論文の概要: Object as a Service (OaaS): Enabling Object Abstraction in Serverless
Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05361v3
- Date: Tue, 5 Sep 2023 23:16:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 15:27:22.464748
- Title: Object as a Service (OaaS): Enabling Object Abstraction in Serverless
Clouds
- Title(参考訳): Object as a Service (OaaS) - サーバレスクラウドにおけるオブジェクト抽象化の実現
- Authors: Pawissanutt Lertpongrujikorn, Mohsen Amini Salehi
- Abstract要約: 我々は,Object as a Service (O)プログラミングとして知られる関数抽象化の上位に,新しい抽象化レベルを提案する。
Oはアプリケーションデータと機能をオブジェクトの抽象化にカプセル化し、開発者はリソースやデータ管理の負担を軽減します。
また、ソフトウェア再利用性、データのローカリティ、キャッシュなど、組み込み最適化機能の機会を開放する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0575037267955305
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Function as a Service (FaaS) paradigm is becoming widespread and is
envisioned as the next generation of cloud systems that mitigate the burden for
programmers and cloud solution architects. However, the FaaS abstraction only
makes the cloud resource management aspects transparent but does not deal with
the application data aspects. As such, developers have to undergo the burden of
managing the application data, often via separate cloud services (e.g., AWS
S3). Similarly, the FaaS abstraction does not natively support function
workflow, hence, the developers often have to work with workflow orchestration
services (e.g., AWS Step Functions) to build workflows. Moreover, they have to
explicitly navigate the data throughout the workflow. To overcome these
problems of FaaS, we design a higher-level cloud programming abstraction that
hides the complexities and mitigate the burden of developing cloud-native
application development. We borrow the notion of object from object-oriented
programming and propose a new abstraction level atop the function abstraction,
known as Object as a Service (OaaS). OaaS encapsulates the application data and
function into the object abstraction and relieves the developers from resource
and data management burdens. It also unlocks opportunities for built-in
optimization features, such as software reusability, data locality, and
caching. OaaS natively supports dataflow programming such that developers
define a workflow of functions transparently without getting involved in data
navigation, synchronization, and parallelism aspects. We implemented a
prototype of the OaaS platform and evaluated it under real-world settings
against state-of-the-art platforms regarding the imposed overhead, scalability,
and ease of use. The results demonstrate that OaaS streamlines cloud
programming and offers scalability with an insignificant overhead to the
underlying cloud system.
- Abstract(参考訳): FaaS(Function as a Service)パラダイムは広く普及しており、プログラマやクラウドソリューションアーキテクトの負担を軽減する次世代のクラウドシステムとして想定されている。
しかし、faasの抽象化は、クラウドリソース管理の側面を透明にするだけでなく、アプリケーションデータ側面を扱わない。
そのため、開発者はアプリケーションデータ管理の負担を負う必要があり、多くの場合、別々のクラウドサービス(AWS S3など)を経由する。
同様に、FaaSの抽象化は関数ワークフローをネイティブにサポートしていないため、開発者はワークフローを構築するためにワークフローオーケストレーションサービス(AWS Step Functionsなど)を扱う必要があることが多い。
さらに、ワークフロー全体を通してデータを明示的にナビゲートする必要がある。
FaaSのこれらの問題を克服するために、複雑さを隠蔽し、クラウドネイティブなアプリケーション開発の負担を軽減する、高度なクラウドプログラミング抽象化を設計します。
我々はオブジェクト指向プログラミングからオブジェクトの概念を借用し、object as a service(oaas)として知られる関数抽象化の上に新しい抽象化レベルを提案する。
oaasはアプリケーションデータと機能をオブジェクト抽象化にカプセル化し、開発者がリソースとデータ管理の負担を軽減します。
