Serverless computing along with Function-as-a-Service (FaaS) are forming a new computing paradigm that is anticipated to found the next generation of cloud systems. The popularity of this paradigm is due to offering a highly transparent infrastructure that enables user applications to scale in the granularity of their functions. Since these often small and single-purpose functions are managed on shared computing resources behind the scene, a great potential for computational reuse and approximate computing emerges that if unleashed, can remarkably improve the efficiency of serverless cloud systems -- both from the user's QoS and system's (energy consumption and incurred cost) perspectives. Accordingly, the goal of this survey study is to, first, unfold the internal mechanics of the serverless computing and, second, explore the scope for efficiency within this paradigm via studying function reuse and approximation approaches and discussing the pros and cons of each one. Next, we outline potential future research directions within this paradigm that can either unlock new use cases or make the paradigm more efficient.


翻译:无服务器计算与“功能-as-as-service”(FaaS)一起,正在形成一个新的计算模式,预计将发现下一代云系统。这种模式的普及性在于提供一个高度透明的基础设施,使用户应用程序能够在其功能的颗粒度上进行规模化。由于这些小型和单一目的功能往往是在共享计算机资源的基础上在幕后进行管理,计算再利用和估计计算的巨大潜力出现,一旦启动,就可以显著提高无服务器云系统的效率 -- -- 从用户的QOS和系统(能源消耗和成本)的角度来看都是如此。因此,本调查研究的目标是,首先展示无服务器计算的内部机理,第二,通过研究功能再利用和近似方法,并讨论每种功能的利弊,探索这一模式内的效率范围。接下来,我们概述这一模式内的潜在研究方向,这些模式既可以解开新的使用案例,也可以提高范例的效率。

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