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的流式可编排的文件处理解决方案，步骤与步骤之间通过数据流驱动，更易于用户理解。本章通过图片处理的例子解释该方案的实现机制。 如果需要驱动一个工作流执行，工作流系统需要处理两个部分： 控制流：控制工作流的步骤间流转，以及步骤对应的 Serverless 函数的执行。确保步骤与步骤之间有序执行。 数据流
in the local environment ak = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_AK") sk = __import__('os').getenv("CLOUD_SDK_SK") credentials = BasicCredentials(ak
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表2所示。 表2 函数流监控指标 指标 单位 说明 调用次数 次 函数流总的调用请求数，包含了正确、错误和运行中的调用。异步函数流在请求被系统执行时才开始计数。 运行时间 毫秒 时间段内单次函数流执行平均的运行时间。 错误次数 次 指发生异常请求的函数流不能正确执行完，会计入错误次数。
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- '!tmp/**' - '!.git/**' 产物 要完全控制打包过程，您可以指定自己的产物ZIP文件。 如果配置了此功能，Serverless将不会压缩您的服务，因此将忽略patterns，可以选择使用产物或模式进行部署。 如果您的开发环境允许您像Maven
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异步调用是指客户端调用函数后，FunctionGraph会将请求排队，不等待函数的执行结果，直接向客户端返回响应，FunctionGraph会在系统空闲的情况下逐个处理排队的请求。这种情况下客户端无法实时感知函数的执行结果，如果需要获取异步请求的结果通知或者设置异步请求失败重试，请参见配置函数的异步调用策略。
h会定期轮询DIS数据流中的新记录。DIS数据流触发函数的过程请参考使用DIS触发器。 定时触发器TIMER 可以使用TIMER的计划事件功能定期调用您的代码，可以指定固定频率（分钟、小时、天数）或指定 cron 表达式定期调用函数（TIMER示例事件）。定时触发器的使用请参考使用定时触发器。
环境创建完成这个周期通常称为 “冷启动时间”。在Serverless架构中，冷启动问题是无法避免的。 目前FunctionGraph已经对系统侧的冷启动做了大量优化，针对用户侧请参考如下方案。 选择合适的内存 在请求并发量一定的情况下，函数内存越大，分配的CPU资源相应越多，一般冷启动表现越优。
EXTENSION_API_ADDR 环境变量得到平台开放的提供注册的API地址，例如对于Python，EXTENSION_API_ADDR的获取方式为os.getenv("EXTENSION_API_ADDR ")。 路径 - /telemetry 方法 – POST 主体参数 {
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获取指定依赖包（待废弃） 功能介绍 获取指定依赖包 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/fgs/dependencies/{depend_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
账号共享的函数资源再共享给其他账号。资源使用者只能查看和调用共享的函数。 当用户需要与组织或组织单元共享函数资源时，必须启用与组织共享资源功能。更多信息请参考启用与组织共享资源。 单个账号最多只能被共享50个函数资源。 指定共享资源时，资源类型选择“functiongraph:function”。
建议输出到控制台，如配置log4j输出target为System.out，或直接用print函数打印日志等。 输出到控制台的日志，会被函数系统收集，如果用户开通LTS服务，日志会被放入LTS 可以进行较为实时的日志分析。 调测建议：建议在调测时候开通LTS日志，单击“到LTS进行日志分析”，在实时日志中进行观察分析。
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