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serverless函数大小的相关问答

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让我最深的一句话就是“Serverless将让云计算从一种资源真正变成一种能力”Serverless并不是不用服务器,恰恰相反,它将服务器全权托管给了云厂商,根据业务流量大小自动弹性伸缩,开箱即用免去维护成本,按使用量...

回答

对于 Serverless函数来说,代码包的大小就是一个硬伤,阿里云如何解决这个问题?

回答

Serverless 架构下,通常会有很多函数构成一个完整的功能或者服务,Serverless 架构下,这种比较细粒度的功能开发往往会给后期的项目维护带来了极大的不便,包括不限于函数管理 的不便、项目的构建、发布层面的...

回答

其中,index.js 是函数的入口文件,tempate.yaml 则是通过特定的格式记录了函数的配置信息,如内存大小,超时时间等信息。tempate.yaml 也是后续对函数进行编排和组织的关键。除了简单的 init 命令之外,SCF CLI 也...

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Serverless 架构带来的是进一步的业务解耦,应用功能被解构成若干个细颗粒度的无状态函数,开发可以聚焦在单功能的快速开发和上线 同时拆解后的云函数,也都可以进行独立的迭代升级,更快速的实现业务迭代,缩减功能...

回答

不仅如此,浏览器还是实现了 BAAS 服务的完美环境,我们可以调用任何函数获取用户的 Cookie、环境信息、本地数据库服务,而无需关心用户用的是什么电脑,连接了怎样的网络,甚至硬盘的大小。这就是 Serverless 理念...

回答

例如给 CPU 密集型场景的函数设置合适的内存,给 I/O 密集型场景的函数设置合适的 并发值,根据探测结果,获取满足需求的最佳内存大小或最佳并发度值。注意:这个命令只是针对开发上线前阶段的函数,不要对生产函数...

回答

以下 6 种策略可以解决或至少可以缓解容器启动延迟对 Serverless 应用程序的影响:监控性能并记录相关指标,增加内存分配,选择更快的运行时,将共享数据保存在内存中,压缩程序包的大小,保留一个预热的函数池...

回答

由于 Tensorflow 等依赖比较大,而通常情况下,函数计算可以上传的代码包大小在 100M 以 下,这就导致模型与依赖很难同步部署到 Serverless 架构下;虽然本项目采用了 NAS 作为挂 在盘,完成了大依赖包以及模型文件...

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