Lambdata: Optimierung von serverlosem Computing durch explizite Datenabsichten

Serverloses Computing tritt als neues Paradigma zum Aufbau von Cloud-Anwendungen auf, in dem Entwickler kleine Funktionen schreiben, die auf Ereignisse der Cloud-Infrastruktur reagieren, während Cloud-Anbieter alle Ressourcen verwalten und die Funktionen in Containern planen. Serverloses Computing ermöglicht es Entwicklern daher, sich auf ihre Kerngeschäftslogik zu konzentrieren und das Servermanagement sowie das Skalieren den Cloud-Anbietern zu überlassen. Leider leiden bestehende Systeme des serverlosen Computings unter einer wesentlichen Einschränkung, die ihnen die Nutzung signifikanter Geschwindigkeitssteigerungen verwehrt. Insbesondere behandeln sie jede Cloud-Funktion als Black Box und sind blind dafür, welche Daten die Funktion liest oder schreibt, wodurch potenziell enorme Optimierungsmöglichkeiten, wie das Caching von Daten und das Co-Lokalisieren von Funktionen, verpasst werden. Wir präsentieren Lambdata, ein neuartiges System für serverloses Computing, das es Entwicklern ermöglicht, die Datenabsichten einer Cloud-Funktion zu deklarieren, einschließlich sowohl gelesener als auch geschriebener Daten. Sobald die Datenabsichten explizit gemacht werden, führt Lambdata eine Vielzahl von Optimierungen durch, um die Geschwindigkeit zu verbessern, darunter das lokale Caching von Daten und die Planung von Funktionen basierend auf Code- und Datenlokalität. Unsere Bewertung von Lambdata zeigt, dass es eine durchschnittliche Geschwindigkeitssteigerung von 1,51x bei der Durchlaufzeit praktischer Workloads erreicht und die monetären Kosten um 16,5% senkt.