このトピックでは、webアプリケーション、データ抽出、変換、ロード (ETL) 処理、AI推論、ビデオトランスコーディングなど、Function Computeの一般的なシナリオについて説明します。
Webアプリケーション
Function Computeを他のAlibaba Cloudサービスと一緒に使用して、スケーラブルなwebアプリケーションをすばやく構築できます。 エンジニアは、アプリケーションを構築するためにビジネスコードを記述するだけです。 アプリケーションは、高可用性を実装するために複数のデータセンターで実行できます。 スケーラビリティと冗長バックアップを管理する必要はありません。
高効率と無料のO&M: Function ComputeはクラスターでO&Mを実行し、エンジニアはビジネスロジックの開発に重点を置いています。 これにより、開発とO&Mの効率が向上します。
柔軟性と高可用性: インスタンスは、トラフィックのピークを処理するために、ミリ秒以内に自動的にスケーリングおよびスケジュールできます。
高性能で低コスト: Function Computeは、さまざまなシナリオに柔軟な課金方法を提供し、コストを節約します。
スムーズな移行: Function Computeは、複数のプログラミング言語とカスタムランタイムをサポートし、従来のアプリケーションフレームワークとも互換性があります。 従来のアプリケーションをFunction Computeにスムーズに移行できます。
データETL処理
Function Computeは、さまざまなイベントソースをサポートしています。 Function Computeが提供するイベントトリガーメカニズムを使用して、数行のコードと簡単な設定でデータをリアルタイムで処理できます。 たとえば、Object Storage Service (OSS) パッケージを解凍したり、データベース内のログやデータを消去したり、Message Service (MNS) メッセージを消費したりできます。
シンプルな設定: Function Computeは、さまざまなイベントソースタイプをサポートしています。 簡単な設定でイベントソースデータを処理できます。
高い柔軟性: さまざまなビジネスシナリオに基づいてさまざまな処理ロジックを定義できます。
AI推論
AIモデルがトレーニング後に推論サービスを提供する準備ができたら、Function Computeの関数にデータモデルをパックできます。 このように、コードは実際のリクエストが送信されたときにのみ実行されます。
高効率と無料のO&M: Function Computeはクラスターに対してO&Mを実行します。 AIエンジニアは、アルゴリズムモデルのトレーニングとビジネスロジックの開発に重点を置くことができます。 これにより、開発とO&Mの効率が向上します。
伸縮性と高可用性: リクエスト数に基づいてミリ秒以内に伸縮スケーリングを実行でき、数万のvCPUをすばやく割り当てることができます。 計算能力はもはやボトルネックではありません。
安定性と高い信頼性: Function Computeはバージョン管理機能を提供し、モデルのカナリアリリースをサポートします。 これにより、アルゴリズムにA/Bテストを実装して、モデル起動時のリスクを軽減できます。
シンプルさと利便性: Function Computeはツールチェーンをアップグレードして、TensorFlowやPyTorchなどのサードパーティライブラリのインストールエクスペリエンスを向上させます。 数回クリックするだけで、アプリケーションをクラウドにデプロイできます。
動画コード変換
Function ComputeとCloudFlowの組み合わせにより、柔軟性と高可用性を備えたサーバーレスビデオ処理システムを簡単に構築できます。 このソリューションは、パフォーマンス、コスト、およびエンジニアリング効率の点で、従来のソリューションに比べて大きな利点があります。
柔軟なトランスコーディング: ビデオトランスコーディング機能でカスタムロジックを設定できます。
並列トランスコーディング: 自動スケーリングは、ビデオファイルの数に基づいてミリ秒単位で実行できます。 複数のビデオファイルを同時に処理できます。
低コスト: Function Computeは、さまざまなシナリオに柔軟な課金方法を提供し、コストを節約します。
クイック移行: FFmpeg関連のコマンドはFunction Computeに直接移行でき、仮想マシンにデプロイされたFFmpegベースのサービスは低コストで簡単にFunction Computeに移行できます。
