Function Compute:非同期タスク

制限

• シナリオ

  非同期タスク機能はより多くの機能を提供しますが、より多くのシステムオーバーヘッドが発生します。次のシナリオでは、非同期タスク機能を無効にすることをお勧めします。

  • ビジネスアプリケーションがリクエスト処理リンクのレイシに敏感で、平均レイテンシが 100 ミリ秒未満である必要がある場合。

  • 毎秒少なくとも数千の非同期呼び出しを開始する必要がある場合。

• サポートされるリージョン

  非同期タスク機能は、次のリージョンでサポートされています: 中国 (杭州)、中国 (上海)、中国 (青島)、中国 (北京)、中国 (張家口)、中国 (ウランチャブ)、中国 (深圳)、中国 (成都)、中国 (香港)、シンガポール、イギリス (ロンドン)、米国 (シリコンバレー)、米国 (バージニア)、ドイツ (フランクフルト)、オーストラリア (シドニー)、マレーシア (クアラルンプール)、インドネシア (ジャカルタ)、タイ (バンコク)、日本 (東京)、韓国 (ソウル)。

• 有効期間

  タスクステータス情報は、過去 7 日間のみクエリできます。

非同期タスクと Kubernetes ジョブの比較

Function Compute の非同期タスク機能と Kubernetes ジョブはどちらも非同期タスクの実行に使用できます。Function Compute は、非同期タスク機能に基づいて、より効率的で、制御と観測が容易な、すぐに使用できる非同期タスク実行プラットフォームを提供します。次の表に、2 つの方法の比較を示します。

タスク管理

非同期タスクのステータス

各タスク呼び出しについて、Function Compute はタスクの状態変化に関する情報を記録し、タスクの状態をリアルタイムでクエリできます。Function Compute SDK または Function Compute コンソールを使用して、タスクの状態を表示できます。タスクは次のいずれかの状態になります。

GetAsyncTask 操作を呼び出して非同期タスクの詳細をクエリできます。また、ListAsyncTasks 操作を呼び出して、指定した状態のタスクをフィルター処理することもできます。

タスクの管理

{
  "asyncTask": true
}

イベントを使用したタスクのトリガー

非同期呼び出しをサポートするトリガーを作成して、非同期タスクをトリガーできます。以下に、非同期呼び出しをサポートするトリガーをリストします。

• HTTP トリガー

• 時間トリガー

• OSS トリガー

• Simple Message Queue (旧称：MNS) Topic トリガー

• EventBridge ベースのトリガー:

  • Simple Message Queue (旧称：MNS) キュートリガー

  • ApsaraMQ for RocketMQ トリガー

  • ApsaraMQ for RabbitMQ トリガー

  • ApsaraMQ for Kafka トリガー

  • ApsaraMQ for MQTT トリガー

  • Data Transmission Service (DTS) トリガー

  重要

  HTTP トリガーと EventBridge ベースのトリガーが非同期モードでトリガーされることを確認してください。

タスクの重複排除

タスクの繰り返し実行を避けるために、Function Compute では、送信された各タスクにグローバルに一意の ID を設定できます。非同期送信操作などの非同期操作がタイムアウトした場合、同じ ID のタスクを送信してリトライできます。詳細については、「リトライポリシー」をご参照ください。

Function Compute では、グローバルに一意なタスク ID である TaskID を設定できます。タスクを送信するたびにタスク ID を指定することをお勧めします。タイムアウトエラーなどのエラーが発生した場合に、タスク ID を使用してタスクをリトライできます。Function Compute は送信されたタスクを検証します。同じ ID のタスクがシステムに入ると、リクエストは拒否され、エラー 409 が返されます。

TaskID の設定

Function Computeコンソール、Serverless Devs、または API 操作の呼び出しを使用して、実行するタスクを送信できます。TaskID を設定する必要がある場合は、関数をトリガーするときに x-fc-async-task-id パラメーターを設定します。

TaskID の設定に関するサンプルコードの詳細については、「サンプルコード」をご参照ください。

タスクのモニタリング

Function Compute が提供するタスクモニタリングメトリックを使用して、非同期タスクのステータスをリアルタイムで監視し、エラーやタイムアウトなどの例外をタイムリーに検出できます。

