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使用FunctionGraph函数对IoTDA中的设备坐标数据进行转换 使用FunctionGraph函数对OBS中的文件进行加解密 使用FunctionGraph函数识别LTS中的异常业务日志并存储到OBS 使用FunctionGraph函数对LTS中的日志进行实时过滤 使用Functi
out.println(event); System.out.println(event.getMessage().getRecords()[0].getRawData()); return "ok"; } public String ltsTest(LTSTriggerEvent
说上一个步骤的输出是下一个步骤的输入，比如上述图片处理工作流中，图片压缩的结果是打水印步骤的输入数据。 在普通的服务编排中，由于需要精准控制各个服务的执行顺序，所以控制流是工作流的核心部分。然而在文件处理等流式处理场景中，对控制流的要求并不高，以上述图片处理场景举例，可以对大图片
不同运行时的函数执行入口命名规则，请参见表1中“函数执行入口”参数介绍。 以下以Python运行时为例，介绍如何在函数详情页中查看和修改函数执行入口。 登录函数工作流控制台，在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 在函数列表中，单击函数名称进入详情页。 单击“设置 > 常规
输入告警规则名称，单击“确定”。 监控指标说明 告警监控指标如表1所示。 表1 函数告警监控指标说明表 指标名称 显示名 描述 单位 上限值 下限值 建议阈值 值类型 所属维度 count 调用次数 该指标用于统计函数调用次数 次 - 0 - int package-functionname failcount
管理工作，而是创建用户并使用其进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域 指云资源所在的物理位置，同
168.128.0/18，10.192.64.0/18，10.192.128.0/18。 应用场景一：准实时推理场景 特征 在准实时推理应用场景中，工作负载具有以下一个或多个特征： 调用稀疏 日均调用几次到几万次，日均GPU实际使用时长远低于6~10小时，GPU存在大量闲置。 单次处理耗时长
一般不建议在函数代码内捕获异常，其会导致创建的错误次数告警配置不生效。但是FunctionGraph实现了与云日志服务(LTS)的对接，支持在LTS服务中配置告警，LTS支持日志告警实时监控函数日志中出现的异常信息。 父主题： 使用FunctionGraph函数访问Redis数据
循环调用的情况。 使用异步配置通知分布式消息服务（RocketMQ）时，需要函数配置VPC且与通知的RocketMQ实例在同一个VPC中。同时，需要确保RocketMQ实例所在的安全组入方向规则已放通实例的连接端口，否则无法通知消息。（当前处于公测阶段，仅支持华东-上海一。）
查看单条调用链详情：在查询到的调用链结果中，单击调用链名称，进入APM控制台查看。 图4 单击调用链名称 图5 单条详情 查看所有调用链信息：单击“前往查看”，到APM进行完整的路径分析等更多操作。 图6 前往APM 示例 如下是在函数A（DemoTestA）中通过HTTP请求方式调用函数B
障原因，解决故障。 FunctionGraph函数监控信息，提供了调用次数、运行时间、错误次数、拒绝次数和资源统计监控指标。建议对监控指标中的错误次数和运行时间-最大运行时间创建告警配置，这样就能及时感知到如下情况： 访问Redis异常。例如连接异常、请求超时、服务暂时不可用，导致函数执行错误计入错误次数指标。
例为止。如果预留实例存活时长不足1分钟，将按照1分钟计算，超过1分钟的部分，按照秒的粒度向上取整计算。 节点执行次数费用（函数流） 函数流中除开始、结束和异常分支节点外，其他节点都要统计执行次数计费。 GPU计量时间费用 根据您配置函数的GPU规格和函数执行时长计费，输入值必须在
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