[논문 리뷰] Status of Serverless Computing and Function-as-a-Service(FaaS) in Industry and Research

Geoffrey Fox, Vatche Ishakian외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 01. 01.

Cloud Computing and Resource Management인용 수 115

한 줄 요약

이 화이트페이퍼는 2017년 제1회 국제 서버리스 컴퓨팅 워크숍(WoSC)의 통찰을 종합하여 산업 및 연구 분야에서 서버리스 컴퓨팅과 기능으로서의 서비스(FaaS)의 현황을 분석한다. 서버리스를 이벤트 기반, 서버 숨김 실행 모델로 정의하며, 사용량에 따라 청구되며 온디맨드로 확장 가능하다. 이는 IaaS에서 FaaS로의 진화, 표준화 과제, 그리고 대용량 데이터 및 엣지 컴퓨팅과의 통합 잠재력도 탐색한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 2017년 기준 산업 및 학술 연구 분야에서 서버리스 컴퓨팅과 FaaS의 현재 상태를 평가하기 위해.
• 서버리스의 진화하는 정의와 SaaS, PaaS, IaaS와 같은 유사 모델과의 차이를 명확히 하기 위해.
• 성능, 이식성, 벤치마킹을 포함한 서버리스 시스템의 핵심 연구 과제와 기회를 식별하기 위해.
• 이벤트 기반 컴퓨팅과 FaaS가 엣지 컴퓨팅 및 대용량 데이터 분석과 같은 신규 영역에서 수행하는 역할을 탐색하기 위해.
• 서버리스 플랫폼을 비교하고 장기적인 기술적 진화를 이해하기 위한 프레임워크를 제안하기 위해.

제안 방법

• WoSC 2017 워크숍의 패anel 토론, 기조 연설 및 제출된 논문을 종합하여 핵심 주제와 기술적 추세를 파악하기 위해.
• IaaS에서 서버리스 추상화로의 계층적 진화 모델을 통해 FaaS와 서버리스를 정의하며, 이벤트 기반, 무상태, 온디맨드 실행을 강조하기 위해.
• 실제 사례 분석을 통해 PyWren(FaaS 기반 MapReduce)과 Azure Functions를 활용한 실용적 FaaS 배포 패턴을 설명하기 위해.
• 기존 FaaS 플랫폼(AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions)과 오픈소스 대체제(OpenWhisk, Kubeless, OpenLambda)의 아키텍처적 및 의미적 차이를 조사하기 위해.
• 지연 시간, 처리량, 비용, 개발자 생산성 기반의 FaaS 플랫폼을 위한 벤치마킹 프레임워크를 제안하기 위해.
• 마이크로서비스, 컨테이너(Kubernetes 기반), 엣지 컴퓨팅과 같은 다른 클라우드 네이티브 패턴과의 FaaS 통합을 매핑하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 서버리스 컴퓨팅의 정의는 산업, 연구, 역사적 컴퓨팅 패러다임 간에 어떻게 다를까?
• RQ2 서버리스 컴퓨팅은 새로운 패러다임일까, 아니면 RPC, 이벤트 기반 컴퓨팅, 그리드 컴퓨팅 등의 기존 개념을 재브랜딩한 것일까?
• RQ3 다양한 클라우드 제공업체 간에 이식성 있고, 성능이 우수하며 확장 가능한 FaaS 플랫폼을 구축하는 데 있어 핵심적인 기술적 및 아키텍처 과제는 무엇인가?
• RQ4 FaaS는 대용량 데이터 및 고성능 컴퓨팅 파이프라인에 어떻게 효과적으로 통합될 수 있으며, 성능 상의 상충 관계는 무엇인가?
• RQ5 비용, 지연 시간, 신뢰성 측면에서 FaaS 플랫폼 간의 공정한 비교를 위해 필요한 벤치마킹 기준과 평가 지표는 무엇인가?

주요 결과

• 서버리스 컴퓨팅은 서버 관리나 자원 할당을 개발자가 더 이상 수행하지 않는다는 점에서, IaaS에서 PaaS로 이르는 클라우드 추상화의 자연스러운 진화로 간주되고 있다.
• AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions와 같은 FaaS 플랫폼은 이미 실시간 데이터 처리, 이벤트 기반 워크플로우, 서버리스 분석 파이프라인에 사용되고 있다.
• FaaS 함수의 이벤트 기반, 무상태, 짧은 수명 특성 덕분에 밀리초 단위의 세밀한 청구와 자동 확장이 가능하지만, 상태 관리 및 디버깅 측면에서 도전 과제가 수반된다.
• FaaS는 대용량 데이터 프레임워크의 런타임 기반으로도 탐색되고 있으며(예: PyWren이 Lambda를 사용해 MapReduce를 수행), 서버리스 네이티브 데이터 분석의 잠재력이 있다.
• 표준화된 정의 및 벤치마킹 방법론의 부재로 FaaS 플랫폼 간의 공정한 비교가 어렵고, 이에 따라 통합 평가 프레임워크의 필요성이 제기되고 있다.
• 서버리스 컴퓨팅은 마이크로서비스 및 컨테이너 오케스트레이션(Kubernetes 등)과 결합될 경우, 향후 클라우드 네이티브 및 엣지 컴퓨팅 아키텍처에서 중심적인 역할을 할 것으로 기대된다.