[ca] Recentment, la informàtica sense servidor ha captat l'atenció de l'acadèmia i la indústria pel seu aprovisionament de recursos a demanda, permetent als usuaris centrar-se exclusivament en la seva lògica de negoci principal descomponint les tasques en petites funcions sense estat. La informàtica sense servidor ofereix avantatges com un model de cost 'pagament segons l'ús', major flexibilitat i escalat automàtic transparent dels recursos. Los investigadors estan explorant cada vegada més el potencial de la informàtica sense servidor en anàlisis complexos i intensius en dades. Aquestes tasques, pesades en recursos i altament paralleles, involucren comunicacions significatives entre funcions. No obstant això, aquest canvi presenta reptes, requerint una alineació amb les necessitats i restriccions específiques d'aquestes aplicacions. Aquesta tesi demostra que és possible executar eficientment càrregues de treball modernes d'anàlisis intensius en dades, tradicionalment desplegades en clústers gestionats a la núvol, dins d'entorns d'informàtica sense servidor utilitzant comunicació directa entre funcions i polítiques d'assignació de recursos optimitzades en rendiment i costos. Per demostrar aquesta tesi, primerament construïm un model de rendiment per a càrregues de treball sense servidor, considerant el compartiment de dades, el volum i les tecnologies de comunicació. El model, amb un error relatiu del 5,52%, avalua el rendiment d'una càrrega de treball representativa en entorns sense servidor, analitzant la granularitat i la concurrencia de tasques, la localització de les dades, l'assignació de recursos i les polítiques de planificació. Els nostres resultats indiquen que el rendiment de les càrregues de treball d'anàlisis intensius en dades pot ser fins a 4,32x més ràpid depenent de com estiguin desplegats. A continuació, presentem Floki, un sistema de reenviament de dades que aborda el coll d'ampolla de l'emmagatzematge centralitzat. Permet la comunicació directa entre parelles de funcions productor-consumidor utilitzant mètodes de comunicació de mida fixa, permetent la transferència de dades transparent i reduint la còpia de dades de xarxa. Aquest enfocament orientat al flux de treball millora el rendiment i minimitza els requisits de recursos sense restringir la ubicació de les funcions. La avaluació experimental, realitzada en els patrons de comunicació principals en sistemes distribuïts, mostra que Floki redueix el temps de punta a punta fins a 74,95x, disminuint el temps més extens de compartició de dades de 12,55 a 4,33 minuts, estalviant gairebé dos terços del temps. A més a més, Floki aconsegueix fins a 50.738x d'estalvi de recursos, equivalent a una assignació de memòria d'aproximadament 1,9MB en lloc d'una assignació d'emmagatzematge d'objectes de 96GB. Finalment, investiguem com aconseguir una utilització eficient dels recursos en els entorns moderns sense servidor i proposem Dexter, un nou gestor d'assignació de recursos, aprofitant l'elasticitat de la informàtica sense servidor. Dexter monitoritza de manera contínua l'execució de l'aplicació, assignant dinàmicament recursos a un nivell de granularitat fina combinant estratègies predictives i reactives per garantir l'eficiència en rendiment-costos (optimitzant el cost total de temps d'execució). A diferència dels models de Machine Learning (ML) de caixa negra, Dexter arriba a una solució prou bona, prioritzant la simplicitat, la generalitat i la facilitat d'entendre. L'avaluació experimental demostra que la solució aconsegueix una reducció de costos significativa de fins a 4,65x, mentre millora l'eficiència dels recursos fins a 3,50x, en comparació amb l'assignació de recursos per defecte de Spark sense servidor. Dexter també permet fins a 5,71x de estalvis de recursos. Dexter és una solució robusta per a càrregues de treball noves , aconseguint una eficiència de rendiment-costos fins a 2,72x més alta gràcies al seu enfocament conservador d'escalat de recursos.

[es] Recientemente, la computación sin servidor ha captado la atención de la academia y la industria debido a su aprovisionamiento de recursos bajo demanda, permitiendo a los usuarios enfocarse únicamente en la lógica central de sus negocios al descomponer tareas en pequeñas funciones sin estado. La sin servidor ofrece beneficios como un modelo de costo 'pago por uso', mayor flexibilidad y auto-escalado transparente de recursos elásticos. Los investigadores están explorando cada vez más el potencial de la computación sin servidor en análisis complejos e intensivos en datos. Estas tareas, que requieren muchos recursos y son altamente paralelas, involucran una comunicación significativa entre funciones. Sin embargo, este cambio presenta desafíos, requiriendo alineación con las necesidades y limitaciones específicas de tales aplicaciones. Esta tesis muestra que es posible ejecutar eficientemente cargas de trabajo modernas de análisis intensivo en datos, tradicionalmente implementadas en clústeres en la nube gestionados, dentro de entornos de computación sin servidor utilizando comunicación directa entre funciones y políticas optimizadas de asignación de recursos eficientes en rendimiento-costo. Para demostrar esta tesis, primero construimos un modelo de rendimiento para cargas de trabajo sin servidor, considerando el intercambio de datos, el volumen y las tecnologías de comunicación. El modelo, con un error relativo del 5.52%, evalúa el rendimiento de una carga de trabajo representativa en sin servidor, analizando la granularidad y concurrencia de tareas, la localidad de los datos, la asignación de recursos y las políticas de programación. Nuestros resultados indican que el rendimiento de las cargas de trabajo de análisis intensivo en datos puede ser hasta 4.32x más rápido dependiendo de cómo se implementen. Luego presentamos Floki, un sistema de envío de datos que aborda el cuello de botella del almacenamiento centralizado. Habilita la comunicación directa entre pares de funciones productor-consumidor utilizando métodos de comunicación de tamaño fijo, permitiendo una transferencia de datos transparente y reduciendo la copia de datos de red. Este enfoque orientado al flujo de trabajo mejora el rendimiento y minimiza los requisitos de recursos sin restringir la ubicación de funciones. Nuestra evaluación experimental, realizada en los patrones de comunicación principales en sistemas distribuidos, muestra que Floki reduce el tiempo de extremo a extremo hasta 74.95x, disminuyendo el tiempo de intercambio de datos más extenso de 12.55 a 4.33 minutos, ahorrando casi dos tercios del tiempo. Además, Floki logra hasta 50,738x de ahorro de recursos, equivalente a una asignación de memoria de aproximadamente 1.9MB en lugar de una asignación de almacenamiento de objetos de 96GB. Finalmente, investigamos cómo lograr una utilización eficiente de recursos en entornos modernos sin servidor y proponemos Dexter, un nuevo gestor de asignación de recursos, aprovechando la elasticidad de la computación sin servidor. Dexter monitorea continuamente la ejecución de la aplicación, asignando recursos de manera dinámica a un nivel fino combinando estrategias predictivas y reactivas para garantizar la eficiencia en rendimiento-costo (optimizando el costo total de tiempo de ejecución). A diferencia de los modelos de Machine Learning (ML) de caja negra, Dexter alcanza una solución lo suficientemente buena, priorizando la simplicidad, generalidad y facilidad de comprensión. La evaluación experimental demuestra que nuestra solución logra una reducción significativa de costos de hasta 4.65x, al tiempo que mejora la eficiencia de recursos hasta 3.50x, en comparación con la asignación de recursos predeterminada de Spark sin servidor. Dexter también permite hasta 5.71x de ahorros de recursos. Dexter es una solución robusta para cargas de trabajo nuevas, logrando hasta 2.72x más eficiencia en rendimiento-costo gracias a su enfoque conservador de escalado de recursos.