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Function Compute:Configure camadas públicas oficiais

Última atualização: Jun 29, 2026

Incluir todas as dependências no pacote de implantação de cada função gera arquivos grandes e duplica esforços entre funções. O Function Compute oferece camadas públicas oficiais para runtimes comuns e bibliotecas de dependências. Adicione uma camada pública para compartilhar dependências entre funções sem precisar recompilá-las a cada vez.

Camadas públicas

As tabelas a seguir listam as camadas públicas disponíveis por categoria. Para obter a lista completa, consulte Camadas públicas. Caso precise de uma camada não listada, entre em contato conosco.

Runtimes personalizados

Essas camadas fornecem ambientes de execução para runtimes personalizados, como Python 3.10 e Node.js 17. Algumas também incluem bibliotecas de dependências comuns. Por exemplo, Python310-Package-Collection contém pacotes Python frequentemente utilizados.

Camada pública

Runtime compatível

Descrição

Referências

PHP81-Debian10

Custom.Debian10

Camada de runtime PHP 8.1 Debian 10

README.md

PHP80-Debian10

Custom.Debian10

Camada de runtime PHP 8.0 Debian 10

README.md

Nginx

Custom.Debian10

Camada de runtime Nginx Debian 10

README.md

Python310

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Python 3.10.5

README.md

Python310-Package-Collection

Custom.Debian10

Coleção de bibliotecas de dependências comuns para o runtime Python 3.10

README.md

Python39

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Python 3.9.13

README.md

Python39-Package-Collection

Custom, Custom.Debian10

Coleção de bibliotecas de dependências comuns para o runtime Python 3.9

README.md

Python38

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Python 3.8.13

README.md

Python38-Package-Collection

Custom, Custom.Debian10

Coleção de bibliotecas de dependências comuns para o runtime Python 3.8.13

README.md

Python36

Custom

Camada de runtime Python 3.6.15

README.md

Python36-Package-Collection

Custom

Coleção de bibliotecas de dependências comuns para o runtime Python 3.6.15

README.md

Dotnet6

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime ASP.NET 6.0.5

README.md

PHP72

Custom

Camada de runtime PHP 7.2

README.md

Java8

Custom.Debian10

Camada de runtime Java 8

README.md

Java11

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Java 11

README.md

Java17

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Java 17

README.md

Java21

Custom.Debian10

Camada de runtime Java 21

README.md

Nodejs20

Custom.Debian10

Camada de runtime Node.js 20

README.md

Nodejs18

Custom.Debian10

Camada de runtime Node.js 18

README.md

Nodejs17

Custom

Camada de runtime Node.js 17

README.md

Nodejs16

Custom, Custom.Debian10

Camada de runtime Node.js 16

README.md

Nodejs14

Custom

Camada de runtime Node.js 14

README.md

Nodejs12

Custom

Camada de runtime Node.js 12

README.md

Go1

Custom.Debian10

Camada de runtime Go 1

README.md

Go118

Custom

Camada de runtime Go 1.x

README.md

Bibliotecas de dependências comuns

Camada pública

Runtime compatível

Descrição

Versão da biblioteca principal

Referências

Python310-OSS2

Python 3.10, Custom.Debian10

oss2: SDK do OSS para Python

-

README.md

Python39-OSS2

Python 3.9, Custom.Debian10

oss2: SDK do OSS para Python

-

README.md

Python310-TensorFlow2x

Python 3.10, Custom.Debian10

Framework de machine learning open source (edição CPU)

tensorflow==2.15.0.post1

README.md

Python3x-PyMongo4x

Python 3.10, Custom.Debian10

Biblioteca de computação científica open source

PyMongo==4.6.1

README.md

Python3x-Pandas2x

Python 3.9, Custom.Debian10

Ferramenta de análise e processamento de dados open source baseada em NumPy

pandas==2.2.1

README.md

Python310-PyTorch2x

Python 3.10, Custom.Debian10

Framework de machine learning open source (edição CPU)

torch==2.2.1+cpu

README.md

Python39-Pandas1x

Python 3.9, Custom, Custom.Debian10

Ferramenta de análise e processamento de dados open source baseada em NumPy

pandas==1.4.3

README.md

Python39-SciPy1x

Python 3.9, Custom, Custom.Debian10

Biblioteca de computação científica open source

scipy==1.9.0, numpy==1.23.2

README.md

Python36-SciPy1x

Python 3.6, Custom

Biblioteca de computação científica open source

scipy-1.5.4, numpy-1.19.5

README.md

Python39-PyTorch1x

Python 3.9, Custom, Custom.Debian10

Framework de machine learning open source (edição CPU)

torch==1.12.1+cpu, torchaudio==0.12.1+cpu, torchvision==0.13.1+cpu

README.md

Python36-PyTorch1x

Python 3.6, Custom

Framework de machine learning open source (edição CPU)

torch==1.10.2+cpu, torchaudio==0.10.2+cpu, torchvision==0.11.3+cpu

README.md

Python3-Flask2x

Python 3.9, Python 3.10, Custom, Custom.Debian10

Framework web leve baseado em Python

flask-v2.2.2

README.md

Nodejs-Puppeteer17x

Node.js 16, Node.js 14, Custom, Custom.Debian10

Ferramenta Headless Chrome

puppeteer-v17.1.0

README.md

Nodejs-Puppeteer10x

Node.js 14, Node.js 12, Node.js 10, Custom

Ferramenta Headless Chrome

puppeteer-v10.2.0

README.md

Nodejs-Puppeteer19x

Custom.Debian10

Ferramenta Headless Chrome

puppeteer-v19.8.5

README.md

Python310-Opencv4x

Python 3.10, Custom.Debian10

Biblioteca multiplataforma para visão computacional

opencv_python-4.7.0.68

README.md

Python38-Playwright

Custom.Debian10

Ferramenta para automação de páginas web

playwright==1.31.1

README.md

Poppler22x-Pdf2image

Python 3.10

Biblioteca para renderização de documentos PDF

pdf2image-1.16.3, poppler-22.12.0

README.md

SQLite3

Python 3.9, Node.js 16, Node.js 14, Java 11, Java 8, Custom

Banco de dados relacional leve em processo

3.41.1

README.md

FFmpeg6x

Python 3.10, Python 3.9, Node.js 16, Node.js 14, Java 11, Java 8, Custom, Custom.Debian10

