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Cloud Technologien wurden zur Bereitstellung von Infrastruktur für REST APIs in den letzten Jahren immer wichtiger. Das Container-as-a-Service (CaaS) Modell bei welchen Anwendungen virtualisiert in der Cloud laufen stellt hierbei einen der meistgenutzten Services dar. Dabei kommt es jedoch immer noch zu einem Overhead bei Verwaltung und Bereitstellung der Container, wodurch Entwicklungsressourcen verloren gehen. Eine noch leichtgewichtigere Alternative ist das neuere Function-as-a-Service (FaaS) Modell, welches den Verwaltungsaufwand reduzieren soll. Ziel der Masterarbeit ist es herauszufinden, ob FaaS sich besser als CaaS für die Entwicklung von REST APIs eignet. Um die Modelle vergleichbar zu machen, werden die Kriterien Kosten sowie Performance herangezogen und es wird folgende Forschungsfrage gestellt: ‚Wie wirkt sich FaaS gegenüber CaaS auf Performance und Kostenentwicklung einer REST API aus?‘. Um die Forschungsfrage zu beantworten, wurde jeweils eine CaaS und eine FaaS API implementiert. Als Metrik für Performance wurde dabei die Response Time (RT) gewählt. Diese gibt die Zeit an, welche zwischen Senden des API Requests und dem Empfang der Response verstreicht. Die RT wurde automatisiert mittels Artillery Skripts gemessen, um gleichzeitige Nutzung durch 1.000 virtuelle Benutzer*innen zu simulieren und verschiedene Anwendungsfälle abzubilden. Anhand der RT Daten wurden anschließend Kosten für verschiedene Benutzerzahlen berechnet. Die Ergebnisse der Performancemessungen zeigen, dass die RT von FaaS durchwegs höher ist als jene von CaaS. Für zeitkritische Applikationen kann FaaS daher nicht empfohlen werden. Bei den Kosten zeigt sich ein gemischtes Bild. Gerade bei wenigen API-Aufrufen entstehen bei FaaS kaum Kosten im Vergleich zu CaaS. Je höher die Anzahl der API Aufrufe, umso mehr verkehrt sich dieser Umstand jedoch ins Gegenteil, bei zwölf Millionen täglichen Aufrufen ist die FaaS Lösung schon beinahe dreimal so teuer wie CaaS. FaaS bietet sich also vor allem für kleinere Applikationen an, um einen Kompromiss zwischen Performance und Kosten zu finden.