[論文レビュー] Understanding Cost Dynamics of Serverless Computing: An Empirical Study

Muhammad Hamza, Muhammad Azeem Akbar+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 22, 2023

Cloud Computing and Resource Management被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、8つの組織に所属する15名の業界専門家を対象としたインタビューを通じて、サーバess計算のコストダイナミクスを実証的に調査している。サーバessは予測不能なワークロードに最適である一方で、高スケールのアプリケーションにはコスト効率が悪い可能性があり、本研究ではサーバessと従来型クラウドのコストを比較するための分類法を提唱し、最適化意思決定を支援する。

ABSTRACT

The advent of serverless computing has revolutionized the landscape of cloud computing, offering a new paradigm that enables developers to focus solely on their applications rather than managing and provisioning the underlying infrastructure. These applications involve integrating individual functions into a cohesive workflow for complex tasks. The pay-per-use model and nontransparent reporting by cloud providers make it difficult to estimate serverless costs, imped-ing informed business decisions. Existing research studies on serverless compu-ting focus on performance optimization and state management, both from empir-ical and technical perspectives. However, the state-of-the-art shows a lack of em-pirical investigations on the understanding of the cost dynamics of serverless computing over traditional cloud computing. Therefore, this study delves into how organizations anticipate the costs of adopting serverless. It also aims to com-prehend workload suitability and identify best practices for cost optimization of serverless applications. To this end, we conducted a qualitative (interviews) study with 15 experts from 8 companies involved in the migration and development of serverless systems. The findings revealed that, while serverless computing is highly suitable for unpredictable workloads, it may not be cost-effective for cer-tain high-scale applications. The study also introduces a taxonomy for comparing the cost of adopting serverless versus traditional cloud.

研究の動機と目的

• 組織がサーバess計算を採用する際のコストの予測と管理方法を理解すること。
• サーバessが費用効率的または非効率的になるワークロードの特性を特定すること。
• サーバessと従来型クラウドのコストモデルを比較するための分類法を開発すること。
• 実世界の業界経験に基づいた、サーバessアプリケーションコストの最適化のベストプラクティスを明らかにすること。
• 従来型クラウドモデルと比較して、サーバess計算におけるコストダイナミクスに関する実証的研究の不足を解消すること。

提案手法

• サーバess開発および移行経験を持つ8社の専門家15名に対して、半構造化インタビューを実施した。
• コスト見積もりの実務、ワークロードパターン、コスト最適化戦略に関する定性的な知見を収集した。
• トピック分析を用いてインタビューデータを分析し、コスト行動に関する繰り返しパターンや知見を同定した。
• 実証的発見に基づき、サーバessと従来型クラウドのコストモデルを比較する分類法を構築した。
• コストダイナミクスを実際の展開シナリオに根ざした形で、組織の実際の経験に焦点を当てた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 組織は、サーバess計算を採用する際、どのようにコストを見積もり・管理しているか？
• RQ2 コスト効率の観点から、どのような種類のワークロードがサーバess計算に最も適しているか？
• RQ3 透明性の低い課金モデルのため、サーバessコストの予測と制御が困難となる主な要因は何か？
• RQ4 組織は、サーバessアプリケーションコストを最適化するために、どのようなベストプラクティスを用いているか？
• RQ5 実際の展開において、サーバessのコストダイナミクスは従来型クラウド計算とどのように比較できるか？

主な発見

• サーバess計算は、使用量に応じて課金される仕組みであるため、予測不能または断続的なワークロードに非常に適している。
• 高スケールで継続的に実行されるワークロードでは、従来型クラウドソリューションがサーバessよりもコスト効率が良い場合がある。
• クラウドプロバイダーの透明性の低い課金モデルは、正確なコスト見積もりと計画立案を著しく妨げている。
• 多くの組織では、サーバessコストの予測に標準化された手法がなく、予算超過を招いている。
• 専門家の知見に基づき、サーバessと従来型クラウドのコストを比較する分類法が開発され、コスト行動における主要な差異が浮き彫りになった。
• コスト最適化のベストプラクティスには、ワークロードのプロファイリング、関数サイズの最小化、コールドスタート頻度の監視が含まれる。