本文介紹Function Compute的典型應用情境，包括Web應用、資料ETL處理、AI推理、視頻轉碼等。
Web應用
Function Compute和其他雲產品搭配使用，可以讓工程師只需編寫業務代碼即能夠快速構建可彈性擴充的Web應用。同時這些程式可在多個資料中心高可用運行，不需要在可擴充性、備份冗餘方面執行管理工作。
高效免營運：工程師專註於商務邏輯的開發，將叢集的營運交予Function Compute處理，有效提高開發營運效率。
彈性高可用：根據請求量自動進行毫秒級彈性擴容，快速調度計算資源，輕鬆應對業務洪峰。
高效能低成本：提供豐富的計量模式，協助您在不同情境下獲得顯著的成本優勢。
遷移更平滑：支援豐富的開發語言、自訂運行時，相容傳統應用程式框架，傳統應用可以平滑遷移至Function Compute。
資料ETL處理
Function Compute支援豐富的事件來源，通過事件觸發機制，可以用幾行代碼和簡單的配置對資料進行即時處理。例如：對OSS壓縮包進行解壓、對日誌或者資料庫中的資料進行清洗、對MNS訊息進行自訂消費等。
配置簡單：支援豐富的事件來源類型，只需要簡單的配置就可以對事件來源資料進行處理。
靈活度高：可以根據業務情境的不同定義不同的處理邏輯，有很高的靈活度。
AI推理
在AI模型訓練完成後，對外提供推理服務時，可以使用Function Compute，通過將資料模型封裝在調用函數中，在使用者實際請求到達時再運行代碼。
高效免營運：AI工程師可以專註於演算法模型的訓練和商務邏輯的開發，將叢集的營運交予Function Compute處理，提高工作效率。
彈性高可用：根據請求量進行毫秒級彈性擴容，快速調動上萬核的計算資源，計算力不再是瓶頸。
穩定高可靠：提供多版本功能，支援模型的灰階發布，輕鬆實現演算法的A/B測試，降低模型上線風險。
簡單更便捷：工具鏈全面升級，大幅提升TensorFlow、PyTorch等第三方庫的安裝體驗。一鍵部署應用到雲端，使用更便捷。
視頻轉碼
Function Compute和雲工作流程結合可以輕鬆打造彈性高可用的Serverless視頻處理系統。與傳統方案相比，效能、成本和工程效率都有顯著的優勢。
靈活轉碼：視頻轉碼函數完全由使用者自訂，無縫支援自訂邏輯。
並行轉碼：根據視頻檔案數量，自動進行毫秒級的Auto Scaling，平行處理多個檔案。
成本低廉：提供豐富的計量模式，在不同情境下有顯著的成本優勢。
快速遷移：FFmpeg相關命令可以直接移植到Function Compute，在虛擬機器上部署的基於FFmpeg的服務可以輕鬆切換到Function Compute，遷移成本低。