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无服务器计算技术研究综述

计算机工程与科学 2022年第4期44卷 611-619页

作者：杨柏蔼赵山刘芳湖南大学设计艺术学院湖南长沙410006 国防科技大学计算机学院湖南长沙410073

随着云计算的发展以及传统行业的转型,不断提高的技术要求与日益旺盛的市场需求使传统的应用软件开发模式面临挑战。同时,人们正在探索新一代的更经济、更有潜力的云服务模式。无服务器计算依托容器技术,提供了高并发、高兼容的特性,为... 详细信息

随着云计算的发展以及传统行业的转型,不断提高的技术要求与日益旺盛的市场需求使传统的应用软件开发模式面临挑战。同时,人们正在探索新一代的更经济、更有潜力的云服务模式。无服务器计算依托容器技术,提供了高并发、高兼容的特性,为开发者隐藏了底层服务器的细节,同时采取了更经济的按调用次数或时间计费的服务运营模式,引起了广泛的关注。首先,介绍无服务器计算的概念,并介绍其系统架构与技术特性。然后,介绍无服务器计算在科研、开源社区与工业届的研究现状。随后,列举无服务器计算在众多应用领域的实施案例。最后,阐述无服务器计算技术当前面临的挑战。

关键词：无服务器计算函数即服务云计算大数据技术

面向边缘无服务器计算的WebAssembly应用研究综述

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计算机工程与应用 2023年第11期59卷 28-36页

作者：王欣赵凯秦斌湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007

WebAssembly(简称Wasm)是一个可移植、体积小、加载迅速且兼容Web的全新二进制格式,具有高效、安全、开放等特点。边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行,而部署在边缘的设备性能和资源通常十分有限,在这种资源... 详细信息

WebAssembly(简称Wasm)是一个可移植、体积小、加载迅速且兼容Web的全新二进制格式,具有高效、安全、开放等特点。边缘计算的基本理念是将计算任务在接近数据源的计算资源上运行,而部署在边缘的设备性能和资源通常十分有限,在这种资源受限的环境下如何提供低延迟且安全的服务是边缘计算的重要研究方向。无服务器技术(Serverless)是一种基础设施上托管应用程序的新方式,目前主要基于容器技术实现程序的托管,因为其轻量,函数即服务(FaaS)、自动伸缩等特点,无服务器计算是目前最适合边缘计算的架构,但一直存在冷启动和内存占用大等问题。Wasm可以替代传统容器方式,为边缘无服务器计算提供一种更新、更快、资源占用更小且安全隔离的实现方式。介绍边缘无服务器计算的特性及其应用场景、Wasm的应用现状和发展趋势,分析了基于Wasm的边缘无服务器计算中关键问题的研究现状,阐述了Wasm运行时替代容器作为边缘无服务器计算载体的发展方向,探讨了边缘Wasm无服务器计算平台存在的问题以及未来基于深度强化学习等人工智能算法的优化方向。

关键词： WebAssembly 边缘计算无服务器计算深度强化学习运行时

无服务器计算下基于能耗可交换的节能资源分配技术

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无服务器计算下基于能耗可交换的节能资源分配技术

作者：贾雪超天津大学

学位级别：硕士

数据中心庞大的能耗已经成为云提供商日益显著的痛点。然而,现有的研究工作通常倾向于关注单台服务器的功耗约束从而保障应用程序的稳定运行,并没有直接从降低服务器能耗的角度考虑和设计数据中心的资源分配系统。同时无服务器计算由于... 详细信息

数据中心庞大的能耗已经成为云提供商日益显著的痛点。然而,现有的研究工作通常倾向于关注单台服务器的功耗约束从而保障应用程序的稳定运行,并没有直接从降低服务器能耗的角度考虑和设计数据中心的资源分配系统。同时无服务器计算由于其极高的开发效率、快速的弹性伸缩和按实际使用量计费等优势已经成为了新一代云服务的计算范式,但是新兴的无服务器计算由于其短周期和高动态的特性为数据中心的能耗管控带来了诸多挑战。虽然无服务器计算场景使得降低数据中心的能耗变得更加困难,但是本文发现仍然有机会降低无服务器计算工作负载的能耗,从而提高数据中心的能源效率。本文对无服务器计算场景下的能耗做了详细刻画,分析函数计算场景下的能耗数据找到其中高能耗且可以调控的部分,提出资源分配技术以进一步优化能源效率。首先,由于无服务器计算工作负载的一个完整生命周期可以分为三个阶段:冷启动阶段、运行时阶段和空闲阶段,且具有完全不同的能耗使用模式,本文协调函数各阶段使用的能耗来降低总体能耗。其次,本文总结出了能耗可交换的现象,即:多维度资源的不同组合可以同时保障无服务器计算函数的性能,但是却会导致截然不同的能耗。基于能耗可交换现象,我们可以在所有的资源组合方案中,找到既可以保障函数性能又可以降低函数能耗的最佳资源配置。通过对函数能耗和性能的权衡,我们可以在不违反函数性能约束的前提下降低函数的能耗。本文提出了RAEF,一种面向无服务器计算场景的函数资源分配技术,它可以在保证函数性能约束的前提下主动调整函数的资源分配,从而降低函数能耗。实验结果表明,RAEF与操作系统最优的频率调节控制器相比最高可以降低21%的函数能耗。

