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Scale Interoperable Composite Backend Services With AFCL Workflows in Serverless Sky Computing
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OA
AI
DOI：10.1109/TNSM.2025.3592700.png)
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摘要
En 中文
云服务提供商提供基于ML的服务器无、预训练的后端即服务（BaaS）服务，用于通过单次API调用执行翻译或语音转换等任务。然而，对于更复杂的转换，用户将多个BaaS服务组合成无服务器工作流以克服单个服务的局限性。本文研究了Sky Computing中此类复合BaaS服务的可扩展性和互操作性，重点关注AWS与GCP之间的动态服务提供商选择。我们开发了两种可扩展的复合BaaS服务，并提出了一种新型方法来联合BaaS服务，提供两种互操作性机制：（1）通过工作流和（2）通过函数，实现云服务提供商的无缝集成和动态选择。实验表明Sky Computing中存在显著的运行时变异性，极端离群值高达$12.9 \times $，使得简单的平均策略不适合确定最优配置。除了FaaS性能模型中已知的热启动和冷启动效应外，我们还识别出四种额外的异常类别，当FaaS与BaaS结合时，会产生远超基准性能不稳定的极端离群值。最后，我们提出一个理论框架来解释这些行为并减轻其影响，为可靠且可扩展的复合BaaS工作流铺平道路。
Keyword:
Backend-as-a-Service
interoperability
serverless
workflows
期刊
IF:
5.4
论文数:
549
被引数:
9.2K
机构
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