函数计算产品使用问题之怎么访问网络附加存储(NAS)存储模型文件

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 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。

问题一:函数计算在同个应用中,不仅要监听端口实现HTTP,还要接收来自rabbitmq触发器的消息,怎么办?

函数计算在同一个应用中,不仅要监听端口实现HTTP,还要接收来自rabbitmq触发器的消息,怎么办?



参考答案:

要在同一个应用中同时实现HTTP监听和接收来自RabbitMQ触发器的消息,您需要结合Web服务器(如Koa)和消息队列(如RabbitMQ)的消费者逻辑。以下是基于Node.js的一个综合策略:

  1. 初始化Web服务器
    首先,您需要初始化您的Web服务器,比如使用Koa来处理HTTP请求。这一步骤与传统Koa应用的搭建相同,主要是路由配置和业务逻辑处理。
    const Koa = require('koa');
    const app = new Koa();
    app.use(async ctx => {
    ctx.body = 'Hello World from HTTP';
    });
    // 更多路由和中间件配置...
    // 如果是FC环境,通常不需要手动监听端口,函数计算会自动处理HTTP请求
  2. 集成RabbitMQ消费者逻辑
    接着,您需要在应用初始化的过程中集成RabbitMQ的消息消费者逻辑。这通常在应用启动时完成,与Koa服务器初始化并行或之后执行。
    const amqp = require('amqplib/callback_api');
    amqp.connect(process.env.RABBITMQ_URL, (error, connection) => {
    if (error) {
    throw error;
    }
    connection.createChannel((channelError, channel) => {
    if (channelError) {
    throw channelError;
    }
    const queue = 'your_queue_name';
    channel.assertQueue(queue, { durable: true }, (assertQueueError) => {
    if (assertQueueError) {
    throw assertQueueError;
    }
    console.log( [*] Waiting for messages in ${queue}. To exit press CTRL+C);
    channel.consume(queue, (msg) => {
    const content = msg.content.toString();
    console.log( [x] Received: ${content});
    // 处理消息逻辑
    channel.ack(msg);
    }, { noAck: false });
    });
    });
    });
  3. 结合两者
    在函数计算环境中,您实际上不需要手动监听HTTP端口,因为FC会自动处理HTTP触发器。因此,您只需确保RabbitMQ的消费者逻辑能够在应用初始化时正确启动,同时维护好HTTP路由的处理逻辑。
    注意事项

资源管理:确保RabbitMQ连接和消费者逻辑的创建不会导致资源泄露,尤其是在函数多次调用的场景下。

并发处理:考虑到FC的无服务器特性,您的函数可能被多个请求同时触发,这需要您的消息处理逻辑具有良好的并发处理能力。

错误处理:合理处理RabbitMQ连接和消息处理过程中的异常,确保函数能够稳定运行。

环境变量:确保process.env.RABBITMQ_URL在函数计算环境中正确配置,以便连接到RabbitMQ服务。

通过上述方式,您可以在同一个应用中同时实现HTTP服务和RabbitMQ消息的处理,满足混合触发的需求。



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问题二:函数计算koa应用(web模式)想接入rabbitmq触发器,如何接收到事件呢?

函数计算koa应用(web模式)想接入rabbitmq触发器,如何接收到事件呢?



参考答案:

在阿里云函数计算(FC)中,使用Node.js编写Koa应用并接入RabbitMQ触发器时,您需要确保函数能够正确处理来自RabbitMQ的消息。以下是一个简化的示例,展示了如何在Node.js环境中配置Koa应用来接收RabbitMQ发送的事件:

首先,确保你已经安装了必要的npm包,比如ali-oss用于函数计算环境,以及amqplib用于连接RabbitMQ:

npm install amqplib koa

接下来,编写你的Node.js函数代码,这里简化为直接展示消息处理的核心逻辑:

// 导入必要的模块

const Koa = require('koa');

const amqp = require('amqplib/callback_api');

// 初始化Koa应用

const app = new Koa();

// 创建RabbitMQ连接

amqp.connect(process.env.RABBITMQ_URL, (err, connection) => {

if (err) throw err;

connection.createChannel((channelError, channel) => {

if (channelError) throw channelError;

// 声明队列,如果队列不存在则创建

const queue = 'your_queue_name';

channel.assertQueue(queue, { durable: true });

console.log( [*] Waiting for messages in ${queue}. To exit press CTRL+C);

// 接收消息

channel.consume(queue, (msg) => {

const content = msg.content.toString();

console.log( [x] Received: ${content});

// 这里处理你的业务逻辑,例如使用Koa上下文响应等

// 注意,FC环境直接处理消息,而非通过HTTP请求,因此下面的示例仅为逻辑示意

// 实际上你可能需要根据消息内容调用服务、更新数据库等

// 假设处理逻辑完成后需要确认消息已被消费

channel.ack(msg);

}, { noAck: false }); // 设置noAck为false表示需要手动确认消息

});

});

// Koa应用监听端口等操作在这里通常是不必要的,因为FC函数是事件驱动的

// 但如果你的应用还需要提供额外的HTTP接口,可以继续使用Koa的listen方法

module.exports.handler = async (event, context) => {

// 在函数计算环境中,你的业务逻辑实际上是在消息处理函数内部执行的

// event和context是FC传递的参数,这里可以根据需要使用

// 注意,上面的RabbitMQ消费者逻辑已经启动,等待消息并处理

return 'Function is running and waiting for RabbitMQ events';

};

请注意,这个示例中,Koa框架实际上可能不是直接处理HTTP请求的,因为RabbitMQ触发器是通过AMQP协议推送事件到函数计算,而不是通过HTTP请求。因此,这里的Koa应用更多地扮演了组织业务逻辑的角色,而实际的事件接收和处理是通过RabbitMQ的消费者逻辑实现的。

确保在配置RabbitMQ触发器时,提供了正确的队列名称和连接字符串(process.env.RABBITMQ_URL),并且你的函数计算服务有足够的权限访问RabbitMQ服务。



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问题三:函数计算如何访问NAS存储?

