部署Rust工程到阿里云函数计算FC

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 阿里云函数计算目前支持C#、Java、Python、Go等大部分语言,对于Rust没有直接支持,不过可以通过Custom Runtime和Custom Container模式部署。

阿里云函数计算目前支持C#、Java、Python、Go等大部分语言,对于一些定时任务是非常适合的。最近有一些工程使用Rust重写了也想部署到阿里云函数计算上,这里来看可以使用Custom Runtime/Container。

Custom Runtime/Container模式

这个模式本质上是自定义脚本启动一个http服务,然后Serverless平台转发请求到你的http服务,这个请求header中有一些特殊信息,极端的将不考虑启动速度和性能等等,其实是可以无障碍迁移大部分服务的(存储和数据库可能需要改造)。

这个运行环境默认包含了Python3,Java 8等常见依赖,对于Rust这种编译成二进制文件的就更简单了。最终产物是一个zip包,包含启动文件bootstrap和其他依赖即可。

Custom Container模式可以理解成增强模式,如果Custom Runtime不可用,一般是由于特殊的本地依赖导致,Custom Container模式的产出是一个镜像,不过由于镜像的大小比代码包大,所以计费上要多一些,包含拉取镜像的费用。所以这两者需要根据情况来决策,尽可能使用Runtime模式。这样费用和速度上都好一些。

代码改造

这里使用的是funcraft工具专门用于部署,template.yml文件包含描述信息,代码放在code目录。

在Cargo.toml中新增两个依赖

tokio = { version = "1.12.0", features = ["full"] }
warp = "0.3.0"

修改main.rs用warp启动一个http服务

async fn main() {

pretty_env_logger::init();  
// POST /invoke  
let route = warp::path!("invoke")  
    .and(warp::post())  
    .and_then(handler::run);  

info!("Starting server ...");  
warp::serve(route).run(([0, 0, 0, 0], 9000)).await;  

}

其中handler:run就是原来代码入口,签名如下

pub async fn run() -> Result {
为了方便自动部署,代码构建用了Docker (FROM rust:1),加一个Makefile如下

build-img:

docker build -t fc-rust-runtime  -f build-image/Dockerfile build-image  

build: build-img

docker run --rm -v $$(pwd):/tmp fc-rust-runtime bash -c "cd /tmp/code/ && cargo build --release && mv target/release/code bootstrap && chmod +x bootstrap && rm -rf target/"  

deploy: build

fun deploy -y  

这样直接执行make deploy即可。

优化代码包大小

因为代码包是需要拉取的,特别是冷启动时间,所以尽可能降低大小是有必要的。

首先是看下除了bootstrap以外其他文件是否可以删除,比如源文件(*.rs)就不需要,一般来说必要的文件常见的有log4rs.yml还有migration文件夹等,也可能只需要一个bootstrap就行了。

其次就是优化生成物本身的大小,cargo build –release本身包含了一些优化,但是为了更小的体积一般还会配置这些

[profile.release]
opt-level = "z"
lto = true
codegen-units = 1

最后就是strip,目前nightly可以直接使用,但是stable还是需要手动执行下,也可以使用cargo-strip。nightly配置如下

cargo-features = ["strip"]

[profile.release]
strip = "symbols"

参考

除了Rust以外,我还有一些Golang的函数,从体验上看部署流畅度和内存消耗Rust有一定优势,但是也不算很大,因为目前的计费方式上,内存最小是128M,相同功能的Golang函数平均比Rust多10M到20M,对于实际费用影响不大,定时任务对于时间敏感度也没有那么高。

参考文档:

