ALPS

Alpen: Pembukaan Adaptif, Penjadwal OS Prioritas untuk Fungsi Tanpa Server

Ringkasan

Selamat datang di Proyek Penjadwal Alps. Penjadwal kernel inovatif kami dirancang untuk meningkatkan kinerja beban kerja fungsi-sebagai-layanan (FAAS), yang dikenal dengan sifatnya yang lebih jauh, sangat bersamaan, dan murni. Penjadwal OS yang ada, seperti Linux benar -benar adil (CFS), sering gagal memenuhi tuntutan unik fungsi tanpa server, terutama yang memiliki waktu eksekusi yang singkat. Alps membahas tantangan ini dengan mendekati prinsip-prinsip waktu proses tersisa (SRPT) dengan kerangka kerja yang kuat pada CFS, memberikan solusi penjadwalan OS yang dinamis dan sadar aplikasi.

Memulai instruksi

Untuk ATC'24 Artefact Review, untuk menghemat upaya pengulas, kami sangat menyarankan agar pengulas menggunakan mesin pengembangan khusus kami. Kami akan memberikan dukungan untuk memastikan bahwa pengulas memiliki akses penuh ke mesin selama proses peninjauan artefak.

Diperlukan sistem operasi

Kami telah mengimplementasikan Alpen berdasarkan Linux Kernel Versi 5.18-RC5. Anda harus mengkompilasi dan menjalankan Pegunungan Alpen di kernel. Kami merekomendasikan membangun kernel berdasarkan Ubuntu 22.04 lts.

Diperlukan perangkat lunak

Perangkat lunak yang tepat yang digunakan untuk membangun Alpen sebagai berikut:

• GCC
  • Versi: 11.4
• pergi
  • Versi: 1.21.10
• bpftool
  • Versi: 5.14.0
• jadwal
  • Versi 1.3.0

Selain itu, kami memodifikasi dan menyediakan binari softwares yang tepat untuk menjalankan layanan FAAS.

• Buruh pelabuhan
  • Klien Docker
    • Versi: 20.10.25
  • Dockerd
    • Versi: 20.10.25
  • RUNC
    • Versi: 1.1.10
  • containerd:
    • Versi 1.6.24
• OpenLambda:
  • Commmit Hash: 92fbdfe

Instalasi langkah demi langkah

Instalasi GCC

 apt update -y
sudo apt install build-essential
gcc --version 

Pergi instalasi

Unduh arsip biner bahasa go

 wget https://go.dev/dl/go1.21.10.linux-amd64.tar.gz
sudo tar -xvf go1.12.linux-amd64.tar.gz
sudo mv go /usr/local

Lingkungan Pengaturan GO, termasuk GOROOT dan GOPATH . Tambahkan variabel lingkungan ke ~/.profile .

 export GOROOT=/usr/local/go
mkdir $HOME/project
export GOPATH=$HOME/project
export PATH=$GOPATH/bin:$GOROOT/bin:$PATH

Verifikasi instalasi

 ~$ go version
~$ go version go1.21.10 linux/amd64

bpftool

Klon BPFTOOL Repositori dan Bangun Instruksi Instalasi berikut

 git clone --recurse-submodules https://github.com/libbpf/bpftool.git

jadwal

Instal SCRETTOOL oleh Apt

 sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y schedtool

Buruh pelabuhan

Klone Alps Repository dan Copy Docker Binaries ke /usr/sbin

 git clone https://github.com/fishercht1995/ALPS.git
cd docker_binaries
cp binary-client/* /usr/bin/
cp binary-daemon/* /usr/bin/

OpenLambda

Bangun gambar pekerja

 cd experiments && make imgs/lambda

Kami memodifikasi OpenLambda untuk mendukung skema konfigurasi ALPS JSON. Kami menyediakan biner ol dan contoh file konfigurasi di experiments/ . Selain konfigurasi OL, ALPS memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan meta fungsi untuk membedakan penjadwalan dalam kernel sebagai berikut:

 "seal_priority": "Function UID",
"function_name" : "Function Name",

Contoh Hello-Word

Mulai Layanan Docker

 cd experiments && ./docker.sh

Jalankan Penjadwal Frontend Alps

 cd frontend && python main.py

Bangun dan Jalankan Backend Pegunungan Alpen

 mv LINUX_SOURCE /Linux
cd backend
make bpf && make alps
./alps.o

Jalankan OpenLambda

 cd experiments && ./ol worker --path={PATH}

Sekarang memohon lambda Anda

 curl -X POST http://localhost:5002/run/fib 
     -H "Content-Type: application/json" 
     -d '{"n":"30", "id":"20", "job":"fib"}'

Instruksi terperinci

Untuk menguji kinerja Pegunungan Alpen , kami menyediakan beberapa skrip penolong, pertama, mulai dan hapus banyak fungsi:

 cd experiments
./init_function.sh # init functions
./delete_function.sh # delete function workers

Kemudian mulailah Frontend dan Backend.

 cd frontend && python3 main.py --alpha 1 --beta 1 --ml avg --exp_result ../experiments/seals
cd backend && ./alps.o

Kirimkan Permintaan Benchmark oleh HTTP Client

 go build run.go
cd http_client && ./test.sh 

Studi ablasi

Penjadwal Frontend menawarkan dua parameter untuk mengontrol penyempurnaan kebijakan. Secara pasti, penyesuaian kebijakan diaktifkan

 python3 main.py

Dan pengguna dapat menonaktifkan finetuning dan kelebihan yang tidak dapat diprediksi

 python3 main.py --unpred --overload 

Analisis Sensitivitas

Pengguna dapat mengontrol parameter kebijakan

 python3 main.py --alpha 1 --beta 1 --theta 50 --gamma 1

Pengguna juga dapat mengubah metode pembelajaran mesin dengan

 python3 main.py --ml avg
python3 main.py --ml LR

Tes untuk beban kerja yang berbeda

Untuk menguji berbagai pelacakan beban kerja, ganti file beban kerja (exp) di folder http_client . Secara default, beban kerja dihasilkan oleh Huawei Trace, dan kami menawarkan beban kerja yang dihasilkan Azure (Azure) di folder yang sama.