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Energy-Aware Resource Scheduling for Serverless Edge Computing
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AI
DOI：10.1109/CCGrid54584.2022.00028.png)
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摘要
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在本文中，我们提出了用于无服务器边缘计算的能量感知调度。能源意识至关重要，因为在许多物联网 (IoT) 域中，边缘节点旨在由可变的可再生能源供电，从而使低功率和/或过载 (瓶颈) 节点不可用，并且不运行其服务。这种意识也是必需的，因为无服务器以前没有解决能源挑战，这主要是由于其起源于云计算。为了实现这一目标，我们在无服务器边缘计算中正式建模了一个能量感知的资源调度问题，给出了一个电池供电和可再生能源供电的节点集群。然后，我们设计了面向区域和基于优先级的算法，以提高瓶颈节点的操作可用性。作为资产，我们的算法coins为了服务质量 (QoS) 的利益而对粘性卸载和热调度进行了术语。我们使用Raspberry pi集群上的真实世界实现来评估我们的建议，该集群支持容器编排，Kubernetes和无服务器计算，OpenFaaS，其中边缘节点由真实世界的太阳能辐射供电。实验结果在帮助瓶颈节点的操作可用性同时保持QoS方面实现了高达33% 的显着改进。凭借能源意识，现在无服务器可以无条件地在边缘提供其资源效率和可移植性。
Keyword:
edge computing
Serverless
function-as-a-service
energy-aware
scheduling
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