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简介： 近日，阿里云函数计算重磅公布冷启动减速技术，将本来属于开发者的镜像优化累赘转由函数计算承当，进一步帮忙开发者进步生产效率，专一业务翻新。该技术源于阿里团体超大规模和场景高度简单的容器环境，对镜像存储、减速技术有深厚的积攒，并杰出地承当了 3 年双十一，双十二，春节等大促秒杀场景的严苛的挑战。
容器镜像因其颠覆式翻新成为云原生时代利用部署格局的事实标准。头部云厂商 FaaS (Function-as-a-Service) 服务如阿里云函数计算、AWS Lambda 也相继在 2020 年反对应用容器镜像部署函数，全面拥抱容器生态。
自公布以来，开发者陆续将机器学习、音视频解决、事件驱动离线数据处理、前端自动化等多个场景应用镜像疾速无服务器化，提高效率、降低成本。然而，冷启动始终是 Serverless 无奈绕开的问题。容器镜像须要将数据通过网络近程下载并解压，对于 GB 级别的镜像，拉取工夫可能高达分钟级别，主观上放大了冷启动副作用，妨碍实时利用的 Serverless 演进。
函数计算冷启动减速性能
近日，阿里云函数计算重磅公布冷启动减速技术，将本来属于开发者的镜像优化累赘转由函数计算承当，进一步帮忙开发者进步生产效率，专一业务翻新。该技术源于阿里团体超大规模和场景高度简单的容器环境，对镜像存储、减速技术有深厚的积攒，并杰出地承当了 3 年双十一，双十二，春节等大促秒杀场景的严苛的挑战。据悉，函数计算已将该技术上线至：杭州、北京、上海、美东、美西等 region。
减速成果
咱们在抉择了外部生产环境和开源社区的工作负载，笼罩机器学习、人工智能、前端自动化、Web 利用等 7 种镜像大小、IO 拜访模式、启动命令的不同组合作为 benchmark，部署在 FC 北京区域。如下图所示，函数计算开启镜像减速性能后减速广泛超过 50%，对于机器学习场景中常见的臃肿镜像（如多个团队共享根底镜像, ml-small-import, ml-large-import, ai-cat-or-dog）减速成果更为显著（约 70%-86%），镜像越大优化空间往往越高。
性能特点
FC 镜像减速具备以下特点：
- 应用简略：只需在函数上开启镜像减速，函数计算会主动制作减速镜像和缓存，转换实现后（5 分钟以内），函数主动采纳减速镜像缓存。
- 专一业务翻新：开发者无需破费工夫刻意精简优化镜像大小或严格辨别 Serverless 和 Serverfull 利用镜像的构建形式，FC 负责依照利用理论应用数据拉取和解压。
- 减速收费，应用门槛低：镜像减速开启不产生额定费用，也不须要开发者额定购买或降级任何其余服务。事实上因为镜像拉取工夫变短，相应的申请费用也随之升高。
- 极速弹性、缩容到 0、事件触发：FaaS 联合容器镜像曾经极大简化了利用迁徙至 Serverless，减速性能进一步解锁了实时、准实时工作负载，已经须要分钟级别的容器启动当初能够几秒内疾速启动，真正实现缩容到 0。
将来布局
此次函数计算公布的冷启动减速技术，通过按需读取和更高效的解压技术在不同场景下减速 50%-80%，即便 GB 级别的镜像也能够在几秒内实现端到端启动。减速性能联合函数计算极致弹性和事件触发的特点，解锁了更多对实时要求高的工作负载。容器利用能够更容易地享受 Serverless 个性，真正做到缩容到 0 以及疾速大规模扩容。FC 在将来会继续优化冷启动各个环节提供极致弹性，承当更多用户责任，使开发者专一业务翻新。
附录：试验场景数据
原文链接
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