論文の概要: Transformer-Based Model for Cold Start Mitigation in FaaS Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11338v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 16:12:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:06:59.443648
• Title: Transformer-Based Model for Cold Start Mitigation in FaaS Architecture
• Title（参考訳）: FaaSアーキテクチャにおける冷間開始緩和のための変圧器ベースモデル
• Authors: Alexandre Savi Fayam Mbala Mouen, Jerry Lacmou Zeutouo, Vianney Kengne Tchendji,
• Abstract要約: アイドルF関数が呼び出されるとコールドスタートが発生し、フルタイムのプロセスが必要になるため、レイテンシが増加し、ユーザエクスペリエンスが低下する。 コールドスタート緩和のための既存のソリューションは、呼び出しパターンの一般化と実装の複雑さの点で制限されている。 本稿では,Fアーキテクチャにおけるコールドスタートの影響を軽減するためにTransformerモデルを活用する革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.99833362998488
• License:
• Abstract: Serverless architectures, particularly the Function as a Service (FaaS) model, have become a cornerstone of modern cloud computing due to their ability to simplify resource management and enhance application deployment agility. However, a significant challenge remains: the cold start problem. This phenomenon occurs when an idle FaaS function is invoked, requiring a full initialization process, which increases latency and degrades user experience. Existing solutions for cold start mitigation are limited in terms of invocation pattern generalization and implementation complexity. In this study, we propose an innovative approach leveraging Transformer models to mitigate the impact of cold starts in FaaS architectures. Our solution excels in accurately modeling function initialization delays and optimizing serverless system performance. Experimental evaluation using a public dataset provided by Azure demonstrates a significant reduction in cold start times, reaching up to 79\% compared to conventional methods.
• Abstract（参考訳）: サーバレスアーキテクチャ、特にFaaS(Function as a Service)モデルは、リソース管理を簡素化し、アプリケーションのデプロイメントのアジリティを高める能力によって、現代のクラウドコンピューティングの基盤になっています。 しかし、重要な課題は、コールドスタートの問題である。 この現象はアイドルFaaS関数が呼び出された時に発生し、完全な初期化プロセスが必要になるため、レイテンシが増加し、ユーザエクスペリエンスが低下する。 コールドスタート緩和のための既存のソリューションは、呼び出しパターンの一般化と実装の複雑さの点で制限されている。 本研究では,FaaSアーキテクチャにおけるコールドスタートの影響を軽減するためにTransformerモデルを活用した革新的なアプローチを提案する。 我々のソリューションは、関数の初期化遅延を正確にモデル化し、サーバーレスシステムのパフォーマンスを最適化する。 Azureが提供するパブリックデータセットによる実験的評価は、従来の方法に比べて79\%まで、コールドスタート時間の大幅な削減を示している。

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