【函数计算实践】一个应用案例

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 本文起源于一个用户匹配的需求。用户的不同信息分布于两个系统,且客观上无法直接打通(不必纠结具体是什么场景,这是真实存在,且非技术上能解决的),所以就涉及到两个系统id匹配的问题。

一 背景

   来自一个用户匹配的需求。用户的不同信息分布于两个系统,且客观上无法直接打通(不必纠结具体是什么场景,这是真实存在,且非技术上能解决的),所以就涉及到两个系统id匹配的问题。

   先抽象问题:系统A,系统B;系统A中存在一个用户a(字段:a_id, a_img, a_name), 系统B中可能有a的补充信息(字段:ab_id, ab_img,ab_name),

   目标:如果B中存在用户a的信息,那么希望能找到并进行匹配,并把匹配结果返回系统A,结果格式:a_id, a_img, a_name,ab_id。

   一些前提:首先由于必要信息从外部服务进入系统B不是实时的,这里就存在一些延迟,所以上述的匹配率数据,允许有一定的时间延迟,预期是最终的匹配率/绑定率达到预期水平。

二 问题详细描述

字段说明:

1)a_id 用户a在系统A的id;

2)a_img 用户a在系统A的属性图片链接,注: a_img和ab_img虽然都是用户a的图片链接,但可能链接并不相同。例如a_img: http://sysa/a1.jpg,ab_img:http://sysb/b2.jpg

3)a_name 用户a在系统A的属性昵称;

4)ab_id 用户a在系统B中的id。

   两个系统中的图片,正常情况下,img内容是相同的(链接可能不同);或者是缩略图关系; name通常不会修改,但存在多个用户昵称相同的情况。

   这两个属性是判定两个系统中的用户是否是同一个的主要依据。

三 匹配策略

注:以下只是项目初期的简化匹配策略。因为数据特性,经过统计和特征分析,验证准确率可以达到预期,所以初期不会为百分之几的优化投入过多资源和精力。所以不必纠结策略的准确率

1、首先通过昵称匹配

   当系统A的用户昵称,与系统B的有且只有一条记录昵称相同时,将这两个记录匹配 【根据真实数据经验,用户进入两个系统记录的时间规律,并允许较低的错误率;支持人工修复】;

2、当系统A的输入记录,与系统B的多条记录昵称相同时,继续判断图片内容。这里的判断步骤设计如下:

2-1 分别拉取a_img 和 ab_img的图片内容(字符串),如果内容相同,那么确定是同一条记录,记录匹配关系;

2-2 如果内容不同,计算两张图片的相似度(汉明距离)。当相似度大于指定阈值时,认为二者匹配,记录匹配关系

四 系统交互流程

系统A与B的交互设计如下图所示,注:系统B下又分为任务服务、web服务、api服务三个子服务。

五 计算资源管理

   可以看到,这里可能会有一个比较耗费资源的动作,就是需要匹配图片内容时。我们要拉取图片内容、字符串直接比对、简化特征、计算汉明距离,而当这个计算逻辑被并发调用的频率很高时,所需的带宽、计算能力都有可能成为瓶颈。自运维就需要解决峰值问题,或强制限制调用频率。所以采用函数计算来做弹性支持。

   另外,为了减少重复的图片拉取动作,降低流量消耗,且绑定数据存储在系统B中。那么我们先完成系统B内img的内容拉取,和特征提取工作,对于一个新的匹配请求,我们只需要拉取a_img的内容并特征提取就可以了,减少了近一半的工作。

六 上线后出现的问题及优化

   项目上线后,我们持续观察了一段时间,发现函数计算调用次数过高。官方的计价标准,每月全地域免费资源使用量:40万 GB-S。正常情况下,可以控制本业务的调用量在预算范围之内。但实际线上的调用发现,短短几天就快到达收费门槛,这显然是不符合预期的。

   为什么会造成这个问题?是真实的调用需要,还是有重复调用导致额外开销?这点需要先排查清楚。

首先查看匹配结果数据,发现线上A、B两个系统用户匹配率低于预期,这就导致有一些用户在系统B内找不到可以绑定的ab_id;而执行中发现,系统A触发绑定计算的时机是在用户进行微信登陆的时候,而且有会多次调用;预期借此提高最终匹配率(因为有些信息可能会更新,或延迟获取到,当信息补全时,是有可能匹配上之前计算时没能匹配的用户的。这也是一个客观前提)。但这带来的问题就是,会导致多次不必要的重复计算,至少在信息更新前的一段时间内是。

   为了解决上述问题,补加了一个输入用户id,在一个周期内不再重新计算的限制。因为绑定率/匹配率看中的是最终数据,所以能够接受一定的时间延迟。策略上线后进行了一周观察,确定在没有降低匹配率的前提下,计算量大大减少,而减少下来的这些计算资源,就是实实在在的真金白银。

七 未来优化方向

   目前,项目已经上线运营一个月的时间,观察服务正常,未来继续在调用量优化、匹配准确率、召回率提升几个方面进行深入优化。

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
相关文章
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 Serverless
阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作,通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库,开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务,加速技术落地和应用创新。
149 13
|
3月前
|
机器学习/深度学习 机器人 Serverless
FaaS 的应用场景
FaaS 的应用场景
|
3月前
|
Serverless API 异构计算
函数计算产品使用问题之修改SD模版应用的运行环境
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。
|
3月前
|
运维 Serverless 网络安全
函数计算产品使用问题之通过仓库导入应用时无法配置域名外网访问,该如何排查
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。
|
16天前
|
运维 Serverless 数据处理
Serverless架构通过提供更快的研发交付速度、降低成本、简化运维、优化资源利用、提供自动扩展能力、支持实时数据处理和快速原型开发等优势,为图像处理等计算密集型应用提供了一个高效、灵活且成本效益高的解决方案。
Serverless架构通过提供更快的研发交付速度、降低成本、简化运维、优化资源利用、提供自动扩展能力、支持实时数据处理和快速原型开发等优势,为图像处理等计算密集型应用提供了一个高效、灵活且成本效益高的解决方案。
51 1
|
20天前
|
运维 监控 Serverless
Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现了显著的优势
Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现了显著的优势
30 1
|
1月前
|
存储 消息中间件 人工智能
ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用
本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用》。
|
1月前
|
运维 Serverless 数据处理
Serverless架构通过提供更快的研发交付速度、降低成本、简化运维、优化资源利用、提供自动扩展能力、支持实时数据处理和快速原型开发等优势,为图像处理等计算密集型应用提供了一个高效、灵活且成本效益高的解决方案。
Serverless架构通过提供更快的研发交付速度、降低成本、简化运维、优化资源利用、提供自动扩展能力、支持实时数据处理和快速原型开发等优势,为图像处理等计算密集型应用提供了一个高效、灵活且成本效益高的解决方案。
57 3
|
1月前
|
运维 Serverless 数据处理
Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现了显著的优势
Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现出显著优势,包括加速研发交付、降低成本、零运维成本、高效资源利用、自动扩展、实时数据处理及快速原型开发,为高并发、动态需求场景提供高效解决方案。
52 1
|
1月前
|
运维 Serverless 数据处理
Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现出显著优势
【10月更文挑战第6天】Serverless架构在图像处理等计算密集型应用中展现出显著优势,包括加速研发交付、成本效益、零运维成本、高效资源利用、自动扩展能力、实时数据处理及快速原型开发,为高并发、动态需求场景提供高效、灵活的解决方案。
46 4