Suitability of serverless computing approaches

Abstract

The increasing importance of cloud computing is accompanied by a need for performance sensitive workload management of software services. Services are required to scale to the current workload and it should be easy to replace them without affecting other services within an application. Monolithic applications, for instance, require deploying the whole application in order to provide more resources for a single service. In addition, failing services may influence the whole application and might therefore affect the availability of other services adversely. This is due to the dependence of components within such a monolithic application which prevents it from efficient scaling and flexibility. As a result the components of an application should be as independent as possible in order to be able to scale and provide more failure tolerance. Therefore, monoliths are not able to fulfill these requirements. This fact raises the need for a more flexible architecture. These problems are addressed by the microservice architecture. Microservices aim at a more independent and flexible application architecture by keeping services as small and independent as possible. This approach is fundamental to serverless computing which is described in this thesis. Serverless computing is part of the cloud computing paradigm and is based on the microservice architecture. It focuses on providing resources in a fine granular and flexible manner in order to further utilize the benefits of cloud computing. In order to evaluate the suitability of the serverless approach, a case study is conducted. This case study is designed to evaluate cost, performance and response time differences between applications deployed in the cloud and those realized as serverless applications. It aims at identifying suitable use cases for serverless computing approaches. The findings of this case study are summarized and may serve as basis for further research on serverless computing approaches.

Die zunehmende Bedeutung von Cloud Computing geht einher mit dem Bedarf eines leistungsabhängigen Workload-Managment von Services. Services müssen in der Lage sein in Abhängigkeit der aktuellen Arbeitslast zu skalieren und sollten einfach zu ersetzen sein ohne andere Services einer Anwendung zu beeinflussen. Beispielsweise muss eine monolithische Anwendung als ganzes deployed werden um mehr Resourcen für einen einzelnen Service bereit zu stellen. Zusätzlich könnten fehlerhafte Services die gesamte Anwendung beeinflussen und daher auch die Verfügbarkeit der anderen Services beeinträchtigen. Dies entspringt der Tatsache, dass Komponenten in solch einer monolithischen Anwendung stark voneinander abhängen weshalb sie sich nur schwer skalieren lassen und nicht flexibel sind. Folglich sollten die Komponenten einer Anwendung so unabhängig wie möglich voneinander sein um einfaches Skalieren zu ermöglichen und fehlertoleranter zu sein. Daher sind Monolithen nicht in der Lage diesen Anforderungen gerecht zu werden. Dieser Umstand bringt den Bedarf einer flexibleren Architektur auf. Diese Probleme werden von der Microservice Architektur addressiert. Microservices streben eine unabhängigere flexiblere Anwendungsarchitektur an indem Services so klein und unabhängig wie möglich gehalten werden. Dieser Ansatz ist von essentieller Bedeutung für Serverless Computing. Serverless Computing ist ein Teil von Cloud Computing und basiert auf der Microservice Architektur. Der Schwerpunkt liegt hierbei auf dem Bereitstellen von resourcen auf eine fein granulare und flexible Art und Weise um die Vorteile von Cloud Computing besser ausnutzen zu können. Um die Eignung des Serverless Computing Ansatzes zu evaluieren wird eine Fallstudie durchgeführt. Diese Fallstudie ist dafür ausgelegt Unterschiede der Kosten, Leistungsfähigkeit und Antwortzeiten zwischen Cloud Anwendungen und Serverless Anwendungen zu untersuchen. Sie zielt darauf ab, mögliche Anwendungsfälle für Serverless Computing zu erkennen. Die Ergebnisse dieser Fallstudie werden zusammengefasst und könnten als Basis für weitere Untersuchungen von Serverless Computing Ansätzen dienen.