論文の概要: The Journey to Serverless Migration: An Empirical Analysis of
Intentions, Strategies, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13249v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 09:10:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 15:44:59.281826
- Title: The Journey to Serverless Migration: An Empirical Analysis of
Intentions, Strategies, and Challenges
- Title（参考訳）: サーバレス移行への旅: 意図、戦略、課題の実証分析
- Authors: Muhammad Hamza, Muhammad Azeem Akbar, Kari Smolander
- Abstract要約: サーバレスは、開発者がアプリケーションロジックのみに集中できるようにする、新たなクラウドコンピューティングパラダイムである。
本研究では,サーバレスアーキテクチャへの移行に伴う意図,戦略,技術的,組織的課題について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4291523136171639
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Serverless is an emerging cloud computing paradigm that facilitates
developers to focus solely on the application logic rather than provisioning
and managing the underlying infrastructure. The inherent characteristics such
as scalability, flexibility, and cost efficiency of serverless computing,
attracted many companies to migrate their legacy applications toward this
paradigm. However, the stateless nature of serverless requires careful
migration planning, consideration of its subsequent implications, and potential
challenges. To this end, this study investigates the intentions, strategies,
and technical and organizational challenges while migrating to a serverless
architecture. We investigated the migration processes of 11 systems across
diverse domains by conducting 15 in-depth interviews with professionals from 11
organizations. we also presented a detailed discussion of each migration case.
Our findings reveal that large enterprises primarily migrate to enhance
scalability and operational efficiency, while smaller organizations intend to
reduce the cost. Furthermore, organizations use a domain-driven design approach
to identify the use case and gradually migrate to serverless using a strangler
pattern. However, migration encounters technical challenges i.e., testing
event-driven architecture, integrating with the legacy system, lack of
standardization, and organizational challenges i.e., mindset change and hiring
skilled serverless developers as a prominent. The findings of this study
provide a comprehensive understanding that can guide future implementations and
advancements in the context of serverless migration.
- Abstract（参考訳）: サーバレスは、開発者が基盤となるインフラストラクチャのプロビジョニングや管理よりも、アプリケーションロジックのみに集中できるようにする、新たなクラウドコンピューティングパラダイムである。
サーバレスコンピューティングのスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率といった固有の特性は、多くの企業がレガシーアプリケーションをこのパラダイムに移行させた。
しかし、サーバーレスのステートレスな性質には、注意深いマイグレーション計画、それに続く影響、潜在的な課題を考慮する必要があります。
そこで本研究では,サーバレスアーキテクチャに移行する上での意図,戦略,技術的,組織的な課題について検討する。
多様なドメインにわたる11のシステムの移行プロセスについて,11の組織から15の専門家による詳細なインタビューを行った。
それぞれの移行事例について 詳細な議論も行いました
企業は主にスケーラビリティと運用効率の向上のために移行していますが、小さな組織ではコスト削減を目標としています。
さらに、ドメイン駆動設計アプローチを使用してユースケースを特定し、絞殺パターンを使用して徐々にサーバレスに移行する。
しかし、移行は技術的な課題、すなわちイベント駆動アーキテクチャのテスト、レガシシステムとの統合、標準化の欠如、組織の課題、マインドセットの変化、熟練したサーバーレス開発者の採用に直面する。
この研究の結果は、サーバレス移行の文脈における将来の実装と進歩を導くための包括的な理解を提供する。
関連論文リスト
- AI Flow at the Network Edge [58.31090055138711]
AI Flowは、デバイス、エッジノード、クラウドサーバ間で利用可能な異種リソースを共同で活用することで、推論プロセスを合理化するフレームワークである。
この記事では、AI Flowのモチベーション、課題、原則を特定するためのポジションペーパーとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T12:51:17Z) - Insights on Microservice Architecture Through the Eyes of Industry Practitioners [39.58317527488534]
マイクロサービスアーキテクチャの採用は、ここ数年で大幅に増加しています。
本研究では,モノリシックなレガシーシステムからの移行に伴うモチベーション,活動,課題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T21:56:58Z) - An Empirical Study on Challenges of Event Management in Microservice Architectures [3.0184596495288263]
本稿では,イベント管理の実践と課題の包括的特徴について述べる。
開発者は大きなイベントペイロード、イベントフローの監査、イベントの順序付けといった多くの問題に直面している。
このことは、開発者は最先端の技術で十分に機能していないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-01T10:19:37Z) - Investigating Benefits and Limitations of Migrating to a Micro-Frontends Architecture [3.8206629823137597]
本研究では,実世界のアプリケーションをマイクロフロントエンドアーキテクチャに移行する際のメリットと限界について検討する。
主なメリットは、テクノロジ選択の柔軟性の向上、開発チームのスケーラビリティ、テクノロジの段階的なマイグレーションなどだ。
しかし、アーキテクチャの複雑さが増したことで、開発者の間で懸念が高まった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T17:47:05Z) - I've Got 99 Problems But FLOPS Ain't One [70.3084616806354]
私たちは、機械学習アプリケーションのための1000億ドルのデータセンターを構築するための公開計画から始まり、関連する研究方向を見つけるために、従来からあるアプローチを取っています。
データセンターのようなワークロードが持つものを見つけ、ネットワーク研究に焦点をあてて、その課題を探求します。
我々は、データセンターの構築とそのようなモデルの訓練は技術的に可能であると結論づけるが、これはDC間通信のための新しい広域トランスポート、マルチパストランスポート、および新しいデータセンタートポロジを必要とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T10:33:46Z) - Thread: A Logic-Based Data Organization Paradigm for How-To Question Answering with Retrieval Augmented Generation [49.36436704082436]
ハウツー質問は意思決定プロセスに不可欠なものであり、動的でステップバイステップの回答を必要とする。
我々は,現在のシステムがハウツー質問をより効果的に扱えるようにするための新しいデータ組織パラダイムThreadを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-19T09:14:41Z) - Domain Specialization as the Key to Make Large Language Models Disruptive: A Comprehensive Survey [100.24095818099522]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)の分野を著しく進歩させた。
広範囲のアプリケーションに対して、非常に有用でタスクに依存しない基盤を提供する。
しかし、特定の領域における洗練された問題を解決するために直接LLMを適用することは、多くのハードルを満たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T03:00:30Z) - AI for IT Operations (AIOps) on Cloud Platforms: Reviews, Opportunities
and Challenges [60.56413461109281]
IT運用のための人工知能(AIOps)は、AIのパワーとIT運用プロセスが生成するビッグデータを組み合わせることを目的としている。
我々は、IT運用活動が発信する重要なデータの種類、分析における規模と課題、そしてどのように役立つかについて深く議論する。
主要なAIOpsタスクは、インシデント検出、障害予測、根本原因分析、自動アクションに分類します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-10T15:38:12Z) - Information and Communication Technology in Migration: A Framework for
Applications, Customization, and Research [1.1172382217477124]
ユーザグループとプロセスタイプに基づく技術利用のためのフレームワークを提案する。
このフレームワークのコンテキスト内で、マイグレーション関連のタスクに新興技術を使用する例を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-13T19:02:42Z) - Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。
AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z) - Data as Infrastructure for Smart Cities: Linking Data Platforms to
Business Strategies [0.0]
クロスドメインの都市データは、これらの影響を緩和する新たな機会を提供する。
現在のスマートシティのイニシアチブは、主に技術の観点からデータ管理の問題に対処しています。
本稿では,大規模かつ高度に相互接続されたデータ基盤の設計を導くための,系統的なビジネスモデル駆動型フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-22T22:53:05Z)
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。