一种基于统一排队模型的框架，用于在突发性工作负载下对无服务器自动伸缩策略进行比较评估

arXiv:2610.35564v1 发布类型：新 提要：无服务器计算平台必须在适应高度突发且不可预测的工作负载的同时，确保服务质量（QoS）。为应对工作负载的波动并同时满足QoS要求和服务等级协议（SLA），这些平台依赖于自动资源伸缩。商业化的函数即服务（FaaS）平台采用不同的自动伸缩策略，以动态调整活跃函数实例的数量和可用的处理能力。在本研究中，我们对三种具有代表性的自动伸缩策略进行了建模与比较：按请求伸缩（SPR）、并发级别伸缩（CLS）以及基于指标的伸缩（MBS）。为了实现独立于各厂商专有实现的系统化评估，我们……