函数计算如何访问NAS存储?



参考答案:

要让阿里云函数计算(FC)访问网络附加存储(NAS)存储模型文件,您需要遵循以下步骤:

创建NAS文件系统:

登录阿里云控制台,进入NAS服务页面创建一个新的文件系统。

选择合适的区域,确保与您的函数计算服务处于同一地域,以减少网络延迟。

配置NAS挂载点:

在NAS文件系统创建后,设置挂载点。挂载点将作为函数计算访问NAS的入口。

记录下挂载点路径,如/fc-stable-diffusion-plus,这将在后续配置中使用。

配置函数计算访问权限:

为函数计算服务创建一个RAM角色,赋予访问NAS所需的权限。这通常涉及创建一个自定义策略,允许读写指定NAS文件系统的操作。

在函数计算服务的配置中,关联这个带有NAS访问权限的RAM角色。

函数配置中挂载NAS:

在函数计算服务或函数的配置界面,使用“存储卷”或“文件系统”功能,挂载NAS文件系统。

填入NAS文件系统的地域ID、文件系统ID以及挂载点路径,设置所需的挂载路径,如/mnt/auto/sd,这是函数内部访问模型文件的路径。

上传模型文件:

通过NAS提供的KodBox工具或其他文件传输方式,将模型文件上传到NAS的指定目录下,例如挂载点路径下的一个子目录。

代码中引用模型:

在您的函数代码中,直接引用挂载路径下的模型文件,例如/mnt/auto/sd/your_model.ckpt。

注意事项:

确保函数计算的VPC与NAS文件系统所在的VPC互通,如果不在同一VPC,需要设置VPC之间的对等连接。

监控函数日志,如果遇到启动失败或访问问题,查看错误信息并对照上述启动失败原因进行排查,比如检查是否因欠费、模型文件后缀错误或挂载点配置问题导致。

通过以上步骤,您的函数计算服务就可以顺利访问NAS上的模型文件了,从而实现模型的存储和加载。



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问题四:函数计算在运行环境中安装auto-editor,可以怎么操作呢?终端环境,不是Python库

函数计算在运行环境中安装auto-editor,可以怎么操作呢?终端环境,不是Python库



参考答案:

可以看下构建自定义层 https://help.aliyun.com/zh/functioncompute/user-guide/configure-custom-layers-for-a-function?spm=a2c4g.11186623.0.i23 



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问题五:函数计算的s.yml中的instanceType是什么意思?

函数计算的s.yml中的instanceType是什么意思?都有什么instanceType以及使用场景?



参考答案:

在Serverless Devs的配置文件s.yaml中,instanceType字段用来指定函数计算(Function Compute,简称FC)实例的类型。这决定了运行函数的计算资源,包括CPU、内存以及可能的附加特性(比如是否包含GPU)。不同的实例类型适用于不同场景下的计算需求,下面列举了一些通用的instanceType分类及其推荐使用场景:

通用型实例:

实例示例:g1.xlarge、e1.medium等。

使用场景:适用于大多数常规业务场景,如Web应用后端、数据处理、API服务等,这些场景对计算资源需求均衡,不需要特别高的CPU或内存配比。

内存优化型实例:

实例示例:r1.large、r2.large等。

使用场景:适合需要大量内存的场景,如内存数据库、缓存服务、大数据处理等,这些场景对内存有较高要求,但对CPU需求相对较低。

计算优化型实例:

实例示例:c1.large、c2.large等。

使用场景:适用于计算密集型应用,如科学计算、大规模数据分析、机器学习训练等,这些场景需要较强的CPU处理能力,而对内存需求相对适中。

GPU实例:

实例示例:可能标记为gpu.t4.small、gpu.a10.large等,具体取决于支持的GPU型号。

使用场景:特别适合于图像处理、视频转码、AI推理、机器学习推理等高度依赖GPU加速的任务。在函数计算中,GPU实例能够提供高性能的并行计算能力,加速特定类型的工作负载。

自定义运行时或容器实例:

实例示例:可能不直接指定具体实例类型,而是通过镜像定义资源需求。

使用场景:当应用程序有特殊依赖或需要特定运行环境时,如使用特定版本的运行时环境、依赖库或需要预装软件的场景。

选择合适的instanceType时,考虑的关键因素包括函数的预期负载、资源需求(特别是CPU和内存)、成本预算以及是否需要特殊的硬件加速(如GPU)。在实际应用中,可能还需要根据实际测试结果和成本效益分析来调整实例类型,以达到最佳的性能与成本平衡。



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