Advancements in Cloud-Native Systems: A Systematic Mapping Study of Reliability and Scalability across Cloud-Native, Edge-Native and AI-Enabled Systems

이 논문은 클라우드 네이티브, 엣지, AI 작업 부하의 신뢰성과 확장성 연구 1,794편을 증거 등급과 함께 체계적으로 지도한 문헌 연구다.

이 논문은 한마디로 클라우드 네이티브와 엣지, AI 작업 부하의 신뢰성·확장성 연구를 PRISMA 2020 절차로 1,794편 1차 연구로 지도하고 증거 수준별로 등급을 매긴 체계적 매핑 연구다. 2026년 10월 11일 OpenAlex 다섯 블록 검색과 이전 탐색 189건을 합쳐 4,611건을 검사했다. 판정 가능한 1,003편 중 66.2%가 프로토타입이나 테스트베드 수준이었고 실제 운영 데이터나 배포는 15.8%에 그쳤다. 93편 핵심 종합은 에이전트 프레임워크가 여전히 취약하다는 실증과 함께 운영 증거가 있는 연쇄 실패 예방, 예측형 오토스케일링 등을 확인했다.

핵심 요약

• 연구진은 OpenAlex 검색 5건과 이전 탐색 기록 189건을 합쳐 총 4,611건 기록을 검사했다.
• 검토는 2017년부터 2026년까지의 1차 연구 1,794편과 2차 연구 95편을 포함했다.
• 13개 범주 분류에서 각 연구는 시뮬레이션, 프로토타입이나 테스트베드, 운영 데이터, 운영 배포, 판정 불가로 등급이 매겨졌다.
• 판정 가능한 1,003편 중 66.2%가 프로토타입이나 테스트베드였고 18.0%가 시뮬레이션, 15.8%가 운영 데이터나 배포였다.
• 93편 핵심 종합은 연쇄 실패 예방, 추적·그래프 기반 원인 분석, 예측형 오토스케일링의 운영 배포와 콜드 스타트 완화의 운영 추적 평가를 확인했다.
• 핵심 종합의 실증 연구들은 에이전트 프레임워크가 여전히 취약하다는 점을 보였다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.