在PACS实验室开发，作为无服务器计算平台的性能模拟器。
pacssim的Python项目详细描述
这是一个在PACS Lab中完成的项目 旨在为无服务器计算开发一个性能模拟器 平台。使用这个模拟器，我们可以计算服务质量 （QoS）指标，如平均响应时间、 冷启动、平均运行的服务器（直接反映平均成本）， 不同事件的柱状图，服务器数量的分布 以及其他许多特点。在
开发的性能模型可用于调试/改进分析 性能模型，尝试新的和改进的管理模式，或者挖掘 所有的属性都有一个共同的现代规模，每个请求无服务器 平台。在
要求
- Python 3.6或更高版本
- 皮普
安装
使用pip安装：
pip install pacssim
使用pip升级：
^{pr2}$对于开发模式下的安装：
git clone https://github.com/pacslab/pacssim
cd pacssim
pip install -e .
如果您希望能够执行以下示例：
pip install -r examples/requirements.txt
使用
无服务器模拟器的简单用法如下所示：
frompacssim.ServerlessSimulatorimportServerlessSimulatorasSimsim=Sim(arrival_rate=0.9,warm_service_rate=1/1.991,cold_service_rate=1/2.244,expiration_threshold=600,max_time=1e6)sim.generate_trace(debug_print=False,progress=True)sim.print_trace_results()
它将打印类似于以下内容的输出：
100%|██████████| 1000000/1000000 [00:42<00:00, 23410.45it/s] Cold Starts / total requests: 1213 / 898469 Cold Start Probability: 0.0014 Rejection / total requests: 0 / 898469 Rejection Probability: 0.0000 Average Instance Life Span: 6335.1337 Average Server Count: 7.6612 Average Running Count: 1.7879 Average Idle Count: 5.8733
使用此信息，您可以在中预测系统的行为 生产。在
发展
如果你有兴趣改进这项工作，你总是 欢迎打开拉请求。如果你需要更多的细节或者 解释一下，联系我。在
要启动并运行环境，请在 正在安装Anaconda：
conda env create -f environment.yml conda activate simenv pip install -r requirements.txt pip install -e .
在更新自述文件.md，使用以下命令更新自述文件.rst 因此：
bash .travis/readme_prep.sh
示例
无服务器性能模拟器的一些可能使用案例 显示在Github存储库中的examples文件夹中。在
许可证
除非另有规定：
麻省理工学院（c）2020尼玛·马哈茂迪和哈姆扎伊
引文
你可以在PACS lab website中找到模拟器的详细信息。你可以使用 以下是bibtex引用我们工作的条目：
@software{mahmoudi_nima_2020_3906617,author={Mahmoudi, Nima and Khazaei, Hamzeh},title={{PACSSIM: A Performance Simulator for Serverless Computing Platforms}},month=jun,year=2020,publisher={Zenodo},version={0.1.3},doi={10.5281/zenodo.3906617},url={https://doi.org/10.5281/zenodo.3906617}}
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