Recent developments in cloud computing have allowed for the rise of Function-as-a- Service (FaaS), which has been increasing in popularity. This popularity results from its various features in terms of scalability and removing the burden of maintaining the underlying infrastructure. Despite its increasing popularity, the performance of Function-as-a-Service (FaaS) based application over a prolonged period remains understudied. With the increased adoption of FaaS, such performance insights become essential. FaaS based applications also introduce an increased overhead for debugging performance issues due to their sparse nature and the lack of control over the underlying infrastructure. In this thesis, we present RegX: An implementation of an automatic, serverless regression testing framework. This framework measures different metrics after every change introduced to a serverless application. Throughout this thesis, we showcase how RegX can provide additional performance insights and help detect performance issues as they are introduced. Using RegX, we track the performance of two applications over different commits. The results we collected from RegX show that the first application, where the developers actively made an effort to improve the architecture at the expense of more resources, results in improved performance. On the other hand, the other application witnessed a degradation in performance and an increase in resource usage. This suggests that performance is dependent on developer choices. Using a tool such as RegX can help identify specific code changes that result in performance degradation.     «

Recent developments in cloud computing have allowed for the rise of Function-as-a- Service (FaaS), which has been increasing in popularity. This popularity results from its various features in terms of scalability and removing the burden of maintaining the underlying infrastructure. Despite its increasing popularity, the performance of Function-as-a-Service (FaaS) based application over a prolonged period remains understudied. With the increased adoption of FaaS, such performance insights b...     »

Die neuesten Entwicklungen im Cloud-Computing haben den Aufstieg von Function- as-a-Service (FaaS) ermöglicht, das immer beliebter wird. Diese Popularität ergibt sich aus seinen verschiedenen Merkmalen in Bezug auf Skalierbarkeit und Beseitigung der Belastung durch die Wartung der zugrunde liegenden Infrastruktur. Trotz ihrer zunehmenden Popularität bleibt die Leistung von FaaS-basierten Anwendungen über einen längeren Zeitraum zu wenig untersucht. Mit der zunehmenden Einführung von FaaS werden solche Einblicke in die Leistung unerlässlich. FaaS-basierte Anwendun- gen führen aufgrund ihrer spärlichen Natur und der fehlenden Kontrolle über die zugrunde liegende Infrastruktur auch zu einem erhöhten Overhead für das Debuggen von Leistungsproblemen. In dieser Arbeit stellen wir RegX vor: Eine Implementierung eines automatischen, serverlosen Regressionstest-Frameworks. Dieses Framework misst verschiedene Metriken nach jeder Änderung, die an einer serverlosen Anwendung vorgenommen wird. In dieser Arbeit zeigen wir, wie RegX zusätzliche Einblicke in die Leistung liefern und dabei helfen kann, Leistungsprobleme zu erkennen, sobald sie auftreten. Mit RegX verfolgen wir die Leistung von zwei Anwendungen über verschiedene Commits hinweg. Die Ergebnisse, die wir von RegX gesammelt haben, zeigen, dass die erste Anwendung, bei der sich die Entwickler aktiv bemüht haben, die Architektur auf Kosten von mehr Ressourcen zu verbessern, zu einer verbesserten Leis- tung führt. Auf der anderen Seite erlebte die andere Anwendung eine Verschlechterung der Leistung und eine Zunahme der Ressourcennutzung. Dies deutet darauf hin, dass die Leistung von den Entscheidungen des Entwicklers abhängt. Die Verwendung eines Tools wie RegX kann dabei helfen, bestimmte Codeänderungen zu identifizieren, die zu LeistungseinbuSSen führen.     «

Die neuesten Entwicklungen im Cloud-Computing haben den Aufstieg von Function- as-a-Service (FaaS) ermöglicht, das immer beliebter wird. Diese Popularität ergibt sich aus seinen verschiedenen Merkmalen in Bezug auf Skalierbarkeit und Beseitigung der Belastung durch die Wartung der zugrunde liegenden Infrastruktur. Trotz ihrer zunehmenden Popularität bleibt die Leistung von FaaS-basierten Anwendungen über einen längeren Zeitraum zu wenig untersucht. Mit der zunehmenden Einführung von FaaS w...     »