[论文解读] Rise of the Planet of Serverless Computing: A Systematic Review

Jinfeng Wen, Zhenpeng Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 24, 2022

Cloud Computing and Resource Management被引用 7

一句话总结

本篇系统性综述分析了17个研究方向中164篇关于无服务器计算的论文，提供了全面的分类体系、解决方案归类以及实验设置的评估。研究识别出性能优化、编程框架和多云支持为关键研究领域，为研究人员和实践者提供指导，以推动无服务器应用工程的未来发展和最佳实践。

ABSTRACT

Serverless computing is an emerging cloud computing paradigm, being adopted to develop a wide range of software applications. It allows developers to focus on the application logic in the granularity of function, thereby freeing developers from tedious and error-prone infrastructure management. Meanwhile, its unique characteristic poses new challenges to the development and deployment of serverless-based applications. To tackle these challenges, enormous research efforts have been devoted. This paper provides a comprehensive literature review to characterize the current research state of serverless computing. Specifically, this paper covers 164 papers on 17 research directions of serverless computing, including performance optimization, programming framework, application migration, multi-cloud development, testing and debugging, etc. It also derives research trends, focus, and commonly-used platforms for serverless computing, as well as promising research opportunities.

研究动机与目标

• 提供无服务器计算研究的全面文献综述，以解决该领域缺乏整体性概览的问题。
• 识别并分类无服务器计算中的17个不同研究方向，包括性能优化、编程框架和应用迁移等。
• 分析文献中现有解决方案、实验设置和评估方法论，以评估研究质量和趋势。
• 映射出版场所，识别该领域中最活跃的研究社区和平台。
• 突出开放挑战，并为无服务器计算领域的未来研究提出有前景的机会。

提出的方法

• 从主要学术数据库和会议中系统性地收集并分析了164篇经过同行评审的无服务器计算研究论文。
• 基于文献的主题聚类，构建了17个研究方向的分类体系，涵盖性能、测试、调试和多云支持等领域。
• 对每个研究方向中的现有解决方案进行分类与综合，识别出常见技术和创新点。
• 评估研究中使用的实验设置和评估指标，包括基准测试平台、工作负载类型和性能指标。
• 映射出版场所，以识别该领域领先的会议和期刊，评估研究成果的传播模式。
• 开展趋势分析，识别新兴主题，如低代码开发、容器集成以及Knative和Cloud Events等标准化举措。

实验结果

研究问题

• RQ1 无服务器计算中的主导研究方向是什么？这些方向随时间如何演变？
• RQ2 针对冷启动、函数执行和通信等关键挑战，最常提出的解决方案和技术有哪些？
• RQ3 现有研究在实验上如何评估？其使用的标准基准和指标是什么？
• RQ4 哪些学术出版场所和平台在无服务器计算研究方面最为活跃？
• RQ5 无服务器计算生态系统中的开放挑战和有前景的未来研究机会是什么？

主要发现

• 性能优化是最突出的研究方向，重点集中于减少冷启动、提高函数执行效率以及优化函数间通信。
• 针对冷启动问题的解决方案包括函数融合、基于历史性能数据的内存大小调优以及预热技术。
• 研究中最广泛使用的无服务器平台是AWS Lambda、Azure Functions和Google Cloud Functions，开源平台如OpenWhisk和OpenFaaS也经常被研究。
• 多云和互操作性挑战正成为关键领域，Knative和Cloud Events被视为实现可移植性和标准化的关键推动者。
• 低代码开发被识别为一项有前景的趋势，可降低进入门槛并加速无服务器环境中的应用开发。
• 尽管兴趣日益增长，但研究中仍缺乏标准化和一致的评估实践，凸显了对统一基准和方法论的迫切需求。