Cost minimization in function-as-a-service computing

Hizmet olarak işlev (Function-as-a-Service) mimarilerinde fiyatlandırma bir çok faktör hesaba katılarak yapılmaktadır. Bu faktörlerden birisi, bir bulut servis sağlayıcıya konuşlandırılan işlev için ayrılacak olan hafıza miktarıdır. Hafıza miktarının yüksek seçilmesi fiyatlandırmayı gereksiz arttıracaktır. Diğer yandan hafızanın düşük seçilmesi fiyatlandırmada rol oynayan diğer bir faktör olan çalışma süresini arttıracaktır. Ayrıca, yetersiz hafıza miktarı işlevin kalitesini de düşürecektir. Bu tez çalışmasında, sunucusuz işlevler için ayrılan hafıza miktarını otomatik olarak eniyileyen bir yaklaşım sunulmaktadır. İlk olarak söz konusu işlevin farklı hafıza değelerindeki performans ölçümleri kullanılarak bir regresyon modeli oluşturulmaktadır. Konfigürasyon uzayı ve regresyon modeli kullanılarak amaç fonksiyonu ve kısıtları belirlenmektedir. Bu verileri kullanarak elde edilen doğrusal olmayan programlama modelininin çözümü ise seçilmesi gereken en iyi hafıza miktarını vermektedir. Önerilen yaklaşımı değerlendir-mek için Amazon Web hizmetlerinin kullanıldığı bir Akıllı Ev Sistemleri Bulut Uygulaması kullanılmıştır. Önerilen yaklaşım ile işlevlerin çalışma performansları göz önünde bulundurularak en düşük seviyede fiyatlandırma ve istenen kaliteyi sağlayacak hafıza seçimlerinin yapıldığı görülmüştür. Ayrıca, bu yaklaşımın kullanılması ile bazı işlevlere ilişkin performans problemlerinin de tespit edilebildiği ortaya çıkmıştır.