[论文解读] The server is dead, long live the server: Rise of Serverless Computing, Overview of Current State and Future Trends in Research and Industry

Paul Melo e Castro, Vatche Ishakian+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 6, 2019

Cloud Computing and Resource Management被引用 7

一句话总结

本文全面概述了无服务器计算，分析了其作为云原生范式的发展历程、体系结构及关键特性，该范式支持以毫秒为粒度的按使用量计费。基于产业界和学术界研讨会的洞察，本文识别出核心技术挑战与开放研究问题，尽管存在功能权衡，仍将无服务器计算定位为一种变革性模型。

ABSTRACT

Serverless computing -- an emerging cloud-native paradigm for the deployment of applications and services -- represents an evolution in cloud application development, programming models, abstractions, and platforms. It promises a real pay-as-you-go billing (with millisecond granularity) with no waste of resources, and lowers the bar for developers by asking them to delegate all their operational complexity and scalability to the cloud provider. Delivering on these promises comes at the expense of restricting functionality. In this article we provide an overview of serverless computing, its evolution, general architecture, key characteristics and uses cases that made it an attractive option for application development. Based on discussions with academics and industry experts during a series of organized serverless computing workshops (WoSC), we also identify the technical challenges and open problems.

研究动机与目标

• 分析无服务器计算作为云原生应用部署模型的演变过程与当前状态。
• 识别支持无服务器执行的关键体系结构组件与设计原则。
• 通过专家研讨会考察无服务器计算中的技术挑战与开放研究问题。
• 评估无服务器计算在实际应用开发中的实用用例与局限性。
• 提供对未来研究方向与产业采用趋势的前瞻性视角。

提出的方法

• 组织一系列专家研讨会（WoSC），邀请学术界与产业界从业者，收集关于当前挑战与趋势的见解。
• 调研现有文献与产业平台，以描述无服务器系统的通用体系结构。
• 分析事件驱动执行、自动扩展与按执行计费等关键特性。
• 根据工作负载模式与功能需求对用例进行分类，以评估适用性。
• 识别体系结构权衡，包括对基础设施控制的减少以及对长时间运行或有状态工作负载的限制。
• 将研究发现整合为无服务器计算中开放问题与研究方向的结构化概述。

实验结果

研究问题

• RQ1 定义现代无服务器计算平台的核心体系结构原则与设计模式是什么？
• RQ2 与传统云模型相比，无服务器计算如何应对操作复杂性与资源效率问题？
• RQ3 阻碍无服务器计算更广泛应用的主要技术挑战与局限性是什么？
• RQ4 在真实应用中，无服务器工作负载最具前景的用例是什么？
• RQ5 在无服务器计算的演进过程中，关键的开放研究问题与未来趋势是什么？

主要发现

• 无服务器计算实现了真正的按使用量计费，粒度达到毫秒级别，显著减少了资源浪费。
• 抽象化基础设施管理降低了开发者的进入门槛，通过卸载操作复杂性实现。
• 尽管具有诸多优势，无服务器计算仍限制了功能，尤其对长时间运行或有状态工作负载而言。
• 主要挑战包括冷启动延迟、对执行环境控制有限，以及调试与监控的困难。
• 该模型在事件驱动、短时运行且间歇性的工作负载中最为有效，例如API后端与实时数据处理。
• 产业界与研究界一致认为，无服务器生态系统中亟需标准化的监控、调试与安全机制。