关键词：无服务器计算能耗系统设计资源分配

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无服务器计算的网络启动时间优化

无服务器计算的网络启动时间优化

作者：王文涛湖南大学

学位级别：硕士

伴随着云计算的发展,近年来越来越多的开发者开始使用无服务器计算来完成一些应用程序的功能。与此同时,伴随着无服务器计算的发展,开发者通过编写相应的事件驱动的函数,然后上传到相应的云平台。并且提供商可以根据到来的请求数量灵活... 详细信息

伴随着云计算的发展,近年来越来越多的开发者开始使用无服务器计算来完成一些应用程序的功能。与此同时,伴随着无服务器计算的发展,开发者通过编写相应的事件驱动的函数,然后上传到相应的云平台。并且提供商可以根据到来的请求数量灵活的变化调用函数的数量,从而来符合时间触发的需求。然而当这些任务以秒级执行时,启动以及配置他们依赖的虚拟网络是一个主要瓶颈,它大概占据80%整个的启动时间。为了能够在网络层面有所优化,本篇论文对Overlay网络进行相应的研究。在本文中使用了Docker Swarm、Weave以及Linux Overlay这3个著名的Overlay网络来描述网络冷启动问题的重要性。网络冷启动指的是相同结点内部或者不同结点之间的容器之间建立连接,并相互通信所需要消耗的时间。该文集中于端到端的启动时间,它包括启动一组容器以及互连它们的时间。在对传来的请求能够快速响应的无服务器环境中,该文主要的发现是针对无服务器网络存在的Overlay方法扩展性差。因为Overlay网络扩展性差,它导致了网络启动时间比较长。为了解决这个问题,该文提出了PartFast,一个设计方案是针对多节点的无服务器Ov erlay网络,它会优化网络的创建不会影响多租户,普遍性,或者吞吐率。文本的主要工作如下:(1)提出了将虚拟网卡创建在VXLAN Tunnel Endpoint(VTEP)的网络命名空间的设计方式。本文通过分析得知网络启动这部分虚拟网卡的移动是比较耗时。利用减少网卡移动次数,本文设计了将虚拟网卡创建在VTEP网络命名空间中。相比于传统的将虚拟网卡创建在主机网络命名空间中,PartFast针对每个租户减少了一次虚拟网卡的移动次数,从而在一定程度上加速了网络启动。(2)设计暂停容器池。PartFast针对容器的创建、启动比较耗时设计了暂停容器池。针对每个租户同时传来的大量请求,PartFast会从暂停容器池中取一定数量的容器到相应租户的网络命名空间上。PartFast的这种设计旁路了比较耗时的网络创建、网络连接。PartFast通过创建一定量暂停容器池的开销,解决了容器重复创建以及启动的开销。(3)完成了PartFast的原型系统实现与实验评估。本文在Linux系统上实现了PartFast方案,包括虚拟网卡的创建和暂停容器池的创建。以及Linux系统和小型实验床验证了PartFast的方案。此外,本文测量评估了PartFast在不同场景下的性能并与最新的相关工作进行比较。实验结果表明,将PartFast整合进突增并行的视频处理流水线,相比于存在的Overlay方案,它减少了应用的运行时间2.6-3.2倍。

关键词：无服务器计算 Overlay网络 VXLAN隧道端点虚拟网卡暂停容器池管理者

无服务器计算环境下容器生命周期感知的任务调度机制研究

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无服务器计算环境下容器生命周期感知的任务调度机制研究

作者：陶志恒华中科技大学

学位级别：硕士

云计算近年来在工业界越来越普及,这主要得益于虚拟化技术的成熟和容器技术的发展,将应用以容器方式部署在云环境中已非常普遍。无服务器计算是基于容器技术衍生出的一种新的云计算范式,容器为无服务器计算带来了无显式管理成本、按用... 详细信息

