汇报题目:Joint Optimization of Request Scheduling and Container Pre-warming in Serverless Computing
简介:无服务器计算已经成为应用程序和服务部署的一种引人注目的新范式,主要优势是响应需求变化的弹性伸缩。然而,由于在执行前初始化代码和数据依赖的开销,函数执行受到冷启动延迟的影响。为了减少冷启动延迟,现有无服务器平台通常在函数处理完成后保持其容器活跃和温暖,并在后续请求中重用该容器。然而,由于现有的FaaS调度器是普通的没有新意的负载平衡器,不能有效的找到可重用的容器,同时其弹性伸缩器都是根据设定好的阈值被动的伸缩,很难应对突发请求。因此,提出了一种改进的基于一致性哈希的亲和性调度算法(CHAS),试图将相同类型的函数分配给相同的工作节点,旨在增加重用温暖容器的概率。此外,也提出了一种预测负二项分布参数的长短期记忆网络容器预热策略(LSTM-NB),它的工作原理是进行多个函数的调用时间序列联合学习,预测未来函数的调用,以此来主动预热或驱逐容器,从而减少冷启动延迟以及减少过度的资源消耗。