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FunctionGraph服务的监控指标参考 功能说明 本节定义了FunctionGraph上报云监控服务的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供管理控制台或API接口来检索FunctionGraph产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.FunctionGraph
使用前必读 FunctionGraph使用流程 FunctionGraph权限说明 支持的编程语言
依赖包管理 配置依赖包 引入依赖库 公共依赖 公共依赖Demo
CLI命令参考 KooCLI工具介绍 安装KooCLI命令行工具 函数调用
添加事件源 选择准备中开通的CTS云审计服务，创建CTS触发器，CTS触发器配置如图1所示。 图1 创建CTS触发器 CTS云审计服务监听IAM服务中user资源类型，监听login、logout操作。 父主题： 函数+CTS：登录/登出安全分析实战
如何通过版本和别名实现绑定APIG触发器的HTTP函数的灰度升级？ 基于latest创建版本V1、V2，创建别名alias绑定对应版本V1，权重100%，为alias创建APIG触发器。 图1 发布新版本V1和V2 图2 创建alias别名并绑定V1版本 图3 在alias下创建触发器
附录：CodeArts IDE Online使用方法 用户在编辑函数代码时支持类似工程方式的管理，可以创建文件、文件夹并对其进行编辑。使用函数工作流控制台中的在线代码编辑器，可以在线编写函数代码，如果代码是上传zip包的方式，则前端进行相应解压展示，并支持在线编辑修改。同时，在线
案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建和配置追踪器后，CTS可记录FunctionGraph的管理事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法，请参见CTS快速入门。
FunctionGraph权限说明 创建用户并授权使用FunctionGraph FunctionGraph自定义策略 父主题： 使用前必读
公共依赖Demo 使用TensorFlow进行线性回归 使用pytorch进行线性回归 sklearn gym 父主题： 依赖包管理
如何制作基于ODBC驱动的Python依赖包用于查询数据库？ 对于依赖操作系统的包（以unixODBC为例），需要下载源码编译制作依赖包： 通过ecs控制台页面登录ecs机器（确保gcc、make工具安装完成），执行如下命令下载相关源码包。 wget 源码路径 若下载包为zip文件，执行如下命令进行解压：
备用。 图1 复制子域名 登录云解析服务（DNS）控制台，选择“公网域名”，单击已购买的域名所在行右侧“管理解析”。 图2 管理解析 在“解析记录”页签下，单击“添加记录集”。 图3 添加记录集 在右侧弹出的“添加记录集”窗口配置信息。 主机记录：用户自定义。 类型：选择“CNAME
sklearn 在FunctionGraph页面将sklearn添加为公共依赖 图1 sklearn添加为公共依赖 在代码中导入sklearn并使用 # 导入 sklearn 相关内容 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection
gym 在FunctionGraph 页面将gym添加为公共依赖 图1 gym添加为公共依赖 在代码中导入gym并使用 # 导入 gym 依赖 import gym env = gym.make('CartPole-v0') env.reset() def handler(event
构建程序 创建函数 登录函数工作流控制台，在左侧导航栏选择“函数 > 函数列表”，右上角单击“创建函数”。 进入创建函数页面，选择“创建空白函数”，填写函数信息，完成后单击“创建函数”。 函数类型：选择“HTTP函数”。 区域：选择“华东-上海一”。 函数名称：输入您自定义的函数
Serverless GPU使用介绍 概述 应用场景 父主题： GPU函数管理
查看函数日志 FunctionGraph函数实现了与云日志服务的对接，用户无需任何配置，即可查询函数日志信息。 函数日志信息 在FunctionGraph函数控制台，可以通过以下两种方式查看函数日志。 在测试页签查看日志 函数创建完成后，可以测试函数，在执行结果页，可以查看函数测试日志。操作步骤请参见在线调试。
描述：输入对分组的描述。 创建自定义认证函数 前端自定义认证指APIG利用校验函数对收到的API请求进行安全认证，如果您想要使用自己的认证系统对API的访问进行认证鉴权，您可以在API管理中创建一个前端自定义认证来实现此功能。您需要先在FunctionGraph创建一个函数，通过函数定义您所需
使用pytorch进行线性回归 在FunctionGraph页面将torch添加为公共依赖 图1 torch添加为公共依赖 在代码中导入torch并使用 # -*- coding:utf-8 -*- import json # 导入torch依赖 import torch as t
MFA微服务serverless化 案例概述 准备 构建程序 添加事件源 测试函数
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