云计算近年来在工业界越来越普及,这主要得益于虚拟化技术的成熟和容器技术的发展,将应用以容器方式部署在云环境中已非常普遍。无服务器计算是基于容器技术衍生出的一种新的云计算范式,容器为无服务器计算带来了无显式管理成本、按用量计费、弹性扩容等优势。然而这种计算范式将传统的宏应用分解成无状态的细粒度函数,当突发负载到来时,无服务器计算平台启动大量容器并初始化函数执行环境(即冷启动),这会带来显著的启动延迟。为减少冷启动,无服务器计算平台通常在一个容器处理完请求后将其挂起,然后在后续请求到来时重用此容器。然而,这种重用策略并不能有效的减少冷启动,因为现有的调度策略对容器的生命周期不感知。CAS(Container Lifecycle-Aware Scheduling)是一种容器生命周期感知的无服务器计算调度策略,在进行请求调度时,CAS对容器的生命周期变化是感知的。CAS的核心设计思想是根据容器生命周期的不同阶段来控制请求的分发以及容器的创建或驱逐。在进行调度请求时,CAS总是优先选择有空闲可用容器的节点。如果CAS不得不在一个节点上创建新容器,无需驱逐即将需要的容器的节点是CAS的优先选择。在一个节点上创建新容器时,如果该节点上出现一个由已完成请求释放出的空闲可用容器,CAS立即使用此容器进行请求处理。CAS的原型实现在开源平台Open Whisk上。实验结果表明,相比于一个最新的结合一致性哈希与两次随机选择的策略,CAS减少了72%的冷启动,因而在95%尾部延迟上减少了59%,并且没有带来明显的性能开销。

关键词：无服务器计算弹性扩容容器冷启动调度

基于Kubernetes的无服务器计算与微服务集成架构研究

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中国电子科学研究院学报 2023年第1期18卷 48-55页

作者：张国生云南大学信息学院云南昆明650500

Kubernetes提供资源调度、应用部署与管理、自动修复、服务发现与负载均衡、弹性伸缩等分布式应用管理功能,屏蔽基础设施差异,成为企业多云管理的操作系统。容器是轻量、可移植、自包含的软件打包技术,能使应用程序在不同平台以相同的... 详细信息

Kubernetes提供资源调度、应用部署与管理、自动修复、服务发现与负载均衡、弹性伸缩等分布式应用管理功能,屏蔽基础设施差异,成为企业多云管理的操作系统。容器是轻量、可移植、自包含的软件打包技术,能使应用程序在不同平台以相同的方式运行。服务网格将服务治理与业务逻辑解耦,服务治理下沉到基础设施,以无侵入方式实现服务轻量化。无服务器计算是事件驱动、无状态、短运行时间、敏捷自动伸缩和低成本。微服务是去中心、独立、自治、跨语言的小型软件实体集合。以容器为云原生应用的运行载体,用服务网格治理服务,将无服务器计算与微服务相结合,发挥各自优势,为企业提供完备、灵活的云原生应用解决方案。基于Kubernetes的无服务器计算与微服务集成架构为应用提供更好的弹性和灵活性,变革应用的设计、开发和管理模式。

关键词：云操作系统 Kubernetes 容器服务网格 Istio 无服务器计算微服务集成架构云原生应用

无服务器计算视角下典型科技情报应用的评估研究

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国防科技 2022年第4期43卷 6-11页

作者：秦利谢栋胡洋军事科学院军事科学信息研究中心北京100142

科技情报应用是用于高效处理、分析海量数据,提升科技情报工作效率和质量的重要基础。本文讨论了大数据时代科技情报机构在科技情报应用方面面临的一些挑战,并从无服务器计算的视角给科技情报机构革新工作模式、应对挑战带来了新思路。... 详细信息

科技情报应用是用于高效处理、分析海量数据,提升科技情报工作效率和质量的重要基础。本文讨论了大数据时代科技情报机构在科技情报应用方面面临的一些挑战,并从无服务器计算的视角给科技情报机构革新工作模式、应对挑战带来了新思路。在此基础上设计两个实验,分别从应用部署和应用自动伸缩两个角度展示了基于无服务器计算的科技情报应用的特性,并选取了一个典型的科技情报应用进行了评估研究。期望本文探讨的无服务器计算在科技情报应用中的评估研究,能为科技情报机构拥抱无服务器计算提供一定理论基础和数据支撑。

关键词：无服务器计算科技情报应用大数据

基于无服务器计算的分布式深度学习性能保证研究

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基于无服务器计算的分布式深度学习性能保证研究

作者：秦伊玲华东师范大学

学位级别：硕士

作为下一代云计算范式,无服务器计算将云资源抽象为函数(functions),由云服务商负责配置、管理、部署、缩放用户应用所需的函数资源,并提供百毫秒级别的计费粒度;而用户则专注于程序编写,仅需为程序实际运行占用的时间及资源付费。基于... 详细信息

