Sonnet：基于WebAssembly的时序敏感边缘计算工作流感知无服务器平台

《IEEE Transactions on Computers》：Sonnet: A Workflow-Aware Serverless Platform for Time-Sensitive Edge Computing with WebAssembly

　　本文针对边缘计算中资源利用率低、服务扩展不灵活的问题，提出了一种名为Sonnet的无服务器平台。该研究采用轻量级WebAssembly作为函数执行环境，结合工作流感知调度与状态管理优化，显著降低了端到端延迟（27%）并提升了系统吞吐量（2.83倍），为资源受限的边缘环境提供了高效的serverless解决方案。

　　

随着智能城市、自动驾驶、云游戏等实时数据处理应用向网络边缘迁移，边缘计算因能显著降低端到端延迟而备受关注。然而传统边缘计算存在两大痛点：一方面，边缘服务器上持续活跃的服务部署导致资源利用率低下，数据显示74%的边缘虚拟机CPU利用率低于10%；另一方面，单体服务部署模式难以实时应对突发请求，常出现部分节点过载而其他节点闲置的资源分配失衡现象。

无服务器计算通过将单体应用解构为事件驱动的短生命周期函数链，为边缘计算提供了新思路。但现有serverless平台主要针对资源丰富的云环境设计，依赖容器或虚拟机等重量级隔离机制，在边缘场景下面临冷启动延迟高、部署密度低、并发受限等挑战。特别是基于容器的方案在并发创建函数时存在全局锁竞争，而进程/线程级方案又存在隔离性缺陷。此外，工作流执行过程中频繁的状态传输成为性能瓶颈，在科学计算等场景中数据传输耗时甚至超过实际计算时间。

针对这些挑战，华中科技大学研究团队开发了Sonnet平台，其技术方法包含四个核心组件：基于LSTM（Long Short-Term Memory）的异步预测器实现工作流行为预测；考虑状态传输与资源平衡的贪心调度算法；通过地址传递优化 intra-node（节点内）传输、采用令牌机制控制 inter-node（节点间）并发的状态协调器；基于Wasmtime运行时，集成快照初始化、线程池和批处理执行的执行管理器。研究使用4节点边缘集群（KVM虚拟机）进行验证，对比平台包括Fission、Nuclio、Spin等主流方案。

性能表现

在恒定请求测试中，Sonnet在并发波动下保持稳定延迟，快照技术使WebAssembly模块初始化时间降至容器方案的5%。高并发场景下，ping服务吞吐量达4335请求/秒，较Nuclio提升1.08倍；网页渲染工作流吞吐量848请求/秒，为Spin的2.83倍。延迟分布分析显示，Sonnet在50请求/秒压力下可使90%网页渲染请求延迟低于50ms，而Spin有50%请求超100ms。

状态传输优化

状态协调器采用内存地址传递机制，使15MB数据包传输吞吐量达204Gbps，分别为共享内存和Redis方案的13.42倍和437.5倍。工作流调度策略测试表明，基于 Benefit 值（计算资源压力与数据传输开销的权衡）的动态部署策略，较轮询和贪心策略进一步降低延迟。

资源利用特性

实验揭示了边缘应用的时间局部性规律：通过自相关函数（ACF）分析发现，30秒内视频分析任务的CPU使用率呈现显著时序相关性（Pearson相关系数>0.8），为LSTM预测模型提供了理论基础。WebAssembly的轻量化特性在此得到充分体现：视频处理函数的磁盘占用仅为26MB（容器为900MB），内存占用50MB（容器为200MB），冷启动延迟500ms（容器为5s）。

研究结论表明，Sonnet通过WebAssembly轻量级隔离、工作流感知调度和状态传输优化三重创新，实现了边缘无服务器计算在延迟、吞吐量和资源效率方面的突破。其技术路径为时序敏感型边缘应用提供了新范式，特别适用于视频处理、实时推理等场景。该成果发表于《IEEE Transactions on Computers》，为边缘计算与无服务器架构的深度融合提供了重要实践参考。