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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于调用链的Serverless函数保活优化方法，该方法是一种精准而高效的保活策略，可以在保障性能的同时最小化资源消耗。本发明提出的基于调用链的函数保活策略，通过挖掘更加细粒度的函数调用链特征，它能更好地确定和调整每个函数的保活时长，以应对FaaS中存在的调用变化，并达到更低的保活成本。实验系统评估结果证实，在代表性的无服务器工作负载跟踪数据集中，基于调用链的方法能够将总体运行成本降低31％。
主权项：1.一种基于调用链的Serverless函数保活优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1数据采集1.1函数调用空闲时间采集：统计特定时间窗口内每个函数的调用空闲时间；1.2函数入度、出度采集：根据serverless的调用链获取函数的入度和出度，并计算函数的度，用于衡量函数是否是关键节点；1.3函数调用频率采集：函数调用频率是指函数的调用次数占调用链中所有函数总调用次数的比例，并且函数调用频率会根据时间动态变化；因此，需持续监控每个函数的调用频率，并实时更新每个函数的函数调用频率；1.4函数冷启动率采集：监控每次函数请求是否发生了冷启动，并将冷启动次数与总请求数的比值作为函数冷启动率；2保活时长确定针对每个函数单独设定保活时长，具体方法为：利用步骤1收集的数据，计算每个函数在不同时间点的保活时长AliveTime，计算公式如下：AliveTime＝Fth×1+Deg×α+Freq×β+Pun×γ其中，Fth为函数调用空闲时间，Deg为函数的度，Freq为函数调用频率，Pun为冷启动惩罚项，α、β和γ为各自参数对应的权重系数，用于调整对应变量的影响强度；冷启动惩罚项Pun的计算公式如下： 其中，Change表示冷启动变化率，θ和η分别代表对于冷启动率上升和下降的惩罚系数，Punbefore表示函数冷启动率；3遗传算法参数寻优通过遗传算法的迭代过程，对参数α、β和γ进行了交叉和变异，生成新一代的参数组合，并通过适应度函数对这些组合进行评估，从而得到最优参数组合；其中，适应度函数的设计目标为，在目标冷启动率范围内，降低系统的整体保活成本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于调用链的Serverless函数保活优化方法
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