面向微小负载的微型自动伸缩器：无服务器函数的动态 CPU 分配
分布式、并行与集群计算
2022-11-01 v2
摘要
在无服务器计算中，应用程序在轻量级虚拟化和隔离环境（如容器或微虚拟机）中执行。通常，它们的内存分配由用户在部署前设定。所有其他资源（如 CPU）则由提供商根据内存分配按比例静态分配。这会导致资源利用不足或性能受限。前者严重影响提供商，后者则影响客户。为解决此问题并同时满足客户和提供商的需求，一种解决方案是通过自动伸缩实现动态 CPU 分配。自动伸缩已针对长时间运行的应用，利用基于历史记录的技术和预测进行了研究。然而，无服务器应用属于短时运行负载，此类技术并不适用。在本文中，我们研究了微型自动伸缩器以及动态 CPU 分配技术对于短时运行的无服务器负载的性能表现。我们以 Kubernetes 作为底层平台进行实验，并利用其垂直 Pod 自动伸缩器实现了多种动态 CPU 合理配置技术。我们使用当前最先进的无服务器负载对这些技术进行了比较。我们的实验表明，针对短时运行的无服务器函数进行动态 CPU 分配是可行的，并且可以通过性能良好的轻量级算法来实现。
引用
@article{arxiv.2203.00592,
title = {Tiny Autoscalers for Tiny Workloads: Dynamic CPU Allocation for Serverless Functions},
author = {Yuxuan Zhao and Alexandru Uta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00592},
year = {2022}
}
备注
Published in 22nd IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid), 2022