前提条件

関数が作成されていること。詳細については、「関数を作成する」をご参照ください。

手順

1. Function Compute コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[Function Management] > [Functions] を選択します。

2. 上部のナビゲーションバーでリージョンを選択します。[Functions] ページで、目的の関数をクリックします。

   関数の詳細ページで、[Monitoring] タブをクリックして、非同期呼び出しに関連するメトリックと非同期タスクのインスタンスレベルのリソース使用量を表示します。メトリックの詳細については、「モニタリングメトリック」をご参照ください。

   • [Function Metrics] タブをクリックして、非同期呼び出しに関連するメトリックを表示します。次の図に例を示します。

     

   • [Instance Metrics] タブをクリックして、非同期タスクのインスタンスレベルのリソース使用量を表示します。次の図に例を示します。

     説明

     インスタンスレベルのメトリックを有効にする前に、ロギング機能を有効にする必要があります。詳細については、「ロギング機能の設定」をご参照ください。

     

3. メトリックベースのアラートルールを設定します。

   メモリ使用量や vCPU 使用量などのメトリックを監視する場合は、メトリックの右上隅にある をクリックして [Create Metric-based Alert Rule] パネルに移動します。ビジネス要件に基づいてアラート条件としきい値を設定し、[OK] をクリックします。

   次の図は、アラートルールの設定例を示しています。この例では、関数の非同期呼び出しのバックログが 5 以上の場合、中程度の重大度のアラートが DingTalk、電子メール、電話、Webhook を介して 24 時間体制で連絡先に報告されます。

   

ジョブのオーケストレーション

CloudFlow と Function Compute を統合して、関数の非同期呼び出しを大規模で複雑なシナリオのタスクプロセスに適用できます。Function Compute の非同期タスクを、CloudFlow の Sequence、Choice、Parallel などの制御ロジックに基づいてオーケストレーションできます。CloudFlow は、指定されたステップに従ってタスクの実行を確実に調整し、各タスクの状態遷移を追跡し、必要に応じて定義されたリトライロジックを実行して、タスクがスムーズかつ正常に完了するようにします。詳細については、「CloudFlow と Function Compute の統合」をご参照ください。

前提条件

• 非同期タスクが作成されていること。詳細については、「タスク管理」をご参照ください。

• Function Compute に CloudFlow へのアクセス権が付与されていること。詳細については、「関数ロールを使用して Function Compute に他の Alibaba Cloud サービスへのアクセスを許可する」をご参照ください。

手順

1. CloudFlow コンソールにログインします。上部のナビゲーションバーでリージョンを選択します。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[Workflows] をクリックします。[Workflows] ページで、[Create Workflow] をクリックします。

3. [Create Workflow] ダイアログボックスで、ワークフローを作成する方法を選択し、次にワークフローのモードを選択します。

   CloudFlow では、標準モードまたはエクスプレスモードでワークフローを作成できます。2 つのモードの詳細については、「標準モードとエクスプレスモード」をご参照ください。詳細については、「空白のキャンバスに基づいてワークフローを作成する」をご参照ください。

4. 作成したフローを編集します。

   1. フローを編集します。

      [CloudFlow Studio] または [YAML] を使用してフローを編集できます。この例では、[YAML] を使用します。

      フロー詳細ページの右上隅にある [YAML] をクリックします。左側のコードエディタに、フローで使用するコードを入力し、[Save] をクリックします。

      サンプルコード:

      Type: StateMachine
      Name: MyFlow
      SpecVersion: v1
      StartAt: InvokeFunction
      States:
        - Type: Task
          Name: InvokeFunction
          Action: FC:InvokeFunction
          TaskMode: RequestComplete
          Parameters:
            invocationType: Async
            resourceArn: acs:fc:us-west-1:103435468****:functions/func-i1****/LATEST
          End: true

   2. フローロールを設定します。

      フロー詳細ページの右上隅にある [Configure Workflow] をクリックし、[Role Configuration] セクションの [Execution Role] ドロップダウンリストからロールを選択し、[Save] をクリックします。

      説明

      フローに設定されたロールに AliyunFCInvocationAccess ポリシーがアタッチされていることを確認してください。

5. フロー詳細ページで、右上隅にある [Execute] をクリックしてフローをトリガーし、フローが期待どおりに機能するかどうかを確認します。