[发明专利]无服务器计算环境中基于时域卷积网络的冷启动优化方法

说明书

本发明提出了无服务器计算环境中基于时域卷积网络的冷启动优化方法，该方法是结合时域卷积网络以及无服务器计算环境的特性提出来的基于时间序列预测的冷启动优化方法，该冷启动优化方法通过时域卷积网络对无服务器计算函数的调用时间及执行时间进行预测，并根据预测结果预热无服务器计算函数，还通过时域卷积网络对无服务器计算函数冷启动次数进行预测，从而动态调整容器池的容量以减少资源浪费，该冷启动优化方法能有效地减小了无服务器计算函数的冷启动延迟及资源消耗。

技术领域

本发明属于无服务器计算技术领域，涉及一种无服务器计算环境中的冷启动优化方法。

背景技术

随着云计算技术的发展，无服务器计算已经成为部署云应用程序和服务的优先选择。传统的云即基础设施即服务(IaaS)为用户提供了对海量云资源的访问，资源弹性在虚拟机层面得到了管理。这往往导致资源的过度配置从而增加托管成本，或资源不足导致应用程序性能低下。而正在发展的无服务器计算有效地解决了这个问题，它承载单个可调用函数来提供函数即服务(FaaS)，即计算单元是一个函数，无服务器计算平台通过计算基础设施的自动配置和管理从而为相关的函数分配了一个短暂的执行环境来处理请求。无服务器计算承诺降低托管成本、高可用性、容错性和动态弹性，从而使开发人员可以专注于应用程序及业务逻辑，而不是底层的基础设施，将动态云资源管理的责任留给云提供商，而云提供商可以提高其基础设施资源的效率。目前无服务器计算已经吸引了工业界和学术界的众多目光，谷歌、IBM、腾讯、阿里巴巴等大型厂商都提出了自己的无服务器计算产品。

尽管无服务器计算有很多优势且无服务器计算技术在迅猛发展，但是无服务器计算仍面临着一些挑战。在无服务器计算中，每个服务对应一个无状态函数，该函数通常在资源受限的对应容器中执行。无服务器计算不同于传统的基础设施即服务，无服务器计算中的容器仅在调用函数时启动，在处理请求后立即休眠。除此之外，如果函数在一段时间内没有被调用，那么函数容器将被删除。当删除函数容器后再次调用函数时，会发生冷启动的问题。冷启动会影响无服务计算的响应能力，对于一些调用不频繁的函数，可能会导致其每次的调用都有很长的延迟，且会导致更大的花销。总而言之，冷启动问题在一定程度上限制了无服务器计算技术的发展及广泛使用。

迄今为止，学者们提出了很多有关无服务器计算冷启动优化的方法，其中包括了容器池策略和预热策略，它们分别作用于云提供商和用户的角度优化冷启动问题，但是这些策略都是以牺牲CPU、内存等资源为代价来减少冷启动延迟。还有的研究人员试图在容器中通过不用的隔离来减少冷启动延迟，这种策略加快了函数的部署过程，但是却增加了函数的耦合度，使函数的扩展变得相对困难。除此之外一些研究者试图通过优化函数运行时的包来减少冷启动延迟，但是这样无法避免冷启动时间和函数的部署时间。如何在减少资源浪费的同时最大限度地减少冷启动延迟是一个丞待解决的关键问题。

发明内容

为解决背景技术中所述的问题，本发明提出了无服务器计算环境中基于时域卷积网络的冷启动优化方法。

本发明的技术方案包括如下步骤：

S1、统计过往时间段内无服务器计算函数的调用时间T(T＝{t₁,…,t_n})，以及无服务器计算函数的执行时间E(E＝{e₁,…,e_n})；

S2、按照运行环境对无服务器计算函数进行分类，并统计过往时间段内每种类别对应的无服务器计算函数的冷启动次数Times(Times＝{time₁,…,time_n})；

S3、使用时域卷积网络对过往时间段内每种类别无服务器计算函数对应的冷启动次数进行预测，得到未来一段时间内每种类别的函数对应的冷启动次数Times1；

S4、初始化一个容器池P，根据预测的冷启动次数Times1，分别为每种类别的无服务器计算函数提前准备对应数量的容器，并将所有容器进行预启动及配置；