Workflow based orchestrations for serverless workloads with ephemeral statestore

Serverless Computing is an up and coming Platform as a Service(PaaS) offering where the cloud provider manages and allocates resources needed to keep the application running. This lets the developer focus on the application development and not on server maintenance. Alongside off loading the provisioning and maintenance of the server, Serverless computing also reduces resource waste by scaling up and down the allocation depending on the load and the configurations. The users only pay for the resources that were used by the application thereby saving huge operational cost on their infrastructure hosting. Although Serverless might sound like the holy grail of application hosting, the current state of art technology fall short in several places to meet the industrial requirements. Data intensive applications, streaming applications, and distributed computing are some of the fields that could be benefited heavily by implementation on Serverless platforms in terms of ease of development, efficiency and cost. But all the existing platforms offer very poor performance in these fields and works mostly via workarounds and numerous third party tools. This thesis analyses the Serverless paradigm in depth, pointing out the reasons for this reduced adaptability. To solve these issues, we propose a lightweight extension to OpenFaaS, an Open Source Serverless platform, that provides flexibility, scalability and adaptability, while making sure not to violate the notion of functions. Our implementation tries to reduce the operational gap between the industrial applications and theoretical ideas put forward by researches in the past few years. This thesis also offers a deep study of the full potential and limitations of Serverless thereby making it clear to the reader why more innovation is necessary in this field.

Le piattaforme di Serverless Computing sono soluzioni emergenti Platform as a Server (PaaS) dove il fornitore di servizi cloud gestisce e alloca le risorse necessarie per mantenere in esecuzione l'applicazione. Ciò consente allo sviluppatore di concentrarsi sullo sviluppo del software e non sulla manutenzione del server. Oltre a diminuire il carico di lavoro per il provisioning e la manutenzione del server, questa tecnologia riduce anche lo spreco di risorse aumentando o diminuendo l'allocazione a seconda del traffico e delle configurazioni. In questo modo l'utente paga solo per le risorse che sono state utilizzate dall'applicazione risparmiando così enormi costi operativi sulla loro infrastruttura ospitante. Sebbene il Serverless Computing possa sembrare il santo Graal dell’hosting di applicazioni, attualmente le tecnologie all’avanguardia non sono all’altezza in molti casi di soddisfare i requisiti industriali. Applicazioni con uso intensivo di dati, applicazioni di streaming e di elaborazione distribuita sono alcuni dei campi che potrebbero trarre grandi vantaggi da un’implementazione su piattaforme Serverless in termini di facilità di sviluppo, efficienza e costo. Tuttavia tutte le piattaforme esistenti offrono soluzioni alternative combinando strumenti di terze parti, con scarse prestazioni. La presente tesi analizza in profondità il paradigma Serverless, sottolineando le ragioni della sua ridotta adattabilità. Per risolvere questi problemi, proponiamo una leggera estensione di OpenFaaS, una piattaforma Serverless open source che fornisce flessibilità, scalabilità e adattabilità assicurandosi nel contempo di non violare la nozione di funzioni. La nostra implementazione cerca di ridurre il divario operativo tra le applicazioni industriali e le idee teoriche prodotte dalle ricerche negli ultimi anni. Questa tesi offre anche uno studio approfondito del pieno potenziale e dei limiti del Serverless Computing, rendendo così chiaro al lettore la necessità di innovazione in questo campo.