Modeling and transformation of serverless workflows

Abstract

The serverless computing paradigm focuses on development of cloud applications, which do not require management of underlying infrastructure. Instead cloud providers are responsible for all management tasks such as provisioning, resource allocation and scaling. Function-as-a-Service (FaaS) is a cloud service model which makes use of the serverless computing concept. FaaS platforms allow hosting user-provided and typically stateless functions, which can be invoked in an event-driven manner. Cloud applications can make use of such serverless functions by composing them into larger, more complex workflows. For this purpose, the various cloud providers offer their own proprietary serverless function orchestrators. These orchestrators have different formats and approaches. Some orchestrators express workflows declaratively while others make use of existing programming languages and utilize imperative control flow constructs. Consequently, the orchestrators have different capabilities and limitations, which results in a portability issue. If a serverless workflow should be modeled for more than one platform, it would require defining it multiple times using provider-specific formats. Also, some functionalities might only be available in some orchestrators. In this work it is analyzed which existing concepts can be used to enable uniform modeling of serverless workflows and how resulting generic workflow models can be transformed into provider-specific orchestrators. Furthermore, the challenges and pitfalls of the introduced approach are discussed. To validate the approach, a prototype which enables uniform modeling of serverless workflows for three major public cloud providers is implemented. Finally, in a case study, the prototype is used with a sample workflow, to generate orchestrator-specific workflow definitions for all supported orchestrators.

Das Serverless-Computing-Paradigma bezieht sich auf die Entwicklung von Cloud-Anwendungen, die keine Verwaltung der zugrunde liegenden Infrastruktur erfordern. Stattdessen sind Cloud-Anbieter für alle Verwaltungsaufgaben wie Bereitstellung, Skalierung und Ressourcenzuweisung verantwortlich. FaaS ist ein Cloud-Service-Modell, das sich das Konzept des Serverless Computing zunutze macht. FaaS Plattformen erlauben das Hosten von typischerweise zustandslosen Funktionen, die ereignisgesteuert aufgerufen werden können und vom Nutzer bereitgestellt werden. Cloud-Anwendungen können sich solche serverlosen Funktionen zunutze machen, indem sie sie zu größeren, komplexeren Workflows zusammensetzen. Dafür bieten die verschiedenen Cloud-Anbieter ihre eigenen proprietären Orchestratoren für serverlose Funktionen an. Diese Orchestratoren haben unterschiedliche Formate und Ansätze. Einige Orchestratoren drücken Workflows deklarativ aus, während andere auf bestehende Programmiersprachen zurückgreifen und imperative Kontrollflusskonstrukte verwenden. Demzufolge haben die Orchestratoren unterschiedliche Fähigkeiten und Einschränkungen, was ein Portabilitätsproblem darstellt. Wenn ein serverloser Workflow für mehr als eine Plattform modelliert werden soll, müsste er mehrfach in den anbieterspezifischen Formaten definiert werden. Außerdem könnten manche Funktionalitäten nur für einige Orchestratoren verfügbar sein. In dieser Arbeit wird analysiert welche existierenden Konzepte verwendet werden können um eine einheitliche Modellierung von serverlosen Workflows zu ermöglichen und wie resultierende generische Workflow Modelle in anbieterspezifische Orchestratoren umgewandelt werden können. Außerdem werden die Herausforderungen und Fallstricke des vorgestellten Ansatzes beschrieben. Zur Validierung des Ansatzes wird ein Prototyp implementiert, der eine einheitliche Modellierung von serverlosen Workflows für drei Cloud-Anbieter ermöglicht. Schließlich wird der Prototyp in einer Fallstudie mit einem Beispiel-Workflow verwendet, um Orchestrator-spezifische Workflow-Definitionen für alle unterstützten Orchestratoren zu generieren.