Desempenho e Eficiência de HPC em Ambientes Serverless: Uma Revisão Integrativa
Resumo
Este artigo apresenta uma revisão integrativa da literatura sobre a aplicação de High Performance Computing (HPC) em ambientes serverless, destacando o estado atual das pesquisas e identificando possíveis direções futuras. A revisão foi conduzida em diversas bases de dados acadêmicas, utilizando uma string de pesquisa que combinou termos relacionados à integração de HPC com serverless, com foco em desempenho, escalabilidade e eficiência. Critérios de inclusão e exclusão foram aplicados para selecionar os estudos mais relevantes. Os resultados apontam que a combinação de HPC com serverless oferece benefícios como elasticidade e otimização de custos, mas ainda enfrenta desafios, como latência de invocações remotas e gerenciamento eficiente de recursos. Tecnologias como RDMA e otimizações de I/O têm potencial para mitigar alguns desses problemas. A integração de HPC com serverless apresenta potencial, com oportunidades para otimização e inovação, mas requer avanços adicionais para superar as limitações existentes
Referências
Basu Roy, R. and Tiwari, D. (2024). StarShip: Mitigating I/O Bottlenecks in Serverless Computing for Scientific Workflows. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 8(1):1–29.
Broome, M. E. et al. (2000). Integrative Literature Reviews for the Development of Concepts. Concept development in nursing: foundations, techniques and applications. Philadelphia (USA): WB Saunders Company, pages 231–50.
Cavalheiro, A. P. and Schepke, C. (2023). Exploring the serverless first strategy in cloud application development. In 2023 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshops (SBAC-PADW), pages 89–94.
Cloud, G. (2024). What is High Performance Computing? [link]. Acesso em: 23 de agosto de 2024.
Copik, M., Chrapek, M., Schmid, L., et al. (2024). Software Resource Disaggregation for HPC with Serverless Computing. arXiv.
Copik, M., Taranov, K., Calotoiu, A., and Hoefler, T. (2021). rFaaS: RDMA-Enabled FaaS Platform for Serverless High-Performance Computing. Preprint.
de Souza, M. T., da Silva, M. D., and de Carvalho, R. (2010). Revisão integrativa: o que é e como fazer. Einstein (São Paulo), 8:102–106.
Falcão, D. M. (1996). High performance computing in power system applications. In International Conference on Vector and Parallel Processing, pages 1–23. Springer.
Kehrer, S. and Blochinger, W. (2020). Equilibrium: An Elasticity Controller for Parallel Tree Search in the Cloud. Journal of Supercomputing, 76.
Liu, Y., Jiang, B., Guo, T., Huang, Z., Ma, W., Wang, X., and Zhou, C. (2022). FuncPipe: A Pipelined Serverless Framework for Fast and Cost-Efficient Training of Deep Learning Models. Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems, 6(3):1–30.
Malla, S. and Christensen, K. (2020). HPC in the Cloud: Performance Comparison of Function as a Service (FaaS) vs Infrastructure as a Service (IaaS). Internet Technology Letters, 3.
Naranjo, D. M., Risco, S., de Alfonso, C., Pérez, A., Blanquer, I., and Moltó, G. (2020). Accelerated Serverless Computing Based on GPU Virtualization. Journal of Parallel and Distributed Computing, 139:32–42.
Navaux, P. O. A. and da Silva Serpa, M. (2021). Desafios do Processamento de Alto Desempenho. In Anais do XLVIII Seminário Integrado de Software e Hardware, pages 39–49. SBC.
NetApp (2024). What is High Performance Computing? [link]. Acesso em: 23 de agosto de 2024.
Petrosyan, D. and Astsatryan, H. (2022). Serverless High-Performance Computing over Cloud. Cybernetics and Information Technologies, 22(3):82–92.
Spillner, J., Mateos, C., and Monge, D. A. (2018). Faaster, Better, Cheaper: The Prospect of Serverless Scientific Computing and HPC. In High Performance Computing: 4th Latin American Conference, CARLA 2017, Buenos Aires, Argentina, and Colonia del Sacramento, Uruguay, September 20-22, 2017, Revised Selected Papers 4, pages 154–168. Springer.
Whittemore, R. and Knafl, K. (2005). The integrative review: updated methodology. Journal of advanced nursing, 52(5):546–553.