[論文レビュー] Status of Serverless Computing and Function-as-a-Service(FaaS) in Industry and Research

Geoffrey Fox, Vatche Ishakian+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2017

Cloud Computing and Resource Management被引用数 115

ひとこと要約

このホワイトペーパーは2017年第一回国際サーバessコンピューティングワークショップ（WoSC）の知見を統合し、産業界および研究分野におけるサーバーレスコンピューティングおよび関数としてのサービス（FaaS）の現状を分析している。サーバーレスを、イベント駆動型でサーバーが非表示化された実行モデルとして定義し、オンデマンドスケーリングと実際の使用量に基づく課金を特徴とする。また、IaaSからFaaSへの進化、標準化の課題、およびビッグデータやエッジコンピューティングとの統合の可能性についても検討している。

ABSTRACT

This whitepaper summarizes issues raised during the First International Workshop on Serverless Computing (WoSC) 2017 held June 5th 2017 and especially in the panel and associated discussion that concluded the workshop. We also include comments from the keynote and submitted papers. A glossary at the end (section 8) defines many technical terms used in this report.

研究の動機と目的

• 2017年現在における産業界および学術的リサーチにおけるサーバーレスコンピューティングおよびFaaSの現状を評価すること。
• 進化を続ける「サーバーレス」という用語の定義を明確にし、SaaS、PaaS、IaaSといった関連モデルとの違いを明らかにすること。
• パフォーマンス、ポータビリティ、ベンチマーキングといった分野におけるサーバーレスシステムの主な研究上の課題と機会を特定すること。
• イベント駆動型コンピューティングおよびFaaSがエッジコンピューティングやビッグデータ分析といった新興分野において果たす役割を探ること。
• サーバーレスプラットフォームを比較するフレームワークを提案し、その長期的技術的進化を理解すること。

提案手法

• WoSC 2017ワークショップのパネルディスカッション、基調講演および提出論文を統合し、コアなテーマと技術的トレンドを特定する。
• IaaSからサーバーレス抽象化への段階的進化モデルを通じてFaaSおよびサーバーレスを定義し、イベント駆動型、ステートレス、オンデマンド実行を強調する。
• PyWren（FaaSベースのMapReduce）やAzure Functionsといった実世界のユースケースを分析し、実用的なFaaSデプロイメントパターンを提示する。
• AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functionsといった既存のFaaSプラットフォームと、OpenWhisk、Kubeless、OpenLambdaといったオープンソース代替品を調査し、アーキテクチャ的および意味的差異を分析する。
• レイテンシ、スループット、コスト、開発生産性に基づいたFaaSプラットフォーム用のベンチマーキングフレームワークを提案する。
• マイクロサービス、コンテナ（Kubernetes経由）およびエッジコンピューティングといった他のクラウドネイティブパターンとのFaaS統合をマッピングする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サーバーレスコンピューティングの定義は、産業界、研究分野、および歴史的なコンピューティングパラダイムにおいてどのように異なるか？
• RQ2 サーバーレスコンピューティングは、RPC、イベント駆動型コンピューティング、グリッドコンピューティングといった既存の概念の再ブランド化にすぎないのか、それともまったく新しいパラダイムであるのか？
• RQ3 異なるクラウドプロバイダー間で、ポータブルで、パフォーマンスに優れ、スケーラブルなFaaSプラットフォームを構築するうえでの主な技術的およびアーキテクチャ的課題は何か？
• RQ4 FaaSはどのようにしてビッグデータおよびハイパフォーマンスコンピューティングパイプラインに効果的に統合できるのか。そのパフォーマンス上のトレードオフは何か？
• RQ5 コスト、レイテンシ、信頼性の観点からFaaSプラットフォームを公平に比較するためのベンチマーキング基準および評価指標は何か？

主な発見

• サーバーレスコンピューティングは、IaaSからPaaSへ、そしてFaaSへと進化するクラウド抽象化の自然な進化と見なされるようになってきている。開発者はサーバーの管理やリソースのプロビジョニングを行わなくなる。
• AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure FunctionsといったFaaSプラットフォームは、すでにリアルタイムデータ処理、イベント駆動型ワークフロー、サーバーレスアナリティクスパイプラインの分野で使用されている。
• FaaS関数のイベント駆動型、ステートレス、短時間実行の性質により、ミリ秒単位の細かい課金と自動スケーリングが可能であるが、状態管理やデバッグの面で課題が生じる。
• FaaSは、ビッグデータフレームワークのランタイム基盤として検討されており（例：PyWrenがLambdaをMapReduceに使用）、サーバーレスネイティブなデータアナリティクスの可能性を示唆している。
• 標準化された定義やベンチマーキング手法の欠如が、FaaSプラットフォーム間の公平な比較を困難にしている。これにより、統一された評価フレームワークの構築が強く求められている。
• サーバーレスコンピューティングは、マイクロサービスやコンテナオーケストレーション（例：Kubernetes）と組み合わせることで、将来的なクラウドネイティブおよびエッジコンピューティングアーキテクチャの中心的役割を果たすと予想される。