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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于Zygote机制的无服务器计算容器冷启动优化方法，根据函数调用的历史记录预测下一时间段的函数调用次数，并由预测结果根据算法提前准备函数所需依赖，以减少容器冷启动延迟。主要包括通过时间序列预测来较准确地获取下一时间段的函数调用情况。再根据预测结果确定该函数是否启动私有容器，所有不满足条件的获取依赖集合，根据依赖集合对应函数的调用次数、依赖集合中所有依赖的TF值、安装和导入时间，获取所有依赖集合的分数，并按分数由大到小迭代创建Zygote容器，使得在Zygote容器较少的情况下仍可满足未来大多数的函数调用需求，最后针对每个函数调用选取合适的容器执行请求。本发明大大减少了容器冷启动延迟。

主权项：1.一种基于Zygote机制的无服务器计算容器冷启动优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，通过时间序列预测获取下一时间段各函数调用次数，包括：1-1数据预处理：使用包含函数ID、函数调用时间的数据集，将所有待预测函数的每个时间段的调用次数作为特征，对序列长度高于阈值L1且排列熵低于阈值Lh的序列进行预测；排列熵计算公式如下： 其中，Pj为序列相空间重构后与子序列j排序方式相同的概率，k为子序列个数；1-2构建时间序列预测模型：使用TimesNet作为预测模型，使用Tweedie损失函数作为损失函数，Tweedie计算公式如下： 其中，xi为时间序列第i个元素，N为元素数量，μ为期望，ρ为形状参数；按照7:1:2的比例将所述的数据集划分成训练集、验证集、测试集；1-3预测未来的函数调用情况：使用构建好的时间序列预测模型根据各函数每个时间段的调用次数，预测下一时间段各函数的调用次数；步骤二，根据预测的函数调用情况确定容器种类，包括：2-1确定私有容器种类：判断下一时间段各函数调用次数是否大于等于阈值Lp，若满足条件，则发送创建容器实例的命令，执行步骤三；否则，执行步骤2-2；2-2确定Zygote容器种类：首先，获取所有调用次数小于阈值Lp的函数及其对应的调用次数；接着获取所有函数的所有依赖集合，再计算依赖集合i的分数si，以衡量依赖集合i出现频次以及根据该依赖集合创建Zygote容器带来的收益，所述依赖集合i的分数si的计算公式如下： 其中，timesi表示包含依赖集合i的所有函数下一时间段调用次数之和，timeconfiguration表示将依赖集合i安装、导入的平均时间，用来衡量创建该Zygote容器相对其它种类Zygote容器可节省冷启动的时间长短；α、β、γ均为超参数；TFi表示依赖集合i的词频；得到各集合分数后，按分数大小排序，并按以下方法迭代：每次选择分数最高的依赖集合作为新创建Zygote容器的公共域的依赖集合CS，获取所有含有该依赖集合CS的函数，并得到除依赖集合CS的其它依赖，将其作为各函数私有域的依赖集合CP，并同时更新除依赖集合CS其它依赖集合的分数；更新方法为：获取所有包含分数最高依赖集合的函数，对于每个函数j，得到其所有依赖集合，并将得到的所有依赖集合对应的timesi减去函数j的下一时间段调用次数，再更新该依赖集合的分数；迭代结束条件为所有函数均可使用某个Zygote容器获取函数实例或者是当前迭代剩余的依赖集合的分数低于阈值Ls；步骤三，根据控制器命令创建容器主机接收到创建命令后，按命令提前创建对应容器，包括：3-1创建私有容器：直接启动对应函数的镜像，容器内函数依赖均已被下载、安装、导入，且代码已被下载；3-2创建Zygote容器：容器内部设有共享域和每个函数对应的私有域，使用该容器的函数访问共享域和函数对应的私有域；共享域安装、导入了所有函数都需要的依赖；私有域中提前下载了每个函数对应的依赖和代码；步骤四，执行函数调用请求函数调用请求到来后，将请求发送给对应容器，针对每个函数调用，有下述情形之一：4-1使用私有容器执行请求：直接将请求发送给对应函数的私有容器；4-2使用Zygote容器执行请求：获取所有私有域含有该函数的Zygote容器，若由Zygote容器获取函数实例所需时间比启动镜像的时间短，则fork该Zygote容器，接着安装、导入该函数私有域的依赖，并运行代码，最后将请求发送给fork新生成的Zygote容器；否则，按照4-3处理；4-3通过函数镜像执行请求：启动函数对应的镜像，再将请求发送给对应容器。

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