作者：计缘
客户简介
HEROZ 公司是一家 AI 开发公司，成立于 2009 年 4 月。凭借其对将棋和国际象棋 AI 开发的专业知识，该公司提供名为“HEROZKishin”的解决方案，以解决企业面临的各种挑战。其实施的示例包括能源管理、股票市场预测以及供应链管理优化。该公司还发布了利用将棋 AI 专业知识的游戏应用程序“将棋大战”。
在 2022 年 5 月，该公司发布了一个名为“Kishin Analytics”的新服务。该产品利用最新的将棋 AI 支持将棋研究，可在浏览器上运行并且任何人都可以使用，无需高性能计算机环境。该服务旨在为广大将棋爱好者提供帮助，包括职业选手和希望成为职业选手的学员。以前，只有少数职业选手使用昂贵的计算机来提高他们的将棋技能。现在，“Kishin Analytics”在阿里云函数计算 FC 上以更低的成本提供高质量的将棋 AI 分析服务，任何人都可以以低成本进行使用。
客户痛点
HEROZKishin 原本是基于弹性计算服务的 GPU 来支撑 AI 服务。但还是有一些问题一直困扰着他们：
- 随着用户数量的不断增加，服务器运维工作量迅速增加，运维人员的时间成本和资源成本也逐渐上升。
- 在流量峰值和非峰值时段，弹性计算实例不能有效地进行扩缩管理。因此，用户在高峰期的体验不尽人意。
- 如果长时间保留弹性计算实例，则成本较高。在非高峰时段会浪费大量计算能力。导致成本浪费。
解决方案
为了解决上述问题，客户使用阿里云函数计算 FC 的 CPU 和 GPU 加速实例来支撑 AI 服务。函数计算（FC）是面向函数的 Serverless FaaS 平台，为客户提供免运维，按量计费，支持高性能实例弹出，以及业界领先的 GPU 实例。
完美解决了客户的痛点：
- 免运维 IaaS：函数计算（FC）作为 Serverless 服务，可以免除底层服务器的管理。
- 高弹性能力：函数计算（FC）提供秒级弹性能力，可以在流量波峰时快速扩容，应对峰值压力。
- 成本优化：根据 CPU 或 GPU 的使用时间付费，无需长期保持实例，削减空窗期成本。
客户价值
阿里云函数计算（FC）给客户带来的价值如下：
- 稳定性：依托阿里云强大的 Serverless 底座，保证客户商用服务稳定运行，不发生严重故障。
- 提升用户体验，减少用户流失：函数计算（FC）可以提供基于流量以及定时的弹性伸缩，帮客户短时间扩容，不影响用户体验。避免因为弹出服务器的时间过长而引起的用户流失问题。
- 降低成本：客户无需采购，管理服务器等基础设施，降低运维成本。并且函数计算（FC）秒级扩容可以让客户只花最短时间的来扩充算力，这可以有效控制成本。
客户证言
开发并获得两次世界比赛冠军的 AI 将棋引擎，担任“Kishin Analytics”首席工程师的 Kano 先生表示：“阿里云函数计算（FC）帮助我们降低了 IaaS 资源的成本。我们期待即将推出的新 GPU 加速的 A10 服务功能实例，并期望为职业将棋玩家提供更多高性能的服务。HEROZ 将继续专注于其专有的 AI“HEROZ Kishin”，进行深度学习等机器学习技术的研究和开发，并将其实际应用于业务。HEROZ 旨在通过引领人工智能革命来创造未来。”
开始使用函数计算
函数计算是事件驱动的全托管计算服务。使用函数计算，客户无需采购与管理服务器等基础设施，只需编写并上传代码或镜像。函数计算即可准备好计算资源，弹性地、可靠地运行任务，并提供日志查询、性能监控和报警等功能。
函数计算主要包含服务、函数、运行环境、触发器、层、应用中心等功能组件，具体产品组件架构图如下所示：
函数计算底层借助阿里云基础设施，如神龙服务器，网络通信，存储，安全组件等，构建安全，可靠，高性能的服务。弹性伸缩，负载均衡，流量控制，租户隔离，容灾等能力采用自研系统，保证了函数计算的计算密度，弹性效率，计费精度等核心竞争力。
函数计算的使用流程如下：
1. 创建函数，编写代码。
2. 将第1步中编写好的代码以函数的形式部署到函数计算。
3. 函数计算支持通过触发器快速构建事件驱动架构业务流程的能力。
4. 函数计算支持按请求付费的模式，在函数有调用时，后端会弹出真实的计算资源，当同时有多个请求打到函数计算，函数计算会并发的弹出多个计算实例进行并行处理，每个启动计算实例都会保持一定时间的在线，超过一定时间，系统会回收计算实例。
5. 最终收费时，按照实际函数运行的时间收费。
通过函数计算的平台，客户只需要专注业务代码，面向函数极简编程（可选多种编程语言），通过函数计算提供的 Serverless Devs 工具，丰富的云产品事件驱动触发器，可以快速构建完整的调用链路。开发者不再需要直面 IaaS 资源和容器资源，通过将云上业务拆分到函数级别，多个函数组成服务，多个服务构建应用，让开发者从小处着手，快速实现业务落地。
