Serverless cloud computing, also mostly known as Function-as-a-Service (FaaS) is a popular cloud model where cloud users write a piece of code, or, namely, functions, and cloud providers take the responsibility of the underlying operational aspects, such as execution, auto-scaling, and monitoring of these functions, instead of the cloud users themselves. While this model provides benefits and is widely adopted, the stateless nature of FaaS led to the evolution of initial serverless functions to more advanced and architectural patterns that we refer to as a stateful serverless system (SSS) in this thesis. SSS provides abstractions that hide the challenges of managing and persisting state while keeping the benefits of serverless functions, such as auto-scaling and usage-based billing. In this thesis, we conducted a comparative analysis of stateful serverless architectures, where we specifically focused on two different architectural approaches: orchestrator-based and actor-like models. For this purpose, we chose Azure Durable Functions (ADF) and Apache Flink Statefun (FSF) to compare their architectural differences and performance characteristics, such as latency and throughput, through quantitative benchmarking. In our benchmarking scenarios, FSF consistently achieved the highest throughput and lowest latency in all tested experiments, while ADF with the Default backend configuration showed modest performance due to its I/O bounded state access pattern. Our benchmarking results provide quantitative metrics about the performance characteristics and architectural attributes of stateful serverless approaches, contributing to the understanding of these systems. The results and contributions of this thesis are valuable for system architects, developers, and researchers.

Serverlös molnbaserad databehandling, även mest känd som Function-as-a- Service (FaaS), är en populär molnmodell där molnanvändare skriver kod i form av funktioner, och molnleverantörer tar ansvar för de underliggande operativa aspekterna, såsom exekvering, automatisk skalning och övervakning av dessa funktioner, istället för att användarna själva gör det. Även om denna modell erbjuder fördelar och är brett adopterad, har den tillståndslösa naturen hos FaaS lett till en utveckling från initiala serverlösa funktioner till mer avancerade arkitekturmönster som i denna avhandling benämns som ett tillståndsbaserat serverlöst system (SSS). SSS tillhandahåller abstraktioner som döljer utmaningarna med att hantera och bevara tillstånd, samtidigt som fördelarna med serverlösa funktioner, såsom automatisk skalning och användningsbaserad debitering, bibehålls. I denna avhandling har vi genomfört en jämförande analys av tillståndsbaserade serverlösa arkitekturer, där vi specifikt fokuserat på två olika arkitektoniska tillvägagångssätt: orchestrator-baserade och actor-liknande modeller. För detta ändamål valde vi Azure Durable Functions (ADF) och Apache Flink Statefun (FSF) för att jämföra deras arkitektoniska skillnader och prestandaegenskaper, såsom latens och genomströmning, genom kvantitativ benchmarking. I våra benchmarkingscenarier uppnådde FSF konsekvent högst genomströmning och lägst latens i samtliga testade experiment, medan ADF med standardkonfiguration visade måttlig prestanda på grund av dess I/O-bundna tillståndshanteringsmönster. Våra benchmarkingresultat tillhandahåller kvantitativa mått på prestandaegenskaper och arkitektoniska attribut hos tillståndsbaserade serverlösa tillvägagångssätt, vilket bidrar till förståelsen av dessa system. Resultaten och bidragen från denna avhandling är värdefulla för systemarkitekter, utvecklare och forskare