[論文レビュー] High-Performance Serverless Computing: A Systematic Literature Review on Serverless for HPC, AI, and Big Data

Valerio Besozzi, Matteo Della Bartola+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2026

Cloud Computing and Resource Management被引用数 0

ひとこと要約

この論文は、サーバーレスコンピューティングを用いたHPC、AI、ビッグデータに関する122件の研究（2017–2025）の系統的文献調査を実施し、研究方向と利用事例の分類法（タキソノミー）を構築する。

ABSTRACT

The widespread deployment of large-scale, compute-intensive applications such as high-performance computing, artificial intelligence, and big data is leading to convergence between cloud and high-performance computing infrastructures. Cloud providers are increasingly integrating high-performance computing capabilities in their infrastructures, such as hardware accelerators and high-speed interconnects, while researchers in the high-performance computing community are starting to explore cloud-native paradigms to improve scalability, elasticity, and resource utilization. In this context, serverless computing emerges as a promising execution model to efficiently handle highly dynamic, parallel, and distributed workloads. This paper presents a comprehensive systematic literature review of 122 research articles published between 2018 and early 2025, exploring the use of the serverless paradigm to develop, deploy, and orchestrate compute-intensive applications across cloud, high-performance computing, and hybrid environments. From these, a taxonomy comprising eight primary research directions and nine targeted use case domains is proposed, alongside an analysis of recent publication trends and collaboration networks among authors, highlighting the growing interest and interconnections within this emerging research field. Overall, this work aims to offer a valuable foundation for both new researchers and experienced practitioners, guiding the development of next-generation serverless solutions for parallel compute-intensive applications.

研究の動機と目的

• 包括的な文献調査を通じて高性能サーバーレスコンピューティングの現状の研究方向を特定・分類する。
• クラウド、ハイブリッド、エッジ環境におけるHPC、AI推論、ビッグデータワークロードへのサーバーレス適用を調査する。
• 計算集約的なサーバーレスワークロードを可能にするアーキテクチャおよびスケジューリング手法を用ケースとともに整理・評価する。
• 研究コミュニティを特徴づけるために、出版傾向、会場、協力パターンを分析する。

提案手法

• ACM DL、ScienceDirect、IEEE Xploreをの Inclusion/Exclusion基準を定義し、構造化検索を実施する。
• refinedな検索文字列を適用して2017年から2025年2月までの研究を収集し、手動およびスノーボール法による拡張で122件の一次研究に到達する。
• 分類法主導のラベリングと文献指標を含むデータセットにデータを抽出する。
• オープンコーディングとコンセンサスラウンドを用いた二層タキソノミー（研究方向と利用ケース）を構築する。
• 引用・会場・著者間コラボレーションの文献計量分析を実施する。

Figure 1: Position of serverless computing and its service models within the cloud computing reference model.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1 高性能サーバーレスコンピューティングにおける特定された研究方向は何か。
• RQ2 RQ2 各識別された方向の問題点は文献でどのように扱われているか。
• RQ3 RQ3 HPC、AI、ビッグデータワークロードに対してサーバーレスはどのような利用ケースを扱っているか。
• RQ4 RQ4 高性能サーバーレスコンピューティングは新興分野となっており、影響力のある作品と会場は誰か。
• RQ5 RQ5 このコミュニティの主要貢献者と協力パターンはどのようになっているか。

主な発見

• 研究は2018年から2025年前半に公表された122件の一次研究を分析し、8つの研究方向と9つの利用ケース領域のタキソノミーを提案する。
• 出版傾向と協力ネットワークにより、分野の関心と相互連携が高まっている。
• 初期検索結果を超えて拡張するスノーボール法を含む、包括的な方法論的枠組みが適用されている。
• 系統的レビューは高性能サーバーレスコンピューティングの将来の研究機会とギャップを強調する。

Figure 2: Overview of the high-level architecture and deployment workflow in a serverless application.