百度云函數(shù)計算技術架構介紹

1、百度云函數(shù)計算技術架構介紹技術創(chuàng)新，變革未來大綱1基礎概念2應用場景3業(yè)界產(chǎn)品4實現(xiàn)揭秘函數(shù)計算是什么Function as a Service (FaaS)高彈性輕量級低成本特性函數(shù)計算是什么低延遲圖 https /appengine邊界與其他計算服務的劃分實時數(shù)據(jù)流處理從消息隊列批量消費流數(shù)據(jù)， 聚合、整理數(shù)據(jù)并生成指標， 可以自動根據(jù)負載消費數(shù)據(jù)場景我們可以用函數(shù)計算干什么無服務器后端搭配HTTP觸發(fā)器或AP Gateway產(chǎn)品可以快速實現(xiàn) 后端AP ，并無需考慮配置 服務器與運維IOT后端與 OT Hub聯(lián)動實現(xiàn)對 OT設 備的管理能力，服務可自動 調整規(guī)模，應對 OT設備增 長Clo

2、ud Native Connector基于 event-driven 的云原 生時代，云服務通過事件 函數(shù)計算互相打通，形成生 態(tài)，更加靈活業(yè)界趨勢看看云供應商的函數(shù)計算產(chǎn)品AWS LambdaGoogle Cloud Function Azure FunctionAliyun Function ComputeTencent Cloud SCF (Serverless Cloud Function) Huawei Cloud FunctionStageBaidu Cloud CFC (Cloud Function Compute)開源服務不重復造輪子，看看社區(qū)有什么如何實現(xiàn)函數(shù)計算的本質是什么

3、輕量級：以函數(shù)粒度的隔離資源，天生的容器場景，需要按函數(shù)將計算調 度 至容器低延遲：輕量級的函數(shù)，使用者期望更快的啟動時間 (vs container)，潛在 預留資源池需求高彈性 & 低成本：覆蓋一天一次調用到一秒一萬次調用的場景，需要通過 共享資源池技術降低服務成本summary: 一種基于共享預留資源池的計算調度服務預留資源池算一筆資源預留的帳如何設置預留資源池支持 Node.js、Python、Java、Go等等語言，3-8種支持 128MB、256MB、384MB.1024MB.3072MB，824種需要預留的資源池種類: 3*8 8*24 = 24 192為用戶提供 100 100

4、0 3000 的瞬時并發(fā)度支持Static 與 Dynamic 的矛盾實現(xiàn)揭秘我們在百度云如何解決資源預留Static or Dynamic容器編排 Static 化，提前編排創(chuàng)建統(tǒng)一鏡像的計算容器容器語言運行時 Dynamic 化，按調度 掛載 指定語言的運行時 用戶代碼 Dynamic 化，按調度 掛載 用戶代碼容器資源 Dynamic 化，按調度 動態(tài)調整 容器 Quota實現(xiàn)資源預留歸一化掛載動態(tài)化http:/jpetazzo.github.io/2015/01/13/docker-mount-dynamic-volumes/Enter containers mount namespa

5、ce Mknod with host block device Mount device to temp mountpointBind mount specific directoryintemp mountpoint Unmount temp mountpointQuota動態(tài)化計算調度如何界定調度的緯度如何確定一個請求應該由哪個計算容器執(zhí)行 Load Balance計算容器可能并行執(zhí)行多個函數(shù)基于 CPU/Mem/QPS 分配計算容器 Schedule per request全局調度，保證計算容器串行執(zhí)行或可控的并行執(zhí)行 基于請求分配計算容器調度選擇分析 LoadBalance 模式ProsLoad Balance 系統(tǒng)Overhead小 Load Balance 實現(xiàn)較簡單Cons用戶編寫函數(shù)時需要考慮并發(fā)下競態(tài)問題預估函數(shù)資源占用時需要考慮并發(fā)清況 理念上更像 App Engine 而非 FaaS實現(xiàn)揭秘我們在百度云如何解決計算調度基于請求調度計算容器 (Sche