EcoLife: Carbon-Aware Serverless Function Scheduling for Sustainable Computing

Metadane

• Autorzy: Yanqi Jiang, Rohan Basu Roy, Baolin Li, Devesh Tiwari
• Rok: 2024
• Źródło: SC24 (International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis), IEEE 2024, pp. 1–15
• Status: to-read
• Pochodzenie: Wyekstrahowane z sun-green-or-fast-serverless-2026 [ref 22]
• Tagi: #to-read #reference #serverless #faas #carbon-awareness #scheduling #particle-swarm-optimization #project/js-runtime-energy

Notatki

EcoLife to state-of-the-art baseline dla LACE-RL. Używa Particle Swarm Optimization (DPSO) do co-selekcji czasów keep-alive i generacji sprzętu dla minimalizacji carbon. Osiąga dobre wyniki carbon (LCP 217.96 vs LACE-RL 178.84), ale jest 4600× wolniejszy przy inferencji (4522s vs 0.96s dla 64k wywołań).

Kluczowe dla projektu JE: nie uwzględnia energetycznych różnic między runtimeami — LACE-RL rozszerza o λ_carbon, ale ani EcoLife ani LACE-RL nie różnicują energii cold-start per runtime (Node.js vs Python vs Bun).

Publikacja dodana automatycznie z bibliografii. Dodaj PDF aby wygenerować pełne podsumowanie używając /summarize-paper jiang-ecolife-carbon-serverless-2024