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表8 DMSTriggerEvent相关方法说明 方法名 方法说明 getQueueId() 获取队列ID getRegion() 获取区域名称 getEventType() 获取事件类型(返回“MessageCreated”) getConsumerGroupId() 获取消费组ID
Warning(s) 0 Error(s) Time Elapsed 00:00:01.47 部署C#工程到FunctionGraph服务 用ssh工具将编译后的文件拷贝并打包,如图3所示。 图3 打包文件 创建函数并上传上一步的zip包。 执行函数,函数执行结果分为三部分,分别为函
处理函数。 应用场景 多个请求处理可以共享的业务逻辑适合放到初始化函数,以降低函数时延,例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建。 前提条件 已创建函数。 初始化函数 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”。 选择待配置的函数,单击进入函数详情页。
函数的URN(Uniform Resource Name),唯一标识函数。 func_name String 函数名称。 domain_id String 域名id。 namespace String 租户的project id。 project_name String 租户的project name。
成功后请求就返回,服务端在空闲的情况下会逐个处理排队的请求。 触发器 触发函数执行的事件。 函数流 用户通过在UI界面拖拽组件、配置组件和连接组件进行可视化编排,创建函数流任务,完成复杂场景的编排。 单实例多并发 单实例多并发是指单个实例可以同时处理的请求数量。 自定义镜像函数
触发器”,单击“创建触发器”,弹出“创建触发器”对话框。 图1 创建触发器 设置以下信息。 触发器类型:选择“开源Kafka(OPENSOURCEKAFKA)”。 连接地址: 搭建kafka的broker地址列表,以逗号分隔。 主题: 用户自建的topic。 批处理大小:单次函数拉取最大数据量。 单击“确定”,完成开源kafka触发器的创建。
表示FunctionGraph后台自动分配身份标识。 如果已经在云上的服务器挂载过sfs,有一个目录的属主是test-user,那么就可以用id test-user命令查询对应的uid和gid。 接下来要选择需要挂载的sfs文件系统,然后设置在函数中访问的目录。 其中函数访问路径
应用ID:当前部署的应用程序在系统中唯一标识,可以通过该标识和应用名称定位问题。 DIS数据服务:通过该链接可以跳转到已创建好的DIS数据服务详情页面。 函数服务:通过该连接可以跳转到已创建好的函数详情页面。 图2 总览页参数 存储库信息中“名称”:通过该链接可跳转到相关函数代码托管的代码仓,可用于浏览及下载相关代码。
数服务能做到负载快速增长时稳定的延时。4是函数内部初始化逻辑,属于应用层面的冷启动开销,例如深度学习场景下加载规格较大的模型、数据库场景下连接池构建、函数依赖库加载等等。 为了减小应用层冷启动对延时的影响,FunctionGraph推出了initializer接口,系统能识别用户
通过系统环境变量获取 系统默认路径为/home/snuser/log 示例 使用环境变量设置以下信息:安装文件的目录、存储输出的位置、存储连接和日志记录设置等。这些设置与应用程序逻辑解耦,在需要变更设置时,无需更新函数代码。 在如下函数代码片段中,参数“obs_output_bucket”为图片处理后存储地址。
函数的URN(Uniform Resource Name),唯一标识函数。 func_name String 函数名称。 domain_id String 域名id。 runtime String FunctionGraph函数的执行环境 Python2.7: Python语言2.7版本。 Python3
编排函数流任务,请您根据实际应用进行函数流编排。 在函数流页面,通过拖拽组件进行流程编排。 以图1为例,将开始节点、函数、结束节点拖入编辑框内,并用连接线连接好。 图1 编排函数流 单击编辑框中函数节点进行编辑。配置函数参数,参数说明如表1所示,带*参数为必填项。 配置函数前确保已创建好函数,