https://help.aliyun.com/document_detail/132044.html

https://help.aliyun.com/document_detail/179367.html

https://github.com/htynkn/faas-collections/tree/master/update-forked-repo-rust

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
|
1天前
|
弹性计算 自然语言处理 搜索推荐
活动实践 | 基于函数计算部署GPT-Sovits模型实现语音生成
通过阿里云函数计算部署GPT-Sovits模型,可快速实现个性化声音的文本转语音服务。仅需少量声音样本,即可生成高度仿真的语音。用户无需关注服务器维护与环境配置,享受按量付费及弹性伸缩的优势,轻松部署并体验高质量的语音合成服务。
|
24天前
|
弹性计算 人工智能 自然语言处理
魔搭社区与函数计算:高效部署开源大模型的文本生成服务体验
在数字化时代,人工智能技术迅速发展,开源大模型成为重要成果。魔搭社区(ModelScope)作为开源大模型的聚集地,结合阿里云函数计算,提供了一种高效、便捷的部署方式。通过按需付费和弹性伸缩,开发者可以快速部署和使用大模型,享受云计算的便利。本文介绍了魔搭社区与函数计算的结合使用体验,包括环境准备、部署应用、体验使用和资源清理等步骤,并提出了改进建议。
|
27天前
|
缓存 前端开发 JavaScript
前端serverless探索之组件单独部署时,利用rxjs实现业务状态与vue-react-angular等框架的响应式状态映射
本文深入探讨了如何将RxJS与Vue、React、Angular三大前端框架进行集成,通过抽象出辅助方法`useRx`和`pushPipe`,实现跨框架的状态管理。具体介绍了各框架的响应式机制,展示了如何将RxJS的Observable对象转化为框架的响应式数据,并通过示例代码演示了使用方法。此外,还讨论了全局状态源与WebComponent的部署优化,以及一些实践中的改进点。这些方法不仅简化了异步编程,还提升了代码的可读性和可维护性。
|
29天前
|
Serverless 数据安全/隐私保护 前端开发
大模型代码能力体验报告之贪吃蛇小游戏《一》:Claude.ai篇 - 生成、预览和快速部署的serverless一条龙
本文介绍了通过Claude.ai生成并优化Web版贪吃蛇游戏的过程,展示了其强大的代码生成功能及用户友好的界面设计。从初始版本的快速生成到根据用户反馈调整游戏速度,再到提供多种实用工具如文件管理、版本控制和一键部署,Claude.ai不仅是一个代码助手,更像是一个全面的serverless开发平台。文中还呼吁国内厂商关注此类技术的发展。
|
1月前
|
人工智能 弹性计算 运维
触手可及:阿里云函数计算助力AI大模型的评测
阿里云推出的面向AI服务器的功能计算(Functional Computing, FC),专为AI应用提供弹性计算资源。该服务支持无服务器部署、自动资源管理和多语言支持,极大简化了AI应用的开发和维护。本文全面评测了FC for AI Server的功能特性、使用体验和成本效益,展示了其在高效部署、成本控制和安全性方面的优势,并通过具体应用案例和改进建议,展望了其未来发展方向。
133 4
|
1月前
|
人工智能 弹性计算 自然语言处理
《触手可及,函数计算玩转 AI 大模型》解决方案体验与部署评测
在AI技术快速发展的背景下,大模型正推动各行业的智能化转型。企业为抓住机遇,纷纷寻求部署AI大模型以满足特定业务需求。阿里云函数计算凭借按量付费、卓越弹性和快速交付等优势,为企业提供了高效、安全的AI大模型部署方案。本文将详细介绍阿里云函数计算的技术解决方案及其在文生文、图像生成和语音生成等领域的应用实例,展示其在降低成本、提高效率和增强灵活性方面的显著优势。
|
12天前
|
Rust 安全 Java
探索Rust语言的并发编程模型
探索Rust语言的并发编程模型
|
19天前
|
Rust 安全 区块链
探索Rust语言:系统编程的新选择
【10月更文挑战第27天】Rust语言以其安全性、性能和并发性在系统编程领域受到广泛关注。本文介绍了Rust的核心特性,如内存安全、高性能和强大的并发模型,以及开发技巧和实用工具,展示了Rust如何改变系统编程的面貌,并展望了其在WebAssembly、区块链和嵌入式系统等领域的未来应用。
|
20天前
|
Rust 安全 Java
编程语言新宠:Rust语言的特性、优势与实战入门
【10月更文挑战第27天】Rust语言以其独特的特性和优势在编程领域迅速崛起。本文介绍Rust的核心特性,如所有权系统和强大的并发处理能力,以及其性能和安全性优势。通过实战示例,如“Hello, World!”和线程编程,帮助读者快速入门Rust。
41 1
|
21天前
|
Rust 安全 编译器
编程语言新宠:Rust语言的特性、优势与实战入门
【10月更文挑战第26天】Rust语言诞生于2006年,由Mozilla公司的Graydon Hoare发起。作为一门系统编程语言,Rust专注于安全和高性能。通过所有权系统和生命周期管理,Rust在编译期就能消除内存泄漏等问题,适用于操作系统、嵌入式系统等高可靠性场景。
34 2
下一篇
无影云桌面