大赛介绍
第四届云原生编程挑战赛，是由阿里云主办，云原生应用平台、天池联合承办的云原生著名品牌赛事。
自 2015 年开始，大赛已经成功举办了八届，并从 2020 年开始升级为首届云原生编程挑战赛，共吸引了超过 53000 支队伍，覆盖 10 余个国家和地区。
本届大赛将深度探索 Serverless、容器、微服务三大热门领城，为热爱技术的年轻人提供一个挑战云原生技术问题的舞台，希望用技术为全社会创造更大价值。大家赶快参赛吧！
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以下赛道可任选 1 个或全部扫码报名：
赛道一：针对 Serverless 场景冷启动问题的弹性优化
赛题背景
随着云计算技术的快速发展，Serverless 计算作为一种新的计算范式，正在逐步取代传统的 Serverful 计算模式。Gartner、Forrester 等研究报告显示，越来越多的开发者正在转向 Serverless 计算，这种趋势预示着它可能成为未来云计算的主流范式。Serverless 计算作为一种全新的系统架构，为应用程序开发提供了更为高效和低成本的解决方案。其三大核心优势，即弹性伸缩、按需付费以及聚焦业务降低 OPS，使其在云计算领域获得了广泛的认可。开发者可以通过 Serverless 从繁琐的资源管理和性能优化中解脱出来，就像数十年前汇编语言演变到高级语言的过程一样，让工程师的生产力再次发生变革。
与此同时，得益于硬件技术的飞速进步和算法的不断优化，大模型的人工智能技术已经在各行各业得到了广泛应用。大模型 AI 能处理和分析大规模复杂的数据，从而显著提升工作效率和决策能力。例如，AI 生成内容（AIGC）已经能够自动生成新闻报道、科技资讯等各类文章，甚至创作音乐和绘画作品，预示着 AIGC 将成为数字内容创作的重要手段。
在这样的背景下，云原生技术在面向 AI 场景的生产级解决方案中扮演着越来越重要的角色。然而，对于 AI 应用，其请求和后端资源调度的需求远高于传统的微服务应用。这种差异主要源于AI应用对资源的消耗特别大。例如，一块 A10 GPU 卡启动的 Stable Diffusion 服务一次只能处理个位数的文本绘图请求。一旦请求过多，服务就可能出现超时情况。并且，AI 应用通常有大镜像，启动时间较长。这些都对精准的资源调度和实例匹配提出了挑战。因此，尽可能地复用应用实例变得非常重要，否则频繁地创建新实例将极容易引发请求超时的问题。
下面分别对 Kubernetes 中 Pod 的启动过程和 FaaS 的函数冷启动过程进行解构，可以看看里面涉及到的具体过程：
- Kubernetes 中 Pod 启动过程拆解
Kubernetes Pod 冷启动过程
- FaaS 函数的启动过程
FC 函数冷启动过程
已有的 Serverless 产品解决方案，如阿里云的 ASK（Serverless Kubernetes）[1]和函数计算 FC[2]，都支持资源的按需调度和使用，可以根据应用实际需要资源自动伸缩。然而，在伸缩过程中，资源分配会带来冷启动问题，这意味着应用实例的启动和初始化时间可能会长达几分钟。因此，Serverless 框架会预热应用实例，并在调用结束后保留部分实例以降低冷启动的几率。然而，维持更多的空闲实例会增加资源成本。因此，如何在资源成本和请求延迟之间取得平衡，是 Serverless 技术在未来发展中需要继续探索和解决的问题。在 AI 场景下资源成本与请求延迟 RT 的平衡这个诉求更加的明显，因此我们需要一个 AI 场景的 Serverless 弹性链路优化的技术创新。
题目解析
Serverless 计算服务为用户提供了一种无需管理服务器或其他基础设施的计算方式，使得用户可以更专注于业务代码的开发。在 Serverless 框架中，计算资源的准备以及用户代码的弹性、可靠运行都由框架负责。用户无需预先配置服务器资源，只需按需付费，避免了因闲置资源产生的额外费用。实现这种模式的背后，依赖于一套调度策略、容量预估和冷启动优化技术，这套技术能够有效地降低应用的响应时间，同时尽可能地减少资源使用。因此，要达到这样的效果，我们需要在调度、容量规划和冷启动加速这三个方面进行深入的研究和优化。
在 Serverless 架构中，通常需要一个网关来接收并转发流量，将请求转发到后端实例。同时，还需要一个 Scaler 模块来控制后端实例的数量，以便尽可能地使实例数与请求资源的需求相匹配。因此，Scaler 模块可以说是 Serverless 架构的核心组件，这个模块的智能程度将直接决定 Serverless 平台的成本控制水平。例如，Kubernetes 社区的 HPA[3] 和阿里云容器服务的 AHPA[4] 都是典型的 Scaler 模块的实现方案。