Toolkit open source para gravação, conversão e streaming de áudio e vídeo

6,0

README.md

ServerlessDevs

Python 3.10, Python 3.9, Python 3, Node.js 16, Node.js 14, Java 11, Java 8, Go 1, .NetCore 3.1, PHP 7.2, Custom, Custom.Debian10

Plataforma serverless open source com um conjunto robusto de ferramentas para desenvolvedores

2.1.14

README.md

Frameworks web

Camada pública

Runtime compatível

Versão da biblioteca principal

Referências

Python3-Flask2x

Python 3.9, Python 3.10, Custom, Custom.Debian10

flask-2.2.2

README.md

SDKs da Alibaba Cloud

Camada pública

Runtime compatível

Descrição

Referências

Python310-Aliyun-SDK

Python 3.10, Custom.Debian10

SDKs comuns da Alibaba Cloud para Python 3.10

README.md

Python39-Aliyun-SDK

Python 3.9, Custom

SDKs comuns da Alibaba Cloud para Python 3.9

README.md

Python36-Aliyun-SDK

Python 3.6, Custom

SDKs comuns da Alibaba Cloud para Python 3.6

README.md

Nodejs-Aliyun-SDK

Node.js 20, Node.js 18, Node.js 16, Node.js 14, Custom, Custom.Debian10

SDKs comuns da Alibaba Cloud (Node.js 20, Node.js 18, Node.js 16 e Node.js 14)

README.md

Aliyun-DataX

Python 3.6, Python 3.9, Custom, Custom.Debian10

Edição open source do Data Integration do DataWorks da Alibaba Cloud

README.md

Como as camadas funcionam

Uma função suporta até cinco camadas no total, combinando camadas personalizadas e públicas. Ao configurar várias camadas, o Function Compute mescla o conteúdo delas no diretório /opt em ordem inversa. Se duas camadas contiverem arquivos com o mesmo nome, o arquivo da primeira camada configurada terá precedência sobre os das camadas subsequentes.

Adicionar uma camada pública no console

Pré-requisitos

Antes de começar, verifique se você tem:

Adicionar a camada

  1. Faça login no console do Function Compute. No painel de navegação à esquerda, clique em Functions.

  2. Na barra de navegação superior, selecione uma região. Na página Functions, clique no nome da função que deseja configure.

  3. Na página de detalhes da função, clique na aba Configurations.

  4. Na árvore de navegação à esquerda, clique em Layers e depois em Modify.

  5. No painel Layers, clique em + Add Layer e selecione Add Official Common Layer. Escolha uma camada na lista suspensa Official Common Layer e uma versão na lista suspensa Layer Version. Em seguida, clique em Deploy.

Adicionar uma camada pública usando Serverless Devs

Pré-requisitos

Antes de começar, verifique se você tem:

Adicionar a camada

  1. Execute o comando a seguir para listar as camadas públicas oficiais em uma região:

    s cli fc layer list --official --region cn-hangzhou

    A saída lista as camadas disponíveis com seus ARNs. Copie o ARN da camada que deseja usar.

    -
      layerName:         Python39-Aliyun-SDK
      arn:               acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Python39-Aliyun-SDK/versions/3
      version:           3
      acl:               1
      description:       Python3.9 Aliyun SDK layer.
      compatibleRuntime:
        - custom
        - python3.9
        - custom.debian10
    -
      layerName:         Python39-Package-Collection
      arn:               acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Python39-Package-Collection/versions/3
      version:           3
      acl:               1
      description:       Python3.9 package collection layer.
      compatibleRuntime:
        - custom
        - custom.debian10

    Principais campos na saída:

    Campo

    Descrição

    layerName

    Nome da camada

    version

    Versão da camada

    arn

    ARN da versão da camada, usado ao anexar a camada a uma função

    acl

    Controle de acesso: 0 = privado, 1 = público

    description

    Breve descrição da camada

    compatibleRuntime

    Runtimes compatíveis com esta camada

  2. No diretório do seu projeto, crie um arquivo s.yaml e adicione o ARN da camada ao campo layers.

    edition: 3.0.0
    name: hello-world-app
    access: "default"
    
    vars: # The global variables
      region: "cn-hangzhou"
    
    resources:
      hello_world:
        component: fc3 # The component name.
        actions:       # The custom execution logic.
        props:
          region: ${vars.region}
          functionName: "emoji"
          description: 'this is a layer demo'
          runtime: "python3.9"
          code: ./code
          handler: index.handler
          memorySize: 512
          timeout: 60
          internetAccess: true
          layers:    # The ARNs of the layers attached to the function.
            - acs:fc:cn-hangzhou:official:layers/Python39-Aliyun-SDK/versions/3
  3. Crie um diretório code no diretório do seu projeto e coloque o código da função dentro dele.

  4. Execute o comando a seguir para implantar a função com a camada configurada:

    s deploy

Próximos passos