Serverless computing promises fine-grained elasticity and operational simplicity, fueling widespread interest from both industry and academia. Yet this promise is undercut by the cold setart problem, where invoking a function after a period of inactivity triggers costly initialization before any work can begin. Even with today's high-speed storage, the prevailing view is that achieving sub-millisecond cold starts requires keeping state resident in memory. This paper challenges that assumption. Our analysis of existing snapshot/restore mechanisms show that OS-level limitations, not storage speed, are the real barrier to ultra-fast restores from disk. These limitations force current systems to either restore state piecemeal in a costly manner or capture too much state, leading to longer restore times and unpredictable performance. Futhermore, current memory primitives exposed by the OS make it difficult to reliably fetch data into memory and avoid costly runtime page faults. To overcome these barriers, we present Spice, an execution engine purpose-built for serverless snapshot/restore. Spice integrates directly with the OS to restore kernel state without costly replay and introduces dedicated primitives for restoring memory mappings efficiently and reliably. As a result, Spice delivers near-warm performance on cold restores from disk, reducing latency by up to 14.9x over state-of-the-art process-based systems and 10.6x over VM-based systems. This proves that high performance and memory elasticity no longer need to be a trade-off in serverless computing.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员