# P19. Serverless Cold Starts: проверка обобщений на производственных трассах

- **Версия и дата проверки:** 1.0, 05.09.2026.
- **Статус:** готово к назначению.

## Статья и исходные материалы

- **Основная статья:** Artjom Joosen и соавт. — [Serverless Cold Starts and Where to Find Them](https://arxiv.org/pdf/2410.06145). EuroSys 2025.
- **Кратко о статье:** Авторы анализируют месячную производственную трассу Huawei, содержащую 85 миллиардов запросов и 11,9 миллиона холодных запусков в пяти дата-центрах. Исследование разделяет задержку на выделение pod, доставку кода и зависимостей и планирование и показывает, что причины заметно различаются между регионами и типами функций. Проект повторяет часть анализа на открытых трассах и проверяет переносимость обобщений.
- **Почему результат актуален:** авторы анализируют крупные производственные трассы и проверяют, какие свойства функций действительно объясняют холодные старты и насколько выводы переносятся между нагрузками.
- **Артефакты и данные:** [sir-lab/data-release](https://github.com/sir-lab/data-release) с обезличенными и агрегированными трассами Huawei Cloud под CC BY 4.0 и примерами анализа. Зафиксированные ревизии: `sir-lab/data-release@84a9d7727aef` (CC BY 4.0).

## Обязательный результат

- **Проверяемый вопрос или утверждение:** частота cold start и связанные с ней наблюдаемые характеристики заметно различаются между регионами, функциями и периодами; популярные упрощённые модели не описывают весь производственный набор.
- **Технический результат:** Создать воспроизводимый конвейер загрузки, проверки, нормализации и выборки открытых трасс холодных запусков. Конвейер должен фиксировать происхождение данных, одинаково строить группы по периоду, региону и популярности и автоматически воспроизводить выбранные таблицы и графики.
- **Эксперимент:** на доступной части трасс воспроизвести 2–3 основных наблюдения статьи и проверить, сохраняются ли они на разных периодах, регионах и группах популярности.
- **Границы выводов:** наблюдения относятся к доступным периодам, регионам и выбранной части опубликованных трасс; статистические связи не устанавливают причины cold start и не описывают текущее состояние всех облачных платформ.
- **Ресурсный профиль:** локально, CPU, 8–16 ГБ памяти; использовать агрегированные файлы или стратифицированную выборку, если полный объём не помещается. Выводы ограничивать выбранной частью данных.

## Содержательные направления

- подготовка и аудит данных.
- воспроизведение статистик.
- модель или политика и проверка переноса.

## Возможное продолжение

Построить и честно оценить простую модель риска cold start, проверить устойчивость агрегирования либо смоделировать одну политику keep-alive.