서버리스 컴퓨팅 및 FaaS 시스템은 가용성이 높은 시스템을 쉽게 구축할 수 있 도록 지원하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 최근 마이크로 가상 머신(micro virtual machine, 마이크로 VM)이 발전함에 따라 FaaS 시스템의 내부 아키텍처 가 크게 변화하고 있다. 서버 관리 및 ...
서버리스 컴퓨팅 및 FaaS 시스템은 가용성이 높은 시스템을 쉽게 구축할 수 있 도록 지원하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 최근 마이크로 가상 머신(micro virtual machine, 마이크로 VM)이 발전함에 따라 FaaS 시스템의 내부 아키텍처 가 크게 변화하고 있다. 서버 관리 및 로드 밸런싱 작업을 위한 인프라 관리 부담을 덜고 코드 또는 작업 로직을 실행한다. 기존 배포 방법보다 운영 비용 절감, 하드웨어 활용률 향상및빠른확장성등의이점이있다.강력한보안및성능격리를유지하면서 최소한의 오버 헤드로 동일한 하드웨어에서 워크로드를 실행할 수 있다. 워크 로드를 물리서버와 클라우드 서비스 환경에서 각각 실행하여 대규모 연산을 실행 하였을 때에도 클라우드 서비스 환경에서 실행하는 것이 비용적인 이득이 생기는 것을 증명할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 실행과 관련하여 공공 FaaS 시스템의 최근 개 선에 대한 철저한 조사에 초점을 맞추고 있다. 마이크로 VM의 채택은 특히 런 타임 예약의 경우 FaaS의 성격을 바꾸어 놓았다. 그 결과, 여러 시나리오를 통해 이전 세대의 FaaS에 비해 성능 저하가 현저하게 감소하는 결과를 얻을 수 있었 다. 특히 서로 다른 메모리 구성에 따른 성능 측정에서 CPU 워크로드의 경우 메모리 크기가 증가 하면서 latency가 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 하지만 Network 워크로드는 성능이 좋지 않았다. 그래서 데이터 집약적인 애플리케이 션을 사용 할 때에는 주의를 기울일 필요가 있다. 또한 동시성 성능 측정에서 워크로드 유형과 상관없이 성능이 향상되었고 latency도 크게 증가하지 않았다.
서버리스 컴퓨팅 및 FaaS 시스템은 가용성이 높은 시스템을 쉽게 구축할 수 있 도록 지원하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 최근 마이크로 가상 머신(micro virtual machine, 마이크로 VM)이 발전함에 따라 FaaS 시스템의 내부 아키텍처 가 크게 변화하고 있다. 서버 관리 및 로드 밸런싱 작업을 위한 인프라 관리 부담을 덜고 코드 또는 작업 로직을 실행한다. 기존 배포 방법보다 운영 비용 절감, 하드웨어 활용률 향상및빠른확장성등의이점이있다.강력한보안및성능격리를유지하면서 최소한의 오버 헤드로 동일한 하드웨어에서 워크로드를 실행할 수 있다. 워크 로드를 물리서버와 클라우드 서비스 환경에서 각각 실행하여 대규모 연산을 실행 하였을 때에도 클라우드 서비스 환경에서 실행하는 것이 비용적인 이득이 생기는 것을 증명할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 동시 실행과 관련하여 공공 FaaS 시스템의 최근 개 선에 대한 철저한 조사에 초점을 맞추고 있다. 마이크로 VM의 채택은 특히 런 타임 예약의 경우 FaaS의 성격을 바꾸어 놓았다. 그 결과, 여러 시나리오를 통해 이전 세대의 FaaS에 비해 성능 저하가 현저하게 감소하는 결과를 얻을 수 있었 다. 특히 서로 다른 메모리 구성에 따른 성능 측정에서 CPU 워크로드의 경우 메모리 크기가 증가 하면서 latency가 감소하는 것을 확인 할 수 있었다. 하지만 Network 워크로드는 성능이 좋지 않았다. 그래서 데이터 집약적인 애플리케이 션을 사용 할 때에는 주의를 기울일 필요가 있다. 또한 동시성 성능 측정에서 워크로드 유형과 상관없이 성능이 향상되었고 latency도 크게 증가하지 않았다.
Serverless computing and FaaS systems are receiving a lot of attention because they enable easy deployment of highly available systems. With the recent development of micro virtual machines, micro-VMs, the internal architecture of FaaS systems is changing dramatically. Reduce infrastructure mana...
Serverless computing and FaaS systems are receiving a lot of attention because they enable easy deployment of highly available systems. With the recent development of micro virtual machines, micro-VMs, the internal architecture of FaaS systems is changing dramatically. Reduce infrastructure management burden for server management and load balancing operations and execute code or job logic. Benefits include lower operating costs, better hardware utilization, and faster scalability over traditional deployment methods. Workloads can run on the same hardware with minimal overhead while maintaining robust security and performance isolation. Running workloads in a cloud service environment can prove to be cost effective even when running large operations in a physical server and cloud service environment respectively. This paper focuses on a thorough investigation of recent improvements in public FaaS systems in relation to a number of simultaneous implementations. The adoption of micro-VM changed the nature of FaaS, especially for run-time reservations. As a result, several scenarios have resulted in significantly reduced performance degradation compared to the previous generation of FaaS. In particular, performance measurements based on different memory configurations showed that the CPU workload decreased latency as the memory size increased. However, the network workload did not perform well. So you need to pay attention when using data-intensive applications. In addition, the concurrency performance measures improved performance regardless of workload type, and the latency did not increase significantly.
Serverless computing and FaaS systems are receiving a lot of attention because they enable easy deployment of highly available systems. With the recent development of micro virtual machines, micro-VMs, the internal architecture of FaaS systems is changing dramatically. Reduce infrastructure management burden for server management and load balancing operations and execute code or job logic. Benefits include lower operating costs, better hardware utilization, and faster scalability over traditional deployment methods. Workloads can run on the same hardware with minimal overhead while maintaining robust security and performance isolation. Running workloads in a cloud service environment can prove to be cost effective even when running large operations in a physical server and cloud service environment respectively. This paper focuses on a thorough investigation of recent improvements in public FaaS systems in relation to a number of simultaneous implementations. The adoption of micro-VM changed the nature of FaaS, especially for run-time reservations. As a result, several scenarios have resulted in significantly reduced performance degradation compared to the previous generation of FaaS. In particular, performance measurements based on different memory configurations showed that the CPU workload decreased latency as the memory size increased. However, the network workload did not perform well. So you need to pay attention when using data-intensive applications. In addition, the concurrency performance measures improved performance regardless of workload type, and the latency did not increase significantly.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.