函数计算预留实例中 水位伸缩是什么？

预留实例的水位伸缩是一种弹性伸缩策略，它根据预留实例的并发利用率指标来动态调整预留实例的数量，以适应实时推理场景中业务流量的变化。当并发利用率超过预设的阈值时，系统会自动扩容预留实例，以处理更多的请求；反之，当并发利用率下降时，系统会按照一定策略收缩预留实例，以减少不必要的成本。
在配置预留实例的水位伸缩时，您需要关注以下几点：

指标追踪：选择追踪预留实例并发利用率（ProvisionedConcurrencyUtilization）作为弹性伸缩的指标，这个指标反映了当前正在处理请求的预留实例与所有预留实例最大可响应并发值的占比，范围是0%到100%。

阈值设置：设置一个合理的阈值，例如60%，意味着当并发利用率超过60%时开始扩容，低于60%时开始缩容。这样可以确保在业务高峰期有足够的预留实例来处理请求，而在低峰期则减少资源浪费。

最小和最大实例数：设置弹性伸缩的上下限，例如最小实例数为10，最大实例数为100，这意味着系统会在10到100个预留实例之间自动调整。

缩容策略：缩容时会通过缩容系数来实现相对保守的缩容过程，防止快速缩容导致服务不稳定。缩容系数是系统参数，用户无需设置，用于减缓缩容速度。

监控和验证：在配置水位伸缩策略后，通过监控GPU实例的监控指标，如并发利用率，查看实例数是否按照预期进行伸缩。可以通过执行压测或模拟流量变化来验证弹性伸缩的效果。

定时伸缩：如果流量呈现明显的周期性规律，还可以结合定时伸缩策略，在流量高峰来临前增加预留实例，流量下降后减少预留实例，进一步降低成本。

监控大盘：在函数计算控制台的函数维度监控指标页面，可以查看预留实例数（个）的变化，验证弹性伸缩策略是否生效。

通过合理配置预留实例的水位伸缩，您可以确保服务在应对流量波动时既能快速响应，又能有效控制成本。此回答整理自钉群“阿里函数计算客户【已满，加2群：64970014484】”