また、ソフトウェア再利用性、データのローカリティ、キャッシュなど、組み込み最適化機能の機会を開放する。
OaaSはデータフロープログラミングをネイティブにサポートしており、開発者はデータナビゲーション、同期、並列処理の側面に関わらなくても、関数のワークフローを透過的に定義できる。
oaasプラットフォームのプロトタイプを実装して,オーバーヘッドやスケーラビリティ,使いやすさといった問題に関して,最先端のプラットフォームに対して現実の環境で評価しました。
その結果、oaasはクラウドプログラミングを合理化し、基盤となるクラウドシステムに対して重要なオーバーヘッドを伴うスケーラビリティを提供する。
関連論文リスト
- Histrio: a Serverless Actor System [44.99833362998488]
Histrioはステートフルアプリケーションの開発を簡単にするプログラミングモデルと実行環境である。
これは、状態管理、データベースのインタラクション、開発者によるプログラミング処理といった懸念を和らげます。
つまり、アプリケーションは常に外部クライアントとのインタラクションが1度だけ処理されたかのように振る舞うということです。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T06:58:56Z) - Bauplan: zero-copy, scale-up FaaS for data pipelines [4.6797109107617105]
bauplanは、データ実践者向けに設計された、新しいFプログラミングモデルとサーバレスランタイムである。
bauplanを使用することで、ユーザはランタイム環境とともに、機能的なDAG(Directed Acyclic Graphs)を宣言的に定義することができる。
汎用性を減らし、データ認識を優先することで、バプランのパフォーマンスが向上し、データワークロードの開発者エクスペリエンスも向上していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-22T22:49:01Z) - Benchmarking Agentic Workflow Generation [80.74757493266057]
複数面シナリオと複雑なグラフワークフロー構造を備えた統合ワークフロー生成ベンチマークであるWorFBenchを紹介する。
また,サブシーケンスとサブグラフマッチングアルゴリズムを利用したシステム評価プロトコルWorFEvalを提案する。
我々は、生成されたタスクが下流のタスクを強化し、推論中により少ない時間で優れたパフォーマンスを達成することができることを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T12:41:19Z) - SeBS-Flow: Benchmarking Serverless Cloud Function Workflows [51.4200085836966]
本稿では、最初のサーバーレスワークフローベンチマークスイートSeBS-Flowを提案する。
SeBS-Flowには6つの実世界のアプリケーションベンチマークと、異なる計算パターンを表す4つのマイクロベンチマークが含まれている。
当社では,パフォーマンス,コスト,スケーラビリティ,ランタイムの偏差など,3つの主要なクラウドプラットフォームに関する包括的な評価を実施しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T14:52:18Z) - Object as a Service: Simplifying Cloud-Native Development through Serverless Object Abstraction [1.7416288134936873]
我々は、アプリケーションデータと関数をクラウドオブジェクトの抽象化にカプセル化する、Object as a Service (O)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
Oは、組み込み最適化機能を提供しながら、開発者がリソースとデータ管理の負担を軽減します。
我々は、一貫性とフォールトトレラント保証を備えた構造化データと非構造化データの状態抽象化を提供する、Oparacaという名前のプラットフォームを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-09T06:55:00Z) - SOLIS -- The MLOps journey from data acquisition to actionable insights [62.997667081978825]
本稿では,基本的なクロスプラットフォームテンソルフレームワークとスクリプト言語エンジンを使用しながら,すべての要件をサポートする統合デプロイメントパイプラインとフリー・ツー・オペレートアプローチを提案する。
しかし、このアプローチは、実際のプロダクショングレードシステムに機械学習機能を実際にデプロイするために必要な手順やパイプラインを提供していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-22T14:45:37Z) - Auto-Split: A General Framework of Collaborative Edge-Cloud AI [49.750972428032355]
本稿では,Huawei Cloudのエッジクラウド共同プロトタイプであるAuto-Splitの技法と技術実践について述べる。
私たちの知る限りでは、Deep Neural Network(DNN)分割機能を提供する既存の産業製品はありません。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-30T08:03:29Z) - Exploring the potential of flow-based programming for machine learning
deployment in comparison with service-oriented architectures [8.677012233188968]
理由のひとつは、データ収集と分析に関するアクティビティのために設計されていないインフラストラクチャである、と私たちは論じています。
本稿では,データストリームを用いたフローベースのプログラミングを,ソフトウェアアプリケーション構築に広く使用されるサービス指向アーキテクチャの代替として検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T15:06:02Z) - A Privacy-Preserving Distributed Architecture for
Deep-Learning-as-a-Service [68.84245063902908]
本稿では,ディープラーニング・アズ・ア・サービスのための分散アーキテクチャを提案する。
クラウドベースのマシンとディープラーニングサービスを提供しながら、ユーザの機密データを保存できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T15:12:03Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。