"Application-platform co-design" refers to the phenomenon of new platforms being created in response to changing application needs, followed by application design and development changing due to the emergence (and the specifics, limitations) of the new platforms, therefore creating, again, new application and platform requirements. This continuous process of application and platform (re-)design describes an engineering and management responsibility to constantly evaluate any given platform for application fit and platform-specific application design, and to consider a new or evolutionary platform development project due to evolving and changing application needs. In this paper, we study this phenomenon in the context of serverless computing and (big) data processing needs, and thus, for application-platform co-design for serverless data processing (SDP). We present an analysis of the state-of-the-art of function-as-a-service (FaaS) platforms, which reveals several configuration, deployment, execution, and measurement differences between popular platforms happening at-speed. These differences indicate already ongoing platform (re-)design processes resulting in more specialized serverless platforms and new, platform-specific challenges for application design. We discuss data processing needs of applications using the serverless model and present common initial (and undesirable) workaround solutions on the application level, giving additional argument to the creation of new SDP platforms. We present critical SDP requirements and possible new platform augmentations, but identify the need for engineering methods and tooling to better guide application-platform co-design. We argue to pay appropriate attention to the phenomenon of continuous application-platform co-design to better anticipate and to control future platform and application developments.


翻译:“软件平台共同设计”是指根据不断变化的应用程序需求创建新平台的现象,随后是应用设计和开发,由于新平台的出现(和具体细节、限制),因此产生了新的应用程序和平台要求。这种持续的应用程序和平台(重新)设计过程描述一个工程和管理责任,即不断评价任何特定平台,以适应应用程序和平台特定应用程序设计,并审议由于应用程序需求的变化和变化而出现的新的或进化平台开发项目。在本文中,我们从服务器不计算和(大)数据处理需求的角度,进而从应用程序的应用程序设计和开发变化变化,从而导致应用程序的设计和开发变化,从而产生新的应用程序平台,从而产生新的应用程序,从而产生新的应用程序,从而产生新的应用程序和(大)应用程序,从而产生新的应用程序的设计和开发,从而产生新的应用程序平台设计,我们讨论当前功能-服务(FaS)平台的最新设计,显示在快速运行中出现的流行平台的配置、部署、执行和测量差异。这些差异表明,新的平台已经存在(再)设计流程,从而导致更加专业化的服务器应用平台,而新的、平台具体化的应用程序处理挑战,从而在应用程序设计上提出新的应用程序设计。我们讨论将数据平台应用程序的应用程序的应用程序的应用程序的应用程序的应用程序应用需要,并使用当前的通用的当前标准,以便使用当前标准,并使用新的系统系统化系统化数据系统化应用到当前的标准,以便使用新的工具系统化应用到当前的标准,从而对当前标准要求进行更需要。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
60+阅读 · 2019年12月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】手把手深度学习模型部署指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月23日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
A Survey on Automated Fact-Checking
Arxiv
8+阅读 · 2021年8月26日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
AutoML: A Survey of the State-of-the-Art
Arxiv
69+阅读 · 2019年8月14日
Mobile big data analysis with machine learning
Arxiv
6+阅读 · 2018年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【大规模数据系统,552页ppt】Large-scale Data Systems
专知会员服务
60+阅读 · 2019年12月21日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12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
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+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
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】手把手深度学习模型部署指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月23日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员