисунке 2 мы указали каждое накопительное 1000 mashup приращение вертикальной линией, чтобы разрешить перекрестных ссылок между эволюцией концентратора API-интерфейсов и API в каждой нише.

Как мы рассматриваем эти деревья, мы отмечаем, что влияние концентратора API-интерфейсов изменяется со временем. API засилья и взаимодополняемость API-интерфейсы являются одними из интересных наблюдений, которые мы можем сделать. Например на рисунке 2a мы можем наблюдать первоначальное господство Google Maps, как кластер гибридных приложений, что только использовать Google Maps. Позже, как показано на рисунке 2b кластеры становятся более равномерно, потому что есть больше кластеров с API, которые дополняют GoogleMaps, таких как Twitter и YouTube, или другие API-интерфейсы в Google, такие как GoogleSearch.

Один из способов понять влияние концентратора APIs на эволюции экосистемы mashup является для выравнивания этапов роста в их S-кривые (см. рис. 1) с Филогенетические деревья для соответствующего временного окна. Рисунок 3 предлагает более развернутую перспективу развития каждого из интерфейсов API дополнения Google Maps мимо 5000 mashups Марк (E). Он показывает Филогенетические деревья для Twitter, YouTube и Twilio. Каждый из этих API создает нишу в mashup-экосистемы, где он управляет эволюции этой ниши как его API. Аналогичный анализ может проводиться в рамках каждой из этих ниш. Мы можем определить суб-ниши такие ниши, якорь вокруг Facebook в нише Twitter (рис. 3a) и Last.fm в нише YouTube (рис. 3b).

Рисунок 2
Рисунок 2. Филогенетические деревья, сравнение API Карт Google evolution () до и (б) после 1727 дней. Эта дата соответствует 5000 mashups (отмечены с E на рис. 1).

Рисунок 3
Рисунок 3. Филогенетические деревья Twitter, YouTube и Twilio ниши после 1727 дней.

Заключение

Наши исследования вводит новую методологию на основе филогенетических деревьев, для анализа mashup-экосистемы. Филогенетические деревья позволяют проследить эволюцию гибридных приложений от простых гибридных приложений до сложных комбинаций интерфейсов API и определить концентратор или keystone APIs, вокруг которых строятся новые гибридные приложения. Мы можем таким образом, описать эволюцию mashup-экосистемы с точки зрения экосистемы ниши, сформированных вокруг этих Кистоун API-интерфейсы и ниши в этих нишах. Эта модель позволяет поставщикам API и mashup разработчикам получить более глубокое понимание будущих тенденций и возможностей.

Дальнейшие исследования могут исследовать новое поколение mashup каталогов, которые позволяют разработчикам просматривать «дерево жизни» гибридные приложения и открывать новые возможности для гибридных приложений. Такой каталог может также использоваться поставщиками, чтобы узнать о новых потребностях для новых интерфейсов API. Кроме того мы можем применить методологию к различным областям. Особый интерес для читателей этого журнала является возможность понимания эволюции открытых проектов с использованием деревьев, на основе зависимостей проекта.

Доля этой статьи:

Цитируете эту статью:

Оцените содержание: 
Нет голосов были поданы еще. Скажи свое слово!

Ключевые слова: экосистемы, эволюция, рост, краеугольные камни, гибридные приложения, формирование ниши, рекомбинантных инновации, видообразования

Комментарии

Привет, ребята, большой анализ! Будет признателен, если вы можете добавить ссылку на упоминания о Mashape (http://www.mashape.com/) Спасибо! -Крис

Добавить новый комментарий

Обычный текст

  • Теги HTML не разрешены.
  • Адреса электронной почты и адреса страниц включите в ссылки автоматически.
  • Строки и параграфы переносятся автоматически.