[논문 리뷰] Understanding Cost Dynamics of Serverless Computing: An Empirical Study

Muhammad Hamza, Muhammad Azeem Akbar외 1명|arXiv (Cornell University)|2023. 11. 22.

Cloud Computing and Resource Management인용 수 5

한 줄 요약

이 사례 기반 연구는 8개 기업에서 온 15명의 산업 전문가 인터뷰를 통해 서버리스 컴퓨팅의 비용 동역학을 조사한다. 연구 결과 서버리스는 예측 불가능한 워크로드에 적합하지만, 고규모 애플리케이션에는 비용 효율적이지 않을 수 있으며, 서버리스와 전통적 클라우드 비용을 비교하기 위한 분류 체계를 제안하여 최적화 결정을 안내한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 서버리스 컴퓨팅을 도입할 때 조직이 비용을 어떻게 예측하고 관리하는지 이해하기 위해.
• 서버리스가 비용 효율적이거나 비효율적인 워크로드 특성들을 특정하기 위해.
• 서버리스와 전통적 클라우드 비용 모델을 비교하기 위한 분류 체계를 개발하기 위해.
• 실제 산업 현장 경험을 바탕으로 서버리스 애플리케이션 비용 최적화를 위한 최선의 실천 방안을 도출하기 위해.
• 서버리스 컴퓨팅의 비용 동역학에 대한 실증 연구가 전통적 클라우드 모델에 비해 부족한 점을 보완하기 위해.

제안 방법

• 서버리스 개발 및 마이그레이션 경험이 있는 8개 기업의 15명의 전문가를 대상으로 반구조화된 인터뷰를 실시하였다.
• 비용 추정 방식, 워크로드 패턴, 비용 최적화 전략에 대한 질적 인사이트를 수집하였다.
• 주제 분석을 통해 인터뷰 데이터를 분석하여 비용 행동에 대한 반복적인 패턴과 통찰을 도출하였다.
• 실증적 발견을 바탕으로 서버리스와 전통적 클라우드 비용 모델 간의 비교 분류 체계를 개발하였다.
• 실제 조직의 경험에 초점을 맞춰 비용 동역학을 실제 구현 환경에 기반하게 하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 조직은 서버리스 컴퓨팅을 도입할 때 비용을 어떻게 추정하고 관리하는가?
• RQ2 비용 효율성 측면에서 서버리스 컴퓨팅에 가장 적합한 워크로드 유형은 무엇인가?
• RQ3 투명한 청구 모델로 인해 서버리스 비용을 예측하고 통제하는 데 발생하는 주요 과제는 무엇인가?
• RQ4 조직은 서버리스 애플리케이션 비용 최적화를 위해 어떤 최선의 실천 방안을 사용하는가?
• RQ5 실제 구현 환경에서 서버리스 비용 동역학은 전통적 클라우드 컴퓨팅과 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 서버리스 컴퓨팅은 사용량에 따라 청구되는 모델 덕분에 예측 불가능하거나 간헐적인 워크로드에 매우 적합하다.
• 고규모이자 지속적으로 실행되는 워크로드의 경우, 서버리스보다 전통적 클라우드 솔루션이 더 비용 효율적일 수 있다.
• 클라우드 제공업체의 투명하지 않은 청구 모델은 정확한 비용 추정과 계획 수립을 크게 방해한다.
• 조직은 일반적으로 서버리스 비용을 예측하기 위한 표준화된 방법이 부족하여 예산 초과를 겪는다.
• 전문가의 인사이트를 바탕으로 서버리스와 전통적 클라우드 비용을 비교하기 위한 분류 체계를 개발하였으며, 비용 행동에서의 주요 차별점을 드러냈다.
• 비용 최적화를 위한 최선의 실천 방안으로 워크로드 프로파일링, 함수 크기 최소화, 콜드 스타트 빈도 모니터링이 포함된다.