Function as a Service (FaaS) paradigm is getting widespread and is envisioned to be the next generation of cloud computing systems that mitigates the burden for programmers and cloud solution architects. However, FaaS does not explicitly deal with the data, and developers have to intervene and undergo the burden of managing the application data, often, via separate cloud services (e.g., AWS RDS). We overcome this problem of FaaS by borrowing the notion of object from the object-oriented programming into the serverless systems. We propose a new paradigm on top of the function abstraction, known as Object as a Service (OaaS), that offers encapsulation and abstraction benefits. The OaaS incorporates the application data into the object abstraction and relieves the developers from dealing with separate cloud services for the data management. It also unlocks opportunities for built-in optimization features, such as software reusability, data locality, and caching. Moreover, OaaS enables dataflow programming such that the developers define a workflow of functions transparently without getting involved into the synchronization and parallelism aspects. We implemented a prototype of the OaaS platform that is low-overhead and scalable. We evaluated it under real-world settings in terms of the ease-of-use, imposed overhead, and scalability. The results demonstrate that OaaS streamlines cloud programming and offers scalability with a minor overhead to the underlying cloud system.


翻译:作为服务(FAAS)模式的功能正在变得广泛,并被设想为减轻程序员和云溶设计师负担的下一代云计算系统。然而,FAAS并不明确地处理数据,开发者必须干预并承担管理应用数据的负担,通常通过不同的云服务(如AWS RDS)来管理应用数据。我们通过将对象导向程序设计中的对象概念借用到服务器系统,克服了法AS的这一问题。我们提出了在功能抽象上之上的一个新的模式,即“OAAS”,它提供了包装和抽象的好处。OAAS将应用数据纳入目标抽象,使开发者不必为数据管理单独处理云服务。它还为软件可重新使用性、数据位置和缓冲等内部优化功能创造了机会。此外,OAAS使数据流程序程序能够使开发者以透明的方式界定功能的工作流程,而无需参与同步和平行的方面。我们用OAAS模型的原型原型将应用应用到目标抽象的云性、可操作性、我们所评估的低额和低额标准。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年7月29日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员