关于腾讯云:用户体验测评笔记OpenFaaS-和腾讯云-Serverless

最近看到《用 Serverless 架构部署 TensorFlow 模型推理函数》的流动，对 serverless 十分感兴趣，本着学习的心态初步摸索两个 serverless 框架，一个是开源的 OpenFaaS，一个是腾讯云，通过理论应用和比照初步入门 Serverless。

OpenFaaS

按文档阐明在 Ubuntu 20.04 上部署这个框架。

而后创立 Python 函数：

def handle(req):
    print("Hello! You said:" + req)

批改配置，这里须要写入 docker hub 的帐号。

version: 1.0
provider:
  name: openfaas
  gateway: http://127.0.0.1:8080
functions:
  pycon:
    lang: python3
    handler: ./pycon
    image: >>> dockerhub 用户名 <<</pycon

OpenFaaS 提供一个叫 faas-cli 的部署工具，faas-cli 会先将镜像上传到相应的 docker hub 帐号名下，而后再下拉到 OpenFaaS 服务。

开始部署胜利后在 Web 界面 127.0.0.1:8080/ui/ 看到方才创立的函数。

测试：

╰─➤  curl localhost:8080/function/pycon -d "Hi"
Hello! You said: Hi

从下面的例子能够看出：

1. 开发者只须要写好事件处理的函数，批改配置文件，确认部署即可，而不须要理解服务器的基础架构，甚至也不须要理解代码理论部署在哪个 Web 框架。
2. FaaS 服务返回调用接口。

将图像识别服务部署到腾讯云

除了将 Serverless 业务构建在硬件和容器（比方，OpenFaaS 应用 docker）之外，还有一种新兴的办法: 应用特定于应用程序的虚拟机，比方 WebAssembly（Wasm）。

这个例子通过 Second State 的 Serverless Wasm 虚拟机 (SSVM), 把用 Rust 编写的图像识别业务代码最终编译成 .so 文件，通过 serverless 工具 上传到腾讯云的 FaaS 中。

依据 Second State 的 demo 部署之后，在我的项目根目录输出 sls deploy, 验证腾讯云帐号，100 秒左右就部署胜利，查看腾讯云的控制台，能够看到方才部署的性能。

测试：

魔改

通过魔改 Second State 的例子学习腾讯云 Serverless 的用法。

先理解 tencent-tensorflow-scf 的构造：

cos, layer, scf 三个目录都有 serveress.yml，执行 sls deploy 的时候，能够看到这三个目录的文件被打包上传。

执行 ssvmup build --enable-ext --enable-aot 生成 pkg/scf.so, 须要将它拷贝至 scf/ 目录。

scf/bootstrap 是一个脚本，运行后是一个服务过程。

外围命令如下，其中 “$_HANDLER” 是 scf.so

RESPONSE=$(LD_LIBRARY_PATH=/opt /opt/ssvm-tensorflow "$_HANDLER" <<< "$EVENT_DATA")

这就阐明，咱们能够在本地运行 “$_HANDLER”。咱们能够先在本地调试业务性能。

首先须要编译 ssvm-tensorflow , 也能够间接下载二进制运行。

编译完之后，将 这个 demo 的代码迁徙到 tencent-tensorflow-scf/src/main.rs, 实现魔改：

use std::io::{self, Read};
use ssvm_tensorflow_interface;
use serde::Deserialize;

fn search_vec(vector: &Vec<f32>, labels: &Vec<&str>, value: &f32) -> (i32, String) {for (i, f) in vector.iter().enumerate() {
        if f == value {return (i as i32, labels[i].to_owned());
        }
    }
    return (-1, "Unclassified".to_owned());
}

fn main() {let model_data: &[u8] = include_bytes!("mobilenet_v2_1.4_224_frozen.pb");
    let labels = include_str!("imagenet_slim_labels.txt");
    let label_lines : Vec<&str> = labels.lines().collect();


    let mut buffer = String::new();
    io::stdin().read_to_string(&mut buffer).expect("Error reading from STDIN");
    let obj: FaasInput = serde_json::from_str(&buffer).unwrap();
    let img_buf = base64::decode_config(&(obj.body), base64::STANDARD).unwrap();

    let flat_img = ssvm_tensorflow_interface::load_jpg_image_to_rgb32f(&img_buf, 224, 224);

    let mut session = ssvm_tensorflow_interface::Session::new(model_data, ssvm_tensorflow_interface::ModelType::TensorFlow);
    session.add_input("input", &flat_img, &[1, 224, 224, 3])
           .add_output("MobilenetV2/Predictions/Softmax")
           .run();
    let res_vec: Vec<f32> = session.get_output("MobilenetV2/Predictions/Softmax");
    let mut sorted_vec = res_vec.clone(); 
    sorted_vec.sort_by(|a, b| b.partial_cmp(a).unwrap());

    let top1 = sorted_vec[0];
    let top2 = sorted_vec[1];
    let top3 = sorted_vec[2];

    let r1 = search_vec(&res_vec, &label_lines, &top1);
    let r2 = search_vec(&res_vec, &label_lines, &top2);
    let r3 = search_vec(&res_vec, &label_lines, &top3);

    println!("{}: {:.2}%\n{}: {:.2}%\n{}: {:.2}%"
        , r1.1, top1 * 100.0
        , r2.1, top2 * 100.0   
        , r3.1, top3 * 100.0   
        );
}

#[derive(Deserialize, Debug)]
struct FaasInput {body: String}

测试：

输入排名前三的可能后果。

tomato.json 用于模仿申请数据，将图片数据 base64 之后放在 “body” 前面。

最初从新 sls deploy 部署上线：

总结

本文通过 OpenFaaS 和腾讯云 Serverless 两种服务，初步理解了将业务部署到云平台的过程。通过 FaaS 服务商提供的工具，用户能够防止间接操作 docker, 或设置脚本运行环境变量等不重要的细节，从而将注意力集中在业务开发上。

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