슬롯 생존 예측 및 이벤트 기반 라이프사이클 제어를 통한 적응형 서버리스 리소스 관리

Adaptive Serverless Resource Management via Slot-Survival Prediction and Event-Driven Lifecycle Control

서버리스 컴퓨팅은 인프라 관리 부담을 줄여주지만, 콜드 스타트 지연 및 리소스 활용 측면에서 상당한 과제를 야기합니다. 기존의 정적 리소스 할당 방식은 가변적인 워크로드 환경에서 비효율성을 초래하여 성능 저하나 과도한 비용 발생으로 이어질 수 있습니다. 본 논문에서는 이벤트 기반 아키텍처와 확률적 모델링을 활용하여 서버리스 성능을 최적화하는 적응형 엔지니어링 프레임워크를 제시합니다. 우리는 슬롯 생존 예측을 기반으로 지능적인 요청 대기 전략을 사용하고, 슬라이딩 윈도우 집계 및 비동기 처리를 통해 리소스 라이프사이클을 선제적으로 관리하는 이중 전략 메커니즘을 제안합니다. 실험 결과는 제안하는 방식이 멀티 클라우드 환경에서 콜드 스타트를 최대 51.2%까지 줄이고, 기존 방식에 비해 비용 효율성을 약 2배 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

Serverless computing eliminates infrastructure management overhead but introduces significant challenges regarding cold start latency and resource utilization. Traditional static resource allocation often leads to inefficiencies under variable workloads, resulting in performance degradation or excessive costs. This paper presents an adaptive engineering framework that optimizes serverless performance through event-driven architecture and probabilistic modeling. We propose a dual-strategy mechanism that dynamically adjusts idle durations and employs an intelligent request waiting strategy based on slot survival predictions. By leveraging sliding window aggregation and asynchronous processing, our system proactively manages resource lifecycles. Experimental results show that our approach reduces cold starts by up to 51.2% and improves cost-efficiency by nearly 2x compared to baseline methods in multi-cloud environments.