Abstract:
Function-as-a-Service (FaaS) is at the core of serverless computing, enabling developers to easily deploy
applications without managing computing resources. With an Infrastructure-as- Code (IaC) approach,
frameworks like the Serverless Framework use YAML configurations to define and deploy APIs,
tasks, workflows, and event-driven applications on cloud providers, promoting zero-friction development.
As with any rapidly evolving ecosystem, there is a need for updated insights into how these tools
are used in real-world projects. Building on the methodology established by the Wonderless dataset for
serverless computing (and applying multiple new filtering steps), OpenLambdaVerse addresses this gap
by creating a dataset of current GitHub repositories that use the Serverless Framework in applications
that contain one or more AWS Lambda functions. We then analyze and characterize this dataset to get
an understanding of the state-of-the-art in serverless architectures based on this stack. Through this
analysis we gain important insights on the size and complexity of current applications, which languages
and runtimes they employ, how are the functions triggered, the maturity of the projects, and their
security practices (or lack of). OpenLambdaVerse thus offers a valuable, up-to-date resource for both
practitioners and researchers that seek to better understand evolving serverless workloads.
Index Terms: serverless, serverless computing, function-as-aservice, cloud computing, characterization,
repository mining.
Description:
Funcion como servicio, o Function-as-a-Service (FaaS) es la base de la computación serverless, permitiendo
a los desarrolladores implementar aplicaciones fácilmente sin administrar recursos informáticos.
Con un enfoque de Infraestructura como Código (IaC), frameworks como Serverless Framework utilizan
configuraciones YAML para definir e implementar APIs, tareas, flujos de trabajo y aplicaciones basadas
en eventos en proveedores de la nube, lo que promueve un desarrollo sin fricciones. Como ocurre con
cualquier ecosistema en rápida evolución, se necesitan conocimientos actualizados sobre cómo se utilizan
estas herramientas en proyectos reales. Basándose en la metodología establecida por el dataset
Wonderless para computación serverless (y aplicando múltiples pasos de filtrado nuevos), OpenLambdaVerse
aborda esta deficiencia mediante la creación de un conjunto de datos de repositorios actuales
de GitHub que utilizan Serverless Framework en aplicaciones que contienen una o más funciones de AWS
Lambda. Posteriormente, analizamos y caracterizamos este conjunto de datos para comprender el estado
del arte en arquitecturas sin servidor basadas en este stack. A través de este análisis, obtenemos
información importante sobre el tamaño y la complejidad de las aplicaciones actuales, los lenguajes y
entornos de ejecución que emplean, cómo se activan las funciones, la madurez de los proyectos y sus
prácticas de seguridad (o su ausencia). OpenLambdaVerse ofrece así un recurso valioso y actualizado
tanto para profesionales como para investigadores que buscan comprender mejor la evolución de las
cargas de trabajo sin servidor.
