サーバーレスクラウド関数ワークフローベンチマーク：SeBS-Flow

핵심 개념

サーバーレスワークフローはクラウドコンピューティングで広く採用されていますが、プラットフォームごとに大きく異なるため、パフォーマンス評価が困難です。本稿では、プラットフォーム非依存なワークフローモデルを提供するベンチマークスイート「SeBS-Flow」を提案し、主要なクラウドプラットフォームにおけるパフォーマンス、コスト、スケーラビリティ、安定性の包括的な評価結果を示します。

초록

サーバーレスワークフローベンチマーク：SeBS-Flowの概要

本稿は、サーバーレスクラウド関数ワークフローのベンチマークスイート「SeBS-Flow」を提案し、主要なクラウドプラットフォームにおける包括的な評価を行った研究についてまとめたものです。

サーバーレスコンピューティング、特にFunction-as-a-Service (FaaS) は、クラウドユーザーの間で急速に普及しています。しかし、FaaS単体では複雑なユースケースに対応できないという制限があり、その解決策としてサーバーレスワークフローが登場しました。サーバーレスワークフローは、複数の関数を連携させて1つのアプリケーションとして動作させることを可能にする技術です。
しかし、既存のサーバーレスワークフロープラットフォームは、プログラミングモデルや基盤となるインフラストラクチャが大きく異なっており、公平で一貫性のあるパフォーマンス評価が困難でした。

本稿では、この問題に対処するため、初のサーバーレスワークフローベンチマークスイートであるSeBS-Flowを提案しています。SeBS-Flowは、プラットフォーム非依存なワークフローモデルを提供することで、様々なプラットフォーム間で一貫性のあるベンチマークを可能にします。
SeBS-Flowの特徴は以下の通りです。

プラットフォーム非依存なワークフロー定義
6つの現実世界のアプリケーションベンチマークと4つのマイクロベンチマーク
パフォーマンス、コスト、スケーラビリティ、ランタイムのばらつきを評価

핵심 통찰 요약

SeBS-Flow: Benchmarking Serverless Cloud Function Workflows

by Larissa Schm... 게시일 arxiv.org 10-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.03480.pdf

더 깊은 질문

サーバーレスワークフローのセキュリティと信頼性に関する懸念事項にはどのようなものがありますか？

サーバーレスワークフローは、その性質上、従来のアプリケーションとは異なるセキュリティと信頼性に関する懸念事項があります。

分散実行環境におけるセキュリティ: サーバーレスワークフローは、複数の関数とサービスにわたって実行されるため、攻撃対象領域が広くなります。各関数のセキュリティだけでなく、関数間のデータフローや認証、認可も適切に管理する必要があります。特に、外部サービスやデータベースとの連携においては、機密データの漏洩や不正アクセスを防ぐための対策が重要となります。

コールドスタートとレイテンシ: サーバーレス関数は、実行要求があった際に起動されるため、コールドスタートと呼ばれる起動遅延が発生する可能性があります。これは、リアルタイム性が求められるアプリケーションにおいては、パフォーマンスのボトルネックとなる可能性があります。また、関数の実行時間やネットワークの遅延なども考慮する必要があり、ワークフロー全体のレイテンシを最小限に抑えるための設計が重要となります。

状態管理とデータの整合性: サーバーレス関数はステートレスであるため、ワークフローの状態を保持するためには、外部のデータベースやストレージサービスを利用する必要があります。この際、データの整合性を保ちながら、効率的に状態を管理する仕組みが必要となります。特に、並列処理やエラー処理においては、データの競合や不整合が発生しないように注意深く設計する必要があります。

可観測性とデバッグの複雑さ: サーバーレスワークフローは、複数の関数とサービスにわたって実行されるため、問題発生時の原因究明やデバッグが複雑になる可能性があります。各関数のログやメトリクスを収集し、ワークフロー全体を可視化する仕組みが必要となります。また、分散トレーシングなどの技術を用いて、関数間の呼び出し関係やデータフローを把握できるようにすることも重要です。

