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基于Knative的Serverless云计算平台的设计与实现

基于Knative的Serverless云计算平台的设计与实现

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作者：李子鹏贵州大学

学位级别：硕士

Serverless计算作为云服务的一种崭新范式,自提出之初就受到工业界和学术界的广泛关注。Serverless有着两大优势,一是细粒度的按需加载按量付费,二是完全免运维,这就要求Serverless云计算平台拥有资源高度自治能力,如资源的自动伸缩等... 详细信息

Serverless计算作为云服务的一种崭新范式,自提出之初就受到工业界和学术界的广泛关注。Serverless有着两大优势,一是细粒度的按需加载按量付费,二是完全免运维,这就要求Serverless云计算平台拥有资源高度自治能力,如资源的自动伸缩等。良好的自动伸缩策略可以提高平台吞吐量、降低服务响应时间。同时,由于Serverless函数实例缩容至0的技术特性,其所引发的函数冷启动问题也是平台需考虑优化的一个固有性能问题。因此,为实现一个Serverless云计算平台并提升平台整体服务质量水平,本文主要完成了以下工作:(1)基于开源框架Knative设计并实现了一套管理云函数生命周期全流程的Serverless云计算平台,包括平台总体技术架构与功能模块结构的设计与开发。同时,本文根据Serverless任务负载特征及相关研究,构建了一套包含5种任务类别共26个云函数的负载基准任务集Function Bench,为后续策略研究做准备。(2)为提高Serverless云计算平台服务质量,本文设计实现了一种基于深度强化学习算法PPO的Serverless平台自动伸缩策略PS-Scale。该策略将Serverless场景下的自动伸缩问题建模为马尔科夫决策过程,将集群资源状态、负载资源消耗、函数动态配置视为连续空间进行控制,引入PPO算法来学习寻找当前解空间下的最佳自动伸缩配置,构建了一种负载自适应的Serverless平台自动伸缩策略。在基于Knative搭建的实验平台上进行真实集群环境下的并发实验,结果表明与现有自动伸缩策略相比,PS-Scale在平台平均吞吐量和响应延迟指标上均有一定提升。(3)为缓解Serverless场景下的函数冷启动问题,本文设计实现了一种基于函数关联集的云函数冷启动优化策略FS-Warm。首先,本文基于Azure Function trace公开数据集结合现有先进调度策略自适应混合直方图策略(HHP)进行数据分析,发现原策略的关键缺陷。而后以分析结论指导策略的改进,基于FP-Growth算法生成一种粒度介于函数与应用之间的函数关联集参与调度,在充分利用云函数间关联关系减少冷启动的前提下尽可能节省内存资源。最后,在真实数据集上进行仿真实验表明,FS-Warm在函数冷启动率的降低和内存资源消耗的平衡上可取得更好的效果。

关键词： Serverless Knative 自动伸缩 PPO 函数冷启动

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