Function Compute は、Web アプリケーション、データの抽出・変換・書き出し（ETL）処理、AI 推論、動画トランスコーディングの 4 種類のワークロードに適しています。
| 次のような場合に… | Function Compute を使用すると… |
|---|---|
| スケーラブルな Web アプリケーションを構築する | ビジネスロジックのコードを記述し、インフラストラクチャやスケーリングの管理なしに複数のデータセンターにデプロイできます。 |
| データをリアルタイムで処理する | OSS や MNS などのイベントソースから関数をトリガーし、最小限の構成でデータを変換できます。 |
| AI 推論を実行する | トレーニング済みモデルを関数としてパッケージ化し、リクエスト量に応じて最大数万 vCPU までスケーリングできます。 |
| 動画をトランスコードする | 自動スケーリングにより複数の動画ファイルを並列処理でき、仮想マシン上で動作している FFmpeg パイプラインをそのまま移行できます。 |
Web アプリケーション
ビジネスロジックのコードを記述し、Function Compute を他の Alibaba Cloud サービスと組み合わせることで、スケーラブルな Web アプリケーションを構築できます。アプリケーションは高可用性を確保するために複数のデータセンターで実行され、インフラストラクチャのスケーリングやバックアップ冗長性は自動的に処理されます。
主なメリット：
運用管理不要： クラスターの運用とメンテナンスがフルマネージドであるため、エンジニアはインフラストラクチャではなくビジネスロジックに集中できます。
ミリ秒単位のスケーリング： トラフィックスパイクを吸収するために、インスタンスがミリ秒単位でスケールアップおよびスケジュールされます。
柔軟な課金方法： 複数の課金方法により、異なるトラフィックパターンにおいてもコストが実際の使用量に比例します。
スムーズな移行： 複数のプログラミング言語、カスタムランタイム、従来のアプリケーションフレームワークをサポートしているため、既存のアプリケーションを書き直すことなく移行できます。
データ ETL 処理
Function Compute を幅広いイベントソースに接続することで、イベント駆動型のデータをリアルタイムで処理できます。Object Storage Service (OSS) のパッケージを解凍したり、ログやデータベースレコードをクリーニングしたり、Message Service (MNS) のメッセージを消費したりするには、数行のコードと簡単なトリガー構成だけで済みます。
主なメリット：
シンプルな構成： 多様なイベントソースタイプに対応しているため、カスタム統合コードではなく構成によってデータパイプラインを構築できます。
柔軟な処理ロジック： イベントソースやビジネスシナリオごとに異なる変換ロジックを定義でき、関数の構造に制約はありません。
AI 推論
トレーニング済みモデルを Function Compute の関数としてパッケージ化します。この関数はリクエストが到着したときにのみ実行され、リクエスト量の増加に応じてミリ秒単位で数万 vCPU までスケーリングします。
主なメリット：
運用管理不要のインフラストラクチャ： クラスター管理が自動化されているため、AI エンジニアはモデルのトレーニングやビジネスロジックの構築に集中できます。
大規模なエラスティックコンピューティング： スケーリングは受信リクエスト数に基づいて行われ、必要に応じて数万 vCPU を即座に利用可能となるため、コンピューティングリソースがボトルネックになることはありません。
安全なモデル展開： マルチバージョン管理機能とカナリアリリースにより、モデルバージョン間で A/B テストを実施でき、更新モデルの導入リスクを軽減できます。
依存関係の簡易設定： TensorFlow や PyTorch などのサードパーティ製ライブラリを簡単にインストールできる改良されたツールチェーンにより、クラウドへのデプロイメントが数回のクリックで完了します。
動画トランスコーディング
Function Compute と CloudFlow を組み合わせることで、従来のソリューションと比べてパフォーマンス、コスト、開発効率の面で大きな優位性を持つサーバーレス動画処理システムを構築できます。複数の動画ファイルが並列でトランスコードされ、ファイル量に応じてミリ秒単位で自動スケーリングします。仮想マシン上で実行されている FFmpeg ベースのサービスは、最小限の変更で Function Compute に移行可能です。
主なメリット：
カスタムトランスコードロジック： 関数コード内で任意のトランスコードパラメーターや処理ステップを直接設定できます。
並列処理： 自動ミリ秒単位スケーリングにより、複数の動画ファイルを同時にトランスコードでき、スループットはワークロードに合わせて調整されます。
低コスト： 柔軟な課金方法により、コストは実際の動画処理量に連動します。
スムーズな移行： FFmpeg コマンドが Function Compute 上で直接実行可能なため、既存の仮想マシンベースの FFmpeg サービスを低コストで移行できます。
