Function Compute cocok untuk empat jenis beban kerja: aplikasi web, pemrosesan ekstrak, transformasi, dan muat (ETL), inferensi AI, serta transkoding video.
| Jika Anda ingin... | Function Compute memungkinkan Anda... |
|---|---|
| Membangun aplikasi web yang scalable | Menulis kode bisnis dan menerapkannya di beberapa pusat data, tanpa perlu mengelola infrastruktur atau scaling. |
| Memproses data secara real time | Memicu fungsi dari OSS, MNS, dan sumber event lainnya untuk mentransformasi data dengan konfigurasi minimal. |
| Menjalankan inferensi AI | Mengemas model yang telah dilatih sebagai fungsi yang dapat diskalakan hingga puluhan ribu vCPU sesuai volume permintaan. |
| Melakukan transkoding video | Memproses beberapa file video secara paralel dengan skalabilitas otomatis, serta memigrasikan pipeline FFmpeg langsung dari mesin virtual. |
Aplikasi web
Bangun aplikasi web yang dapat diskalakan dengan menulis kode bisnis dan mengintegrasikan Function Compute dengan layanan Alibaba Cloud lainnya. Aplikasi berjalan di beberapa pusat data untuk ketersediaan tinggi, sedangkan penskalaan infrastruktur dan redundansi cadangan dikelola secara otomatis.
Yang Anda dapatkan:
Operasi bebas O&M: Operasi dan pemeliharaan klaster sepenuhnya dikelola, sehingga insinyur Anda dapat fokus pada logika bisnis alih-alih infrastruktur.
Scaling tingkat milidetik: Instance diskalakan dan dijadwalkan dalam hitungan milidetik untuk menyerap lonjakan lalu lintas.
Penagihan fleksibel: Berbagai metode penagihan memastikan biaya tetap proporsional terhadap penggunaan aktual di berbagai pola lalu lintas.
Migrasi lancar: Dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman, runtime kustom, dan framework aplikasi tradisional memungkinkan migrasi aplikasi yang sudah ada tanpa perlu menulis ulang.
Pemrosesan ETL data
Proses data berbasis event secara real time dengan menghubungkan Function Compute ke berbagai sumber event. Cukup beberapa baris kode dan konfigurasi pemicu sederhana untuk mendekompresi paket Object Storage Service (OSS), membersihkan log atau catatan database, atau mengonsumsi pesan dari Message Service (MNS).
Yang Anda dapatkan:
Konfigurasi sederhana: Beragam jenis sumber event yang didukung memungkinkan penyusunan pipa data melalui konfigurasi, bukan melalui kode integrasi kustom.
Logika pemrosesan fleksibel: Tentukan logika transformasi berbeda untuk setiap sumber event atau skenario bisnis tanpa batasan pada struktur fungsi Anda.
Inferensi AI
Kemas model yang telah dilatih ke dalam fungsi Function Compute. Fungsi tersebut hanya berjalan saat permintaan masuk dan diskalakan hingga puluhan ribu vCPU dalam hitungan milidetik seiring meningkatnya volume permintaan.
Yang Anda dapatkan:
Infrastruktur bebas O&M: Manajemen klaster ditangani untuk Anda, sehingga insinyur AI dapat fokus pada pelatihan model dan pengembangan logika bisnis.
Komputasi elastis berskala besar: Penskalaan didasarkan pada jumlah permintaan masuk, dengan puluhan ribu vCPU tersedia sesuai permintaan—komputasi tidak lagi menjadi bottleneck.
Peluncuran model yang aman: Fitur multi-versi dan rilis canary memungkinkan pengujian A/B pada versi model, sehingga mengurangi risiko saat meluncurkan model yang diperbarui.
Pengaturan dependensi yang disederhanakan: Rantai alat yang ditingkatkan mempermudah instalasi library pihak ketiga seperti TensorFlow dan PyTorch, dengan penerapan di cloud hanya dalam beberapa klik.
Transkoding video
Integrasikan Function Compute dengan CloudFlow untuk membangun sistem pemrosesan video berarsitektur tanpa server yang menawarkan keunggulan signifikan dibanding solusi tradisional dalam hal performa, biaya, dan efisiensi rekayasa. Beberapa file video ditranskode secara paralel, dengan penskalaan otomatis dalam hitungan milidetik berdasarkan volume file. Layanan berbasis FFmpeg yang berjalan di mesin virtual dapat dimigrasikan ke Function Compute dengan perubahan minimal.
Yang Anda dapatkan:
Logika transkoding kustom: Konfigurasikan parameter transkoding atau langkah pemrosesan apa pun langsung dalam kode fungsi Anda.
Pemrosesan paralel: Penskalaan otomatis tingkat milidetik memungkinkan beberapa file video ditranskode secara simultan, dengan throughput yang menyesuaikan beban kerja Anda.
Biaya rendah: Metode penagihan fleksibel menyesuaikan biaya dengan volume pemrosesan video aktual.
Migrasi minim gangguan: Perintah FFmpeg dapat dijalankan langsung di Function Compute, sehingga layanan FFmpeg berbasis VM yang sudah ada dapat dialihkan dengan biaya rendah.
