Microsserviços é uma técnica industrial para promover melhor escalabilidade e manutenibilidade de pequenos e autônomos serviços. Estudos prévios sugerem que a arquitetura de microsserviços vem sendo amplamente usada para reduzir limitações encontradas em sistemas monolíticos legados tais como melhoria de inovação, uso de diferentes tecnologias, entre outras. O processo de migração para a arquitetura de microsserviços não é trivial. Este é particularmente o caso da tarefa de identificar candidatos a microsserviço e o código fonte associado com cada candidato que é dispendiosa e propensa a erro. Consequentemente, abordagens automatizadas têm sido propostas para reduzir o esforço relacionado a essa atividade. Essas abordagens comumente adotam um ou dois critérios para suportar a identificação de microsserviços com base no sistema monolítico legado. Contudo, existe uma falta de compreensão da utilidade desses critérios adotados na prática. Além disso, há limitado conhecimento em quais são os critérios que profissionais consideram relevantes. Levando em consideração esses limitantes existentes, nós conduzimos um survey e entrevista para melhor compreender a utilidade de critérios relatados em estudos empíricos (e.g, estudos de caso e relatos) do ponto de vista dos profissionais. Os resultados do survey e da entrevista mostram que as abordagens automatizadas e ferramentas existentes não são totalmente alinhadas com necessidades práticas. Para atender às necessidades deles, este trabalho define uma abordagem automatizada chamada toMicroservices. A abordagem baseia-se em uma combinação de análise estática e dinâmica do código legado. A abordagem visa indicar os candidatos a microsserviço e a fonte correspondente extraído do sistema legado. toMicroservices faz uso da engenharia de software baseada em busca para otimizar e balancear os cinco critérios comumente adotados por profisionais, nomeados de modularização de funcionalidade, redução de sobrecarga de rede, reúso, acoplamento e coesão. Além disso, um estudo de caso e grupo focal foram conduzidos a posteriori para avaliar e melhorar toMicroservices.