ベンダーロックイン: サーバーレスプラットフォームは、各クラウドベンダーが提供しており、APIや機能に違いがあります。そのため、特定のプラットフォームに依存したワークフローを構築してしまうと、他のプラットフォームへの移行が困難になる可能性があります。可能な限り、ベンダーに依存しない標準的な技術やツールを採用することで、ロックインのリスクを軽減できます。

各クラウドプロバイダーは、サーバーレスワークフローのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させるために、どのような対策を講じていますか？

各クラウドプロバイダーは、サーバーレスワークフローのスケーラビリティとパフォーマンス向上のため、様々な対策を講じています。

AWS:

Step Functionsの分散実行: 大規模なワークフローを複数のワーカーに分散して実行することで、処理能力を向上させています。
Lambda関数の同時実行数制御: 同時実行数を調整することで、リソースの枯渇を防ぎ、安定したパフォーマンスを実現しています。
Amazon EventBridgeとの統合: イベント駆動型のワークフローを構築することで、必要な処理だけを実行し、効率性を高めています。

Google Cloud:

Workflowsのスケーラブルな実行環境: ワークフローエンジンをスケールアウトさせることで、大量のリクエストを処理できるように設計されています。
Cloud Functionsのコールドスタート時間短縮: コンテナの再利用や事前初期化などの技術により、コールドスタートによる遅延を最小限に抑えています。
Cloud Monitoringとの統合: ワークフローの実行状況を監視し、パフォーマンスのボトルネックを特定することで、最適化を支援しています。

Azure:

Durable Functionsのステートフルなオーケストレーション: ワークフローの状態を永続化することで、信頼性の高い実行を実現しています。
Azure Functionsのスケールアウト機能: リクエスト数に応じて、自動的に関数インスタンスを増減させることで、スケーラビリティを確保しています。
Application Insightsとの統合: ワークフローの実行状況を可視化し、パフォーマンスの分析や問題解決を支援しています。

サーバーレスワークフローは、エッジコンピューティングやIoTなどの新しいコンピューティングパラダイムにどのように適用できるでしょうか？

サーバーレスワークフローは、エッジコンピューティングやIoTといった新しいコンピューティングパラダイムにおいても、その特性を生かして様々な形で適用できます。

エッジコンピューティング:

データ処理の分散化: エッジデバイスで生成された大量のデータを、サーバーレスワークフローを用いて効率的に処理できます。データのフィルタリング、集約、分析などをエッジ側で実行することで、ネットワーク帯域の節約やレイテンシの低減が可能になります。
リアルタイム処理の実現: エッジデバイスからのイベントをトリガーとしたリアルタイム処理を、サーバーレスワークフローで構築できます。例えば、工場のセンサーデータの変化を検知して、即座に制御システムに通知するといったユースケースが考えられます。
リソースの効率的な利用: サーバーレスワークフローは、必要な時だけリソースを使用するため、エッジデバイスのようなリソース制約のある環境においても有効です。

IoT:

デバイス管理の自動化: 多数のIoTデバイスの管理タスクを、サーバーレスワークフローで自動化できます。例えば、デバイスの登録、認証、ファームウェアアップデートなどを効率的に実行できます。
データ分析パイプラインの構築: IoTデバイスから収集したデータを、サーバーレスワークフローを用いて分析パイプラインに連携できます。データのクレンジング、変換、可視化などを自動化することで、データ分析の効率化を実現できます。
イベント駆動型アプリケーションの実装: IoTデバイスからのイベントをトリガーとしたアプリケーションを、サーバーレスワークフローで容易に構築できます。例えば、温度センサーの値が閾値を超えたらアラートを通知するといったシステムが考えられます。
これらの適用例に加え、サーバーレスワークフローは、エッジコンピューティングやIoTにおける開発の簡易化、運用コストの削減、スケーラビリティの確保といったメリットも提供します。今後、これらの分野において、サーバーレスワークフローの活用がますます進んでいくと予想されます。