作为下一代云计算范式,无服务器计算将云资源抽象为函数(functions),由云服务商负责配置、管理、部署、缩放用户应用所需的函数资源,并提供百毫秒级别的计费粒度;而用户则专注于程序编写,仅需为程序实际运行占用的时间及资源付费。基于上述高效率、低成本等优势,利用无服务器计算进行分布式深度神经网络(Distributed Deep Neural Network,DDNN)训练正成为一大趋势,用户无需配置和管理集群资源,可将复杂的模型训练作业拆分为多个函数来协同完成。尽管无服务器计算平台可为用户提供一种简单的资源接口(即函数数量与函数内存大小),但如何为DDNN训练负载配置函数资源仍是一大挑战。其原因在于:不合理的函数资源配置(如资源分配不足或分配过度)极易导致不可预测的DDNN训练性能。通过部署在AWS Lambda下DDNN训练负载的动机实验结果分析,可推断得出在无服务器计算平台下DDNN训练性能不可预测性的两大形成原因:第一、参数服务器(Parameter Server,PS)的网络I/O带宽极易成为资源瓶颈;第二、在进行DDNN训练时,设置较小的局部批次大小(local batch size)会使得函数资源利用率低下。为此,本文设计并实现一种经济高效的函数资源配置框架λDNN,在无服务器计算平台中为DDNN训练负载提供可预测的运行性能,同时节约用户成本花销。具体而言,首先利用PS的网络可用带宽和局部批次对函数CPU利用率的影响,构建起一个轻量级的DDNN训练性能预测模型;在此基础上,通过函数配置内存和函数数量的上下界分析,为DDNN训练负载设计出一种无服务器计算资源配置策略,从而在保证DDNN负载的训练性能的同时,优化函数资源配置、降低训练成本花销。基于AWS Lambda的大量原型系统实验和基于Microsoft Azure trace的仿真实验表明,与最新的无服务器计算资源配置相关工作相比,λDNN可节约高达66.7%的函数资源使用成本,并具有较小的运行时开销。

关键词：分布式深度神经网络无服务器计算可预测性能函数资源配置

基于无服务器计算的工作流调度系统设计与实现

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基于无服务器计算的工作流调度系统设计与实现

作者：李成志广西大学

学位级别：硕士

无服务器计算是一种新型的云计算范式,以无状态的函数作为基本执行单元构建应用,使得用户免于资源的配置与管理,已在物联网等领域广泛应用。现今数据分析与无服务器计算相结合,利用无服务器函数来执行工作流应用,使得用户能够在进行分... 详细信息

无服务器计算是一种新型的云计算范式,以无状态的函数作为基本执行单元构建应用,使得用户免于资源的配置与管理,已在物联网等领域广泛应用。现今数据分析与无服务器计算相结合,利用无服务器函数来执行工作流应用,使得用户能够在进行分布式弹性计算的同时免于对服务器的管理,但是将工作流应用迁移到无服务器计算存在着诸多挑战:（1）工作流中任务之间存在中间数据交换,在无服务器场景下,负责任务执行的函数依赖存储服务进行中间数据的存储与交换,产生了过多的数据移动开销;（2）由于无服务器计算中函数的调用存在一定的时间开销,当工作流中大量突发并行任务需要及时调度执行时,函数扩展的缓慢成为了调度的瓶颈,不能满足快速扩展和低延迟调度任务的需求。针对上述问题,本文主要贡献如下:（1）提出了基于路径的函数执行方法,该方法改变函数的执行粒度,使得函数在其生命周期内能够执行一系列相关联的任务,通过缓存并重用这些任务的执行结果,在路径所包含的任务范围内减少中间数据移动,提高数据本地性,另外又提出了相应的路径生成算法,该算法能够将任务图拆分成与本文方法相适应的执行路径;（2）采用分布式的执行模式,以执行路径为基础,将任务的调度与执行分布到函数中并行处理。执行路径作为静态的任务调度在提高数据本地性的同时又能够减少函数的调用,同时由函数更新任务状态并协作传播执行状态进行动态的任务调度。分布式的处理能够减少集中式任务调度的压力,充分利用无服务器计算的自动弹性伸缩的能力,提供足够的弹性并及时调度任务执行;（3）本文设计并实现了基于无服务器计算的工作流调度系统,本系统基于开源工作流调度器,并使用本文提出的方法对其进行无服务器化改造,适配阿里云无服务器计算平台,能够以无服务器方式执行工作流应用。实验结果表明,本文提出的基于无服务器计算的工作流调度系统,针对不同的任务图结构,至多能够减少100%的中间数据移动,实现较好的任务调度效率,在执行性能方面,与单机节点相比最多能减少75%的执行时间,与集群架构相比最多能减少10%的执行时间。

关键词：云计算无服务器计算工作流调度