Azure Functions无服务器计算终于迎来Java加盟

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介:

微软Azure Functions无服务器计算平台如今已经以beta测试方式支持Java编程——这一自Azure Functions于2016年首度亮相以来,开发者们即翘首以盼的功能如今终于成为现实。

Azure Functions无服务器计算终于迎来Java加盟

此次beta测试版本将Java支持能力引入自身,使得Azure Functions现有支持能力涵盖JavaScript、C#、F#、Python、PHP、Bash、Batch、PowerShell以及最新加盟的Java。

Java运行时将共享Azure Functions的多项功能,具体包括触发选项、数据绑定以及配合自动规模伸缩机制的无服务器模式。对Java的支持能力亦属于微软公司此前宣布的,立足.Net Core(微软的跨平台.Net开发平台实现方案)运行开源AzureFunctions运行时的后续举措。

凭借着按需运行的事件驱动型、无服务器计算资源,开发者们将能够面向一组API进行应用程序构建。其不再需要为服务器的配置或者管理工作分神。用户仅根据实际使用的资源量付费。Amazon Web Services推出的AWS Lambda可能是目前最具知名度的无服务器方案。此外,甲骨文也在上周凭借其Fn项目进军无服务器市场。

Java开发者们能够利用其现有工具配合Azure Functions进行开发工作。根据微软的说法,其此前发布的Maven插件专门用于为各类启用Maven的项目部署Azure Functions。开发者们亦可使用Eclipse、Jetbrains InteeliJ以及微软Visual Studio Code等IDE及工具以本地方式进行Azure Functions的开发与调试。

与此同时,Azure Functions Core Tools还支持各类Java函数的运行与调试。 


原文发布时间为:2017-10-13

本文作者:核子可乐译

本文来自云栖社区合作伙伴“51CTO”,了解相关信息可以关注。

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
|
Java
java小工具util系列5:java文件相关操作工具,包括读取服务器路径下文件,删除文件及子文件,删除文件夹等方法
java小工具util系列5:java文件相关操作工具,包括读取服务器路径下文件,删除文件及子文件,删除文件夹等方法
84 9
|
6天前
|
存储 Java
java中的常见运算符的计算方式
本文介绍了计算机中二进制数的原码、反码和补码的概念及其转换方式。原码是符号位加真值的绝对值;反码中正数不变,负数其余位取反;补码在反码基础上加1。文章还详细解释了Java中的常见运算符(如按位与、或、异或、移位等)如何基于二进制进行计算,并探讨了使用补码的原因,包括统一符号位处理和扩展表示范围。通过具体代码示例帮助理解这些概念。
java中的常见运算符的计算方式
|
6天前
|
存储 JavaScript Java
如何在Java中计算绝对值
绝对值表示一个数离0的距离,总是非负的。在Java中,可以通过`Math.abs()`函数或`if-else`条件语句来计算绝对值。使用`Math.abs()`可直接将负数转为正数,而`if-else`则根据条件判断是否取反。本文介绍了这两种方法的具体实现步骤和代码示例,并展示了如何通过用户输入获取数值并输出其绝对值。此外,还提供了完整的代码和编译执行的方法。
如何在Java中计算绝对值
|
4天前
|
存储 人工智能 运维
面向AI的服务器计算软硬件架构实践和创新
阿里云在新一代通用计算服务器设计中,针对处理器核心数迅速增长(2024年超100核)、超多核心带来的业务和硬件挑战、网络IO与CPU性能增速不匹配、服务器物理机型复杂等问题,推出了磐久F系列通用计算服务器。该系列服务器采用单路设计减少爆炸半径,优化散热支持600瓦TDP,并实现CIPU节点比例灵活配比及部件模块化可插拔设计,提升运维效率和客户响应速度。此外,还介绍了面向AI的服务器架构挑战与软硬件结合创新,包括内存墙问题、板级工程能力挑战以及AI Infra 2.0服务器的开放架构特点。最后,探讨了大模型高效推理中的显存优化和量化压缩技术,旨在降低部署成本并提高系统效率。
|
4天前
|
存储 人工智能 芯片
面向AI的服务器计算互连的创新探索
面向AI的服务器计算互连创新探索主要涵盖三个方向:Scale UP互连、AI高性能网卡及CIPU技术。Scale UP互连通过ALink系统实现极致性能,支持大规模模型训练,满足智算集群需求。AI高性能网卡针对大规模GPU通信和存储挑战,自研EIC网卡提供400G带宽和RDMA卸载加速,优化网络传输。CIPU作为云基础设施核心,支持虚拟化、存储与网络资源池化,提升资源利用率和稳定性,未来将扩展至2*800G带宽,全面覆盖阿里云业务需求。这些技术共同推动了AI计算的高效互联与性能突破。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 人工智能
阿里云服务器架构有啥区别?X86计算、Arm、GPU异构、裸金属和高性能计算对比
阿里云ECS涵盖x86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属及高性能计算等多种架构。x86架构采用Intel/AMD处理器,适用于广泛企业级应用;ARM架构低功耗,适合容器与微服务;GPU/FPGA/ASIC专为AI、图形处理设计;弹性裸金属提供物理机性能;高性能计算则针对大规模并行计算优化。
|
2月前
|
存储 分布式计算 Java
存算分离与计算向数据移动:深度解析与Java实现
【11月更文挑战第10天】随着大数据时代的到来,数据量的激增给传统的数据处理架构带来了巨大的挑战。传统的“存算一体”架构,即计算资源与存储资源紧密耦合,在处理海量数据时逐渐显露出其局限性。为了应对这些挑战,存算分离(Disaggregated Storage and Compute Architecture)和计算向数据移动(Compute Moves to Data)两种架构应运而生,成为大数据处理领域的热门技术。
74 2
|
2月前
|
分布式计算 Java MaxCompute
ODPS MR节点跑graph连通分量计算代码报错java heap space如何解决
任务启动命令:jar -resources odps-graph-connect-family-2.0-SNAPSHOT.jar -classpath ./odps-graph-connect-family-2.0-SNAPSHOT.jar ConnectFamily 若是设置参数该如何设置
|
2月前
|
Java Maven Android开发
【Azure Developer】VS Code打包Java maven Project 遇见 BUILD FAILURE
Unknown lifecycle phase "lean". You must specify a valid lifecycle phase or a goal in the format <plugin-prefix>:<goal> or <plugin-group-id>:<plugin-artifact-id>[:<plugin-version>]:<goal>
|
3月前
|
存储 固态存储 安全
阿里云服务器X86计算架构解析与X86计算架构云服务器收费价格参考
阿里云服务器架构分为X86计算、Arm计算、高性能计算等多种架构,其中X86计算是用户选择最多的一种架构,本文将深入探讨阿里云X86计算架构的云服务器,包括其技术特性、适用场景、性能优势以及最新价格情况。