*作者：木吳*

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近日，阿里雲函式計算產品團隊撰寫的關於 Serverless 排程的創新性論文被 ACM SoCC 國際會議長文錄用。

![1.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/351b4579421740bda5d104efef9e23c5~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "1.png")

去年阿里雲函式計算團隊首個提出在 FaaS 場景下的去中心化快速映象分發技術，團隊所作論文被計算機系統領域的頂級會議 USENIX ATC’21 錄用，入選中國計算機協會（CCF）推薦 A 類國際會議列表（?[詳情點選閱讀](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4NzI5MDM1MQ==&mid=2247490989&idx=1&sn=d6c3b529c30f3b0e38c2180d88479080&chksm=ebcebb2ddcb9323b5eb4c67e1b9013bf7c4af62f554529544fb30e25c32d650714b561b88fcb&scene=21#wechat_redirect)）；今年阿里雲函式計算不斷突破：釋出基於函式畫像的排程演算法論文並被國際雲端計算的首要會議 ACM SoCC 錄用，真正做到能夠保證提升函式資源利用率的同時，達到效能高穩定性。

ACM Symposium on Cloud Computing（以下簡稱 SoCC）是由美國計算機協會主辦、聚焦雲端計算技術的一項學術會議，是雲端計算的首要會議。它彙集了對雲端計算感興趣的研究人員、開發人員、使用者和實踐者，是唯一由 SIGMOD（資料管理特別興趣組）和 SIGOPS（作業系統特別興趣組）聯合主辦的會議, 這個會議在近些年蓬勃發展，旨在聚集資料庫和計算機系統兩大領域的學者，共同推進雲端計算技術在工業界的研究與發展。

此次被錄用的論文為《Owl: Performance-Aware Scheduling for Resource-Efficient Function-as-a-Service Cloud》。

論文靈感誕生於阿里雲 Serverless 產品函式計算，函式計算是阿里雲的函式即服務(Function-As-A-Service)產品。阿里雲函式計算是事件驅動的全託管計算服務。透過函式計算，您無需管理伺服器等基礎設施，只需編寫程式碼並上傳。函式計算會為您準備好計算資源，以彈性、可靠的方式執行您的程式碼，並提供日誌查詢、效能監控、報警等功能。現階段已經覆蓋了**事件驅動、音影片處理、遊戲、物聯網、新零售、AI** 等實際業務場景，並服務於阿里雲、高德、支付寶、淘寶、CBU 等多個業務或專案中。

![2.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c1c488977afa4192a52c590de225d3d7~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "2.png")

上圖是一個經典的 FaaS 排程系統的架構，排程器負載將不同的函式例項排程到叢集中的節點上執行。由於 FaaS 產品函式數量多、函式粒度小、執行時間短的特點，節點的資源利用率較低。簡單地將更多的例項排程到同一個節點上雖然能夠一定程度地提升資源利用率，但是也帶來了資源爭搶和效能下降。

**論文針對這個問題創新地提出了基於函式畫像的排程演算法，在提高資源利用率的同時達到了較好的效能穩定性**：

1. 對於高頻呼叫的函式，排程器會識別不同函式例項在同一個節點共置時的效能表現，以此指導函式例項的排程；

2. 對於低頻呼叫的函式，排程器會統計其執行過程中的實際資源消耗，以此來指導函式例項的排程，同時排程器會監控函式的執行延時，當出現延時上升時透過隔離的手段進行緩解；

3. 排程器還針對閒置的例項進行遷移，將它們從利用率低的節點遷移到利用率高的節點以釋放閒置節點。

![3.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8b2ef9b6976649ef84fd006a94641266~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "3.png")

為了評估演算法的效果，論文根據生產環境典型的函式負載，抽象了 10 個函式，它們覆蓋了不同的程式語言、資源消耗、執行時長、外部依賴。列表如下：

![4.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/7070670a566743b2b156839a13c77d89~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "4.png")

實驗結果表明，在 100 個節點規模下，OWL 排程演算法能夠**節省 43.8% 的資源**，同時**函式執行延時沒有明顯的增加**：

![5.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/5433501cd11a48c7ad19490763325dad~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "5.png")

**排程延時也沒有明顯增加**：

![6.png](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/806c31b0def0476cacdb3e7f0a35075c~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image "6.png")

目前 OWL 的函式畫像能力也已經應用在函式計算線上環境，並取得了不錯的效果。此次論文入選 ACM SoCC，是阿里雲在 Serverless 排程領域的又一次創新。

## *附論文資訊*

*All On Serverless*

*《Owl: Performance-Aware Scheduling for Resource-Efficient Function-as-a-Service Cloud》*

*作者：田黃石，李蘇毅，王驁，王威，吳天龍，楊皓然*

> 論文概述：在雲端計算中，FaaS 是一種非常流行的產品形態，主流的雲產商都提供了對應的平臺。作為平臺構建者我們觀察到大部分的函式例項的 CPU 和記憶體利用率都不高，造成叢集節點的利用率也不高。一個簡單的做法是在節點上超額放置更多的函式例項，但是這可能會帶來資源爭搶和效能下降。另外，函式的外部依賴也可能導致函式的效能下降。
> 
> 在本文中，我們設計了 OWL 排程系統來解決這些問題，達到高資源利用率和效能穩定性。對於低頻呼叫的函式，排程器會統計其執行過程中的實際資源消耗，以此來指導函式例項的排程，同時排程器會監控函式的執行延時，當出現延時上升時透過隔離的手段進行緩解；對於高頻呼叫的函式，排程器會識別不同函式例項在同一個節點共置時的效能表現，以此指導函式例項的排程。同時排程器還針對閒置的例項進行遷移，將它們從利用率低的節點遷移到利用率高的節點以釋放閒置節點。我們實現了 OWL 原型系統並根據生產環境的負載構造了一組測試集。實驗結果表明，OWL 排程系統能夠減少 43.8% 的資源消耗並有效緩解效能下降。

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又一創新！阿里雲 Serverless 排程論文被雲端計算頂會 ACM SoCC 收錄

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