Serverless从入门到进阶:架构、原理与实践(2).docx
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1、当前FaaS平台主要运行在CPU的硬件上,而在特定领域如机器学习,GPIJ计算是十分必要的,它为许多算法和工作流提供了非常重要的加速作用。因此,RISE1ab团队在调研如何将GPU和Server1ess计算以更好的方式结合在一起。由于成本或价格等原因,当前商业化的FaaS平台并没有提供GPU函数,这是因为GPU服务器的价格昂贵,需要针对机器利用率做进一步优化后才能真正实现商业化应用。内核即服务(Kerne1asaService,KaaS)的概念,类似FaaS平台支持Node.js和PythOn等不同类型的运行时,KaaS中的运行时支持的是面向GPU的编程语言,如CUDA、OpenC10但目前研
2、究的主要挑战在于,是否可以完全通过GPU语言编写KaaS服务,从而摆脱对CPU代码的依赖。图15-3可以进一步解释这个理念,Server1essGPU有两种实现方式:第一种是在函数平台同时提供CPU和GPU的支持,即每个函数的底层架构既有CPU、内存卡,也有GPU加速器。这种架构也是当前较为通用的支持方式。图15-3Server1essGPU支持方案1第二种实现方式在技术层面有更高的挑战。有挑战的地方在于,是否可以像图15-4一样,提供一个只有GPU的纯GPU底层来运行函数呢?这样可以彻底区分CPU/内存型函数和GPU型函数,由于当前从通信模式上还比较难将CPU和GPU从硬件上彻底分开,这将是
3、研究中比较大的一个挑战。图15-4Server1essGPU支持方案215.2.2SerVer1eSS文件系统由于FaaS平台在状态性存储和共享方面还存在着较多限制,因此Server1ess文件系统状态性方面的优化也是一个非常有价值的研究方向。图15-5可以解释当前Server1ess计算的状态共享/存储模式。Server1ess架构的状态性主要有两个层面。在计算层,主要通过FaaS提供服务,特点是实例之间相互隔离,并且只有短暂的状态性。短暂的状态性指的是FaaS服务运行完毕后,销毁实例,状态也随之销毁。如果希望永久存储,则需要将云函数运行时的状态持续写入存储层即BaaS服务中(例如对象存储、
4、KT存储等),实现状态信息的长期存储和共享。图15-5Server1ess状态存储但这样的模式面临着两个重要问题:一方面是延迟问题,也是许多BaaS服务目前存在的问题;另一方面,对象存储或者KT存储是通过AP1提供服务的,并不能感知底层的存储情况,因此在开发应用或迁移时难以信任这些存储资源(改变了以往的开发使用方式)。那么,用户的诉求很简单,是否可以在云端提供与本地磁盘一样的存储能力呢?这就是SerVerIeSS云函数文件系统(C1oudFunctionFi1eSystem,CFFS)要提供的能力。该文件系统有以下几个特点。- 基于标准的POSIXAPI文件系统,提供持久化的存储能力。- CF
5、FS提供了透明传输机制,也就是在函数启动时,CFFS也随之启动一个传输管道;而当函数销毁时,这个传输会被提交。这样做可以获取函数执行过程中的许多状态信息。- 虽然通常情况下传输会对性能有影响,但如果能够积极利用本地状态和缓存,这种方式相比传统的文件存储系统,对性能有更好的提升。CFFS在云服务商的FaaS环境中运行,在前端通过标准的PoSIXAP1进行调用,后端的存储系统则利用了缓存,专为云函数FaaS设计并提供服务。除了CFFS之外,研究课题CIoUdbUrSI也是致力于解决SerVer1eSS中状态问题的项目。相比而言,CIoUdbUrSt侧重于将SerVerIeSS应用在状态敏感、延时敏
6、感的场景中,例如社交网络、游戏、机器学习预测等。C1OUdbUrSt主要基于PythOn环境,能够低延迟地获取共享可变状态。和CFFS类似,C1oUdbUrSt也在函数执行器中利用数据缓存提升性能。但和CFFS不同的是,C1oudburst可以保证因果一致性,以达到更好的性能。实验结果也表明了,C1OUdbUrSt有很强的性能优势:在相同条件下,用了Dynan1ODB服务的1aInbda函数约有239ms的延迟,而用C1oudburst的延迟低于10ms。15.2.3Server1ess数据中心另一个研究方向是Server1ess数据中心。当我们思考服务器的组成时,一般会想到CPU、内存,有时
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