近日，我院王鹏伟老师课题组在Serverless（服务器无感知计算）方面的研究工作被CCF A类期刊IEEE TC接收。到目前为止，该课题组已在云计算与Serverless研究领域取得了系列重要进展，发表了多篇CCF A/B类论文。

Serverless是当前云计算系统与软件核心技术一体化研发的前沿热点，其为应用程序开发提供了一种全新的系统架构，聚焦业务价值，屏蔽底层基础设施复杂性，充分体现了以应用为中心的理念。一个典型的Serverless系统架构如图1所示，目前最流行的Serverless开源平台之一Apache OpenWhisk正是基于该架构。

图1. 一个典型的Serverless系统架构

现有Serverless系统的扩缩容与调度机制在动态工作负载下存在静态阈值限制、扩缩容滞后及资源碎片化等挑战性问题，难以灵活应对不同函数的负载特性。为此，此次接受的论文《Optimizing Serverless Performance through Game Theory and Efficient Resource Scheduling》提出了一种基于函数调用模式分析的扩缩容机制和双层优化调度策略，以增强Serverless系统的资源管理与任务分配能力。

首先，在扩缩容机制中引入Hawkes过程，基于历史调用记录量化函数调用“温度”，并利用粒子群优化算法设定参数，确保系统在稳定调用模式下的温度波动最小化。在此基础上，通过滑动窗口分析调用温度的变化趋势，触发扩缩操作并确定具体的扩缩数量。其次，在调度机制中借鉴装箱策略优化容器分布，降低资源碎片化。引入“CPU饥饿度”结合内存利用率评估最优节点。采用双层优化与超时回收机制，提高资源利用率，实现高负载下的高效调度与快速响应。最后，通过动态调用温度感知与资源分布优化的结合实现了扩缩容与调度的深度联动。系统能够在高负载场景下快速响应资源需求变化，同时避免资源浪费。在突发流量场景下，扩缩容机制根据调用温度提前扩展容器，而调度机制则通过装箱策略将任务高效分配至新增容器，从而实现资源的精准匹配与高效利用。

图2. 实验结果对比

实验结果表明，本研究提出的扩缩容与调度协同机制在多个性能指标上均显著优于现有方案，特别是在吞吐量、成本与延迟的权衡方面表现出色。

IEEE Transactions on Computers属于中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际期刊，是计算机系统领域最权威的国际学术期刊之一，主要关注计算机体系结构、并行与分布式计算以及存储系统等领域的重要科学进展。