《Future Generation Computer Systems》：Carbon-aware offloading with function variants for serverless computing in the cloud-to-edge continuum
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函数即服务（FaaS）范式已发展为传统云计算服务的演进，承诺更简便的开发与运维、更细粒度的定价以及无缝的可扩展性。随着网络边缘及云边连续体（cloud-to-edge continuum）中计算能力的普及，FaaS的采用已扩展到传统云数据中心的边界之外。然而，
函数即服务（FaaS）范式已发展为传统云计算服务的演进，承诺更简便的开发与运维、更细粒度的定价以及无缝的可扩展性。随着网络边缘及云边连续体（cloud-to-edge continuum）中计算能力的普及，FaaS的采用已扩展到传统云数据中心的边界之外。然而，在这样动态、分布式且异构的环境中，出现了额外的挑战，包括如何通过计算卸载应对负载峰值，以及如何以碳和能源感知的方式执行函数。在本文中，研究人员通过引入一种基于空间工作负载转移和函数变体（即多种实现方式，在计算需求、准确性和能耗之间进行权衡）的碳感知与服务质量（QoS）感知函数卸载方法，来应对这些挑战。该解决方案针对跨越云边连续体的FaaS系统，该系统承载属于多个具有不同QoS需求的服务类别的用户。通过在运行时求解线性规划问题，该方法确定如何分配可用资源以优化碳排放与QoS满意度之间的权衡。大量模拟实验表明，在相同货币预算下，与最先进的基线相比，该方法平均允许30%更多的请求满足QoS要求，同时因函数执行产生的碳排放减少20%。
随着云计算的演进，函数即服务（FaaS）范式作为无服务器计算的核心实现，提供了轻量级、按需执行的特性，并逐渐从传统数据中心扩展到云边连续体（cloud-to-edge continuum）。然而，在动态、分布式且异构的环境中，面临负载峰值下的计算卸载和碳与能源感知执行两大挑战。现有研究如Caribou、EnergyLess等虽关注可持续性，但多聚焦于单一机制（如放置、频率缩放、时间转移），缺乏同时利用空间工作负载转移和函数变体（function variants）来联合优化碳排放与服务质量（QoS）的集成方案。为此，研究人员提出了一种碳与QoS感知的卸载策略，旨在最小化碳足迹并最大化多服务类别下的效用。
该研究在《Future Generation Computer Systems》发表，通过模拟实验验证了其有效性：在相同货币预算下，与最先进基线相比，QoS满足率平均提升30%，函数执行碳排放降低20%。
主要关键技术方法包括：（1）两层级决策框架，节点采用轻量级随机化启发式算法处理请求，概率向量通过周期性求解线性规划（Linear Programming, LP）问题更新；（2）空间工作负载转移，根据实时碳强度（carbon intensity）动态选择不同地理区域的云或边缘节点；（3）函数变体选择机制，边缘节点可选用低资源消耗的变体实现，在精度与能耗间权衡。实验使用Electricity Maps的真实碳强度轨迹（法国、波兰、意大利北部，2023年1月1日至3日，小时粒度）。
研究结果如下：
• 棕色场景与云专属成本模型（6.3.1）：在最近云区域碳强度高的设置下，比较了多种策略。CO2&QoS策略（α=0.5）在预算0.2$/h时与EnergyLess效用相近，但碳排放降低20%（仅考虑函数执行）；预算升至2$/h时，CO2&QoS效用比EnergyLess高40%，碳排放更低。CO2策略优先使用变体和绿色云区域，QoS策略则倾向最近高碳云区域。CO2&QoS平衡两者：标准请求采用排放最小化策略，关键请求保留默认函数以保证效用。
• 棕色场景与仅边缘执行（6.3.2）：为隔离变体影响，禁用云卸载。CO2&QoS启用变体后，关键请求完成量增加46.29%，标准请求增加44.72%，吞吐量提升170.51%，同时碳排放降低，表明变体在资源受限的边缘可同时提升性能与可持续性。
• 云与边缘成本模型（6.3.3）：引入边缘执行成本后，依赖边缘的策略预算消耗增加，但碳排放与效用趋势与云专属模型一致，CO2&QoS仍保持良好平衡。
• 绿色场景（6.3.4）：在低碳区域，所有策略碳排放相近（除随机策略），碳感知策略减排收益有限，但效用差异明显，QoS导向策略（包括CO2&QoS）仍保持最高效用。
• 可扩展性分析（6.4）：LP求解时间随函数数量增长，在128个函数、5个云区域时约650ms，5个变体时约2.5s，适合异步更新。计算开销轻量，可部署于大规模系统。
讨论部分指出，模拟环境简化了底层效应（如操作系统开销、网络拥塞），线性功耗模型忽略非线性行为和硬件优化，碳足迹可能被低估；QoS满足以二进制截止期限表示，未涵盖百分位SLO；变体精度与ρ的线性假设可能简化真实关系；硬件同构、工作负载合成、状态函数未考虑等威胁有效性。未来方向包括引入预测机制、考虑冷启动能耗、异构硬件、工作流扩展等。
研究结论：本文提出了一种高效方法，用于确定云边连续体FaaS中碳与QoS感知的卸载策略，利用空间工作负载转移和函数变体作为关键机制，权衡碳排放、QoS满意度和精度。两层级框架（轻量级启发式+线性规划优化）在预算约束下最小化碳排放并最大化效用。模拟证实，在相同预算下，函数执行碳排放降低20%，QoS满足请求数增加30%。未来将向主动式方法扩展，纳入冷启动能耗及工作流碳足迹。
