Containerization and Microservices: Analyzing Research Trends Through a Literature Review
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Objective: This study sought to explore research trends in the field of containerization within microservices development, with particular attention to prevailing thematic approaches and existing gaps in the literature.Design/Methodology: A bibliometric analysis was conducted following the PRISMA 2020 guidelines. Relevant publications were identified and selected from databases such as Scopus and Web of Science.Findings: The results highlight key thematic contributions from authors like Khendek, Toeroe, and Saied, as well as influential publication outlets such as IEEE Cloud Computing. Significant research activity was observed in countries such as the United States and Italy. Furthermore, emerging and rapidly growing keywords—among them Kubernetes, Docker, machine learning, and edge computing—were found to be central to ongoing developments in the field. Over time, the thematic emphasis appears to have shifted from an early focus on microservice distribution toward the integration of advanced technologies, including machine learning, container technology, Docker, and artificial intelligence.Conclusions: Microservice containerization continues to represent a dynamic and expanding area of research. Nevertheless, significant gaps persist, particularly regarding the implementation of emerging technologies and their effects on the efficiency and scalability of distributed systems.Originality: This article contributes to the body of knowledge by pinpointing critical research gaps and mapping the thematic evolution within the field. In doing so, it offers a comprehensive overview of current research trends in microservice containerization and a point of departure to guide future investigations.
Objetivo: el presente estudio pretendió explorar las tendencias investigativas alrededor de la contenerización en el desarrollo de microservicios a partir de sus principales enfoques temáticos y vacíos de investigación existentes.Diseño/metodología: se realizó un análisis bibliométrico mediante la metodología Prisma-2020, utilizando bases de datos como Scopus y Web of Science para la identificación y la selección de literatura relevante en el campo de estudio.Resultados: la investigación evidenció los referentes temáticos, entre los cuales se incluyen autores como Khendek, Toeroe y Saied, fuentes como ieee Cloud Computing y contribuciones significativas de países como Estados Unidos e Italia. Además, se identificaron palabras clave emergentes y en crecimiento, las cuales son importantes para el desarrollo del campo, como Kubernetes, Docker, Machine Learning y Edge Computing. Asimismo, se observó una evolución de un enfoque, al principio, en la distribución de microservicios que se trasladó, en años recientes, hacia la integración de tecnologías avanzadas como machine learning, container technology, Docker y artificial intelligence.Conclusiones: la contenerización en microservicios continúa siendo un campo de estudio dinámico con amplias oportunidades de investigación, pero aún existen vacíos significativos que requieren mayor exploración, como la aplicación de tecnologías emergentes y su impacto en la eficiencia y la escalabilidad de los sistemas distribuidos.Originalidad: la investigación contribuye al conocimiento al identificar brechas clave y resaltar la evolución del enfoque temático. Estos hallazgos ofrecen una visión integral de las tendencias investigativas en la contenerización de microservicios, proporcionando una base que puede tomarse en consideración para futuras investigaciones en el campo.
Objetivo: el presente estudio pretendió explorar las tendencias investigativas alrededor de la contenerización en el desarrollo de microservicios a partir de sus principales enfoques temáticos y vacíos de investigación existentes.Diseño/metodología: se realizó un análisis bibliométrico mediante la metodología Prisma-2020, utilizando bases de datos como Scopus y Web of Science para la identificación y la selección de literatura relevante en el campo de estudio.Resultados: la investigación evidenció los referentes temáticos, entre los cuales se incluyen autores como Khendek, Toeroe y Saied, fuentes como ieee Cloud Computing y contribuciones significativas de países como Estados Unidos e Italia. Además, se identificaron palabras clave emergentes y en crecimiento, las cuales son importantes para el desarrollo del campo, como Kubernetes, Docker, Machine Learning y Edge Computing. Asimismo, se observó una evolución de un enfoque, al principio, en la distribución de microservicios que se trasladó, en años recientes, hacia la integración de tecnologías avanzadas como machine learning, container technology, Docker y artificial intelligence.Conclusiones: la contenerización en microservicios continúa siendo un campo de estudio dinámico con amplias oportunidades de investigación, pero aún existen vacíos significativos que requieren mayor exploración, como la aplicación de tecnologías emergentes y su impacto en la eficiencia y la escalabilidad de los sistemas distribuidos.Originalidad: la investigación contribuye al conocimiento al identificar brechas clave y resaltar la evolución del enfoque temático. Estos hallazgos ofrecen una visión integral de las tendencias investigativas en la contenerización de microservicios, proporcionando una base que puede tomarse en consideración para futuras investigaciones en el campo.