[論文レビュー] Quantitative Analysis of Cloud Function Evolution in the AWS Serverless Application Repository

Josef Spillner|arXiv (Cornell University)|May 12, 2019

Cloud Computing and Resource Management被引用数 9

ひとこと要約

本研究では、12か月間にわたりAWS Serverless Application Repositoryを定量的に分析し、メタデータ、実装パターン、クラウド関数の進化を検討した。JavaScriptとPythonが実装を支配しており、メタデータの検索可能性は一貫性に欠ける。関数の増加はやや鈍化（月平均1％程度）しているが、デプロイメント数は月平均約7％で線形的に増加し続けていることから、市場の飽和にもかかわらず、強い採用傾向がうかがえる。

ABSTRACT

The serverless computing ecosystem is growing due to interest by software engineers. Beside Function-as-a-Service (FaaS) and Backend-as-a-Service (BaaS) systems, developer-oriented tools such as deployment and debugging frameworks as well as cloud function repositories enable the rapid creation of wholly or partially serverless applications. This study presents first insights into how cloud functions (Lambda functions) and composite serverless applications offered through the AWS Serverless Application Repository have evolved over the course of one year. Specifically, it outlines information on cloud function and function-based application offering models and descriptions, high-level implementation statistics, and evolution including change patterns over time. Several results are presented in live paper style, offering hyperlinks to continuously updated figures to follow the evolution after publication date.

研究の動機と目的

• 商用マーケットプレイス（例：AWS SAR）におけるクラウド関数の記述および提供方法を理解すること。特に、メタデータ品質と検索可能性に焦点を当てる。
• クラウド関数の実装パターンを分析すること。プログラミング言語、フレームワーク、コード構造を含む。
• ブローカー型クラウド関数における時間的変化パターンと成長トレンドを特定すること。サーバesslessコンピューティングの成長は、関数数とデプロイメント数の増加に反映されているか。
• 今後のサーバーヲスコンピューティング研究のための再利用可能で進化し続けるメタデータおよびコードメトリクスのデータセットを提供すること。

提案手法

• AWS Serverless Application Repository、GitHub、関連コードリポジトリからの継続的観察と自動データ収集。
• 公開されたAWS SARエントリから、関数レベルのメタデータ、コードレベルのメタデータ、実装統計を抽出・統合する。
• バージョン管理システム（例：GitHub）を活用し、コード表現（直接ファイル、アーカイブ、リモートリファレンスを含む）を分析する。
• 自動スクリプトを用いてメタデータ取得、コードダンプ収集、メトリクス集計を実行し、動的可視化を備えたライブペーパー形式で結果を公開する。
• 関数バインディングパターン（未バインド対BaaSバインド）およびリソース構成を分析し、構造的トレンドを特定する。
• 今後のランタイム評価のため、SAM-LocalやLocalstackといった既存ツールを活用するが、本研究では実行していない。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RQ1: 商用マーケットプレイスにおけるクラウド関数の提供および記述方法は？利用可能なメタデータは何か？それは検索可能性にどのように影響するか？
• RQ2 RQ2: 実際のクラウド関数の実装はどのようなものか？使用されるプログラミング言語、フレームワーク、構造的パターンは何か？
• RQ3 RQ3: ブローカー型クラウド関数において、時間的変化パターンやトレンドはどのように観察できるか？サーバーレスコンピューティングの成長は、関数数とデプロイメント数の増加に反映されているか？

主な発見

• JavaScriptとPythonが合計でクラウド関数実装を支配しており、他の言語の使用は限定的である。これは、サーバーレス開発における事実上の二択であることを示唆している。
• リポジトリ間で関数メタデータの構造が一貫性に欠けており、検索可能性が低下している。したがって、効果的なサービス発見にはヒューリスティックなアプローチが不可欠である。
• 新規関数の追加がやや鈍化（月平均約1％）している一方で、関数デプロイメント数は月平均約7％で線形的に増加し続けている。これは、生産環境での継続的利用が進んでいることを示している。
• 大多数の関数は、未バインドまたはBackend-as-a-Service（BaaS）リソースにバインドされており、FaaSとBaaSコンponents間のリソース構成とデータフローに明確なパターンが見られる。
• コード表現は大きく異なる。直接ファイルアクセス、アーカイブされたビルド、リモートリファレンスがすべて使用されており、バージョン管理されたコード配信の標準化されたアプローチは存在しない。
• 本研究では、AWS SARから得たメタデータおよびコードメトリクスの再利用可能で進化し続けるデータセットを生成した。さらに、今後の研究に向けたコードダンプおよびマイニングスクリプトも公開している。