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J-GLOBAL ID:202202247734066053   整理番号:22A0554585

TppFaaS:時間点過程を介したサーバレス機能誘発のモデリング【JST・京大機械翻訳】

TppFaaS: Modeling Serverless Functions Invocations via Temporal Point Processes
著者 (5件):
資料名:
巻: 10  ページ: 9059-9084  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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サーバレスコンピューティングはクラウドコンピューティングパラダイムであり,クラウドサービスプロバイダが資源管理タスクを管理するので,開発者がビジネス論理に専ら焦点を当てることを可能にする。このモデルに基づくサーバレスアプリケーションは,しばしば,データベースのようなバックエンド・ア・サービス(BaaS)との相互作用と相互作用を介して複雑なビジネスプロセスを実行する,いくつかの微細粒と短命関数(FaaS)関数から成る。FaaS関数は,ゼロインスタンス特徴に対するスケールのため,コールドスタート問題を受ける。本研究では,FaaS構成における関数誘発をモデル化するために,神経時間点プロセス(TPP)を用いた。これらの確率モデルを用いて,与えられたインボリューションの履歴に対する次の誘発の時間及びクラス上の確率分布を予測した。予測は,機能サーバ配置を最適化することによって,前もってスケーリング関数によってコールドスタートを避けることができて,ネットワーク負荷を縮小することができた。この点に関して,OpenWhiskオープンソースサーバレスプラットフォームのトップにTppFaaSと呼ばれるpythonベースツールを開発した。TppFaaSは,時間に対する単一値を予測するために,対数正規混合分布およびTuncNormを用いて時間をモデル化するため,神経TPPs LogNormMixを用いた。さらに,TppFaaSに埋め込まれたOpenWhiskのためのカスタムトレースデータコレクタを構築し,複数のFaaS構成のためのデータセットを作成し,このモデルを訓練し試験した。コールドスタートのないデータセットに対して,ほとんどの組成に対して達成されたモデルは,22ms以下の平均絶対誤差と94%以上の正確に予測された関数クラスの割合を達成した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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信号理論  ,  マイクロ波・ミリ波通信  ,  その他の情報工学基礎理論 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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