[论文解读] Serverless Computing: Current Trends and Open Problems

Ioana Baldini, Paul Castro+9 more|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2017

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 2被引用 64

一句话总结

本文综述无服务器计算平台、架构和用例，并概述推动该领域发展的关键挑战和未解决的研究问题。

ABSTRACT

Serverless computing has emerged as a new compelling paradigm for the deployment of applications and services. It represents an evolution of cloud programming models, abstractions, and platforms, and is a testament to the maturity and wide adoption of cloud technologies. In this chapter, we survey existing serverless platforms from industry, academia, and open source projects, identify key characteristics and use cases, and describe technical challenges and open problems.

研究动机与目标

• 调查跨行业、学术界和开源社区的现有无服务器平台。
• 描述无服务器系统的常见架构特征和编程模型。
• 讨论无服务器计算的优点、缺点及生态系统依赖。
• 识别当前挑战和待解决的研究问题，以指导未来工作。

提出的方法

• 使用定义的架构维度对无服务器平台进行评审与比较。
• 描述事件驱动、以函数为中心的编程模型。
• 在各个平台上讨论部署模型、扩展、成本和安全性考虑。
• 分析适合无服务器的用例和工作负载（事件处理、API 组合、API 聚合）。
• 总结对消费者和提供商已知的优点与权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 相对于 FaaS、PaaS、MBaaS 和 SaaS，无服务器计算的边界和范围是什么？
• RQ2 当前无服务器平台面临的主要架构与运维挑战是什么？
• RQ3 当前无服务器平台在成本、性能、编程模型和可组合性方面的比较如何？
• RQ4 为扩大无服务器系统的采用率和互操作性，应解决哪些尚待解决的研究问题？
• RQ5 如何将遗留代码和有状态工作流有效地与无服务器架构集成？

主要发现

• 无服务器平台主要是事件驱动、无状态的函数执行器，能够透明地扩展，甚至可扩缩至零。
• 主要平台包括 AWS Lambda、Google Cloud Functions、Microsoft Azure Functions 和 IBM OpenWhisk，以及诸如 OpenLambda 等开源尝试。
• 在成本、性能、资源限制和生态系统锁定方面存在一致的权衡，这会影响平台选择和应用设计。
• 一套支持服务生态（状态、日志、身份验证、API 网关）至关重要，但会增加对提供商生态系统的依赖。
• 尚待解决的问题跨越服务模型、状态管理、长时间运行任务、调试和跨云互操作性等边界。