AI 场景下的流量和应用实例的调度匹配
本赛题的主要任务是要求选手实现一个 Scaler 模块的功能。在实际生产环境中，一个 Scaler 模块需要解决许多工程问题以实现弹性伸缩的功能，但是这些具体的工程问题往往与实际的运行环境和技术栈有关。因此，本赛题通过仿真框架屏蔽了因环境而异的复杂工程细节，让选手可以专注于 Scaler 模块的核心逻辑。
如下图所示，选手主要目标是实现 Scaler 模块的功能。在本赛题的设计中，Scaler 模块会需要提供两个接口的服务，并且仿真框架也会提供三个接口供 Scaler 调用。
选手需要实现一个遵循 gRPC 协议的 Scaler，Scaler 是一个 grpc 的服务， 需要实现对外的两个接口，包括实例申请接口 Assgin 和 实例释放接口 Release。选手基于 Scaler[5]进行二次开发，并将开发完成的 Scaler 镜像上传到 ACR(阿里云容器镜像服务) 。镜像部署至 ASK(阿里云无服务器 Kubernetes 容器服务[6])做仿真验证。数据集内容是一条一条的请求描述，请求描述中包含目标 slot 的规格、以及请求执行时间等信息。验证框架会自动调用选手 Assign/Release 来为请求分配资源，执行结束后返回测试结果。当然，Scaler 是一个需要细化完善的 grpc 的服务， 除了对外提供的 Assgin 和 Release 接口， 自身也需要有其他一些服务功能，比如定时逻辑实现对应用实例生命周期管理等。
解题思路
在请求到来时，Assign 过程中没有可用的实例时，会产生冷启动时延。这种时延主要由创建实例的时间和初始化应用的时间构成。如果提前创建了实例，甚至提前初始化了应用，就能减少本次冷启动的延迟。
在 Assign 流程的过程中，如果正在等待创建 Slot（CreateSlot）或初始化实例（Init）时，出现了新的空闲实例，那么可以立即使用这个新的空闲实例，而不需要等待冷启动的完成，从而减少 Assign 的延迟。
在 Idle 过程中，如果保留实例而不释放，那么在下一次调用时可以重用这个实例，但是这会增加实例的使用时间。
你可以设计一个合理的算法，使得性能和成本达到更好的平衡，比如根据不同的请求执行时间和频率，实例的释放时机可能会有所不同。
- 当同类型请求密集时：可以保留实例，不立即释放，降低冷启动的时延。
- 当同类型请求稀疏时：可以立即释放实例，避免实例长时间闲置带来的资源浪费。
但是，在合适的情况下采取合适的策略往往需要选手对请求的分布状况有所判断。选手可以通过规则性的编程来实现这一目标，当然也可以通过设计自己的机器学习算法来识别数据集的周期性，进而依据预测结果来采取不同的措施。需要强调的是，并不是所有的数据集都具有明显的周期性，选手的算法需要具备较强的普适性。
总结
Serverless 正像一股新生力量，引领云计算的发展方向。它为我们带来了新的思维方式和工作方式，让我们可以更快、更好地创新和交付我们的产品和服务。因此，理解并掌握 Serverless 技术，无疑是我们每一个云原生技术从业者和爱好者应该具备的能力。在本次挑战赛中，我们期待你能够发挥出你的创新精神和技术才能，来解决我们为你准备的挑战。期待各位选手都取得自己满意的成绩！
相关链接：
[1] ASK（Serverless Kubernetes）
https://help.aliyun.com/zh/ack/serverless-kubernetes/product-overview/ask-overview
[2] 函数计算 FC
https://www.aliyun.com/product/fc
[3] HPA
https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/
[4] AHPA
https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/ahpa-overview-1
[5] Scaler
https://github.com/AliyunContainerService/scaler
[6] 无服务器 Kubernetes 容器服务
https://help.aliyun.com/zh/ack/serverless-kubernetes/product-overview/ask-overview
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