HarmonyOS鸿蒙Next中资源使用率提高25%,成本降低90%,云函数是怎么做到的?
HarmonyOS鸿蒙Next中资源使用率提高25%,成本降低90%,云函数是怎么做到的? 云函数是一项Serverless计算服务,提供FaaS(Function as a Service)能力。一方面,云函数能够将开发测试的对象聚焦到函数级别,使得整体的开发、联调、交付、上线过程更加灵活;另一方面,云函数作为Serverless的核心与枢纽,开发者在应用中集成云函数SDK后,能够像拼搭积木一样自由便捷地组织各项服务如云数据库、云存储等来实现业务逻辑,提升业务功能构建的便利性。
此外,云函数可以根据函数的实际流量对函数进行弹性伸缩,开发者无需对服务器资源进行管理,运维管理的难题随之解决。
简单来说,云函数可以大幅度降低开发成本。下面看看云函数具体是如何做到的:
某权限管理服务器主要为用户提供基于凭据的授权和鉴权的能力,日访问流量近6.85亿,且流量集中在一个核心接口中,伴有明显的波峰低谷,非常符合云函数弹性伸缩的特征。
该服务器一直使用ECS来自动调整计算资源(EC2 Container Service是一个高度可扩展的软件容器管理服务),为了提升资源使用率、降低时延以及节约资源和开发成本,其使用FaaS函数重构了代码架构,并通过分次切换流量验证并保证了重构后服务器功能的可用性和稳定性。
使用FaaS函数重构了代码架构的服务器上线后,正值6·18大促活动,日调用量大幅度提高至27亿,实现了四倍弹性伸缩,流量无损抗住5W+峰值流量。并且CPU利用率达到60%,相比之前提高了25%;通过准确的流量预测,冷启动次数降低了近30%,费用比传统ECS微服务模式降低了近90%。(具体收益结合业务场景和使用案例预估)
在流量低谷期,资源自动降低;而当流量逐步走高,乃至峰时,应用可以快速启动满足流量峰值,是应用可靠性和资源弹性的直接表现。而这都离不开应用的快速启动能力。
说到这里,就不得不提到本案例中用到的两个云函数关键技术点:
- 冷启动优化:冷启动时延降低95%
使用了“快照恢复”的技术:将当前的函数实例以及函数状态保存为函数快照,启动时从函数快照并行恢复,省去JVM运行时、Spring框架和业务初始化阶段的耗时(如下图所示)。
“快照恢复”的两种实现方式:
- 高速快照缓存:基于共享内存同节点上的函数实例零拷贝恢复;
- 并行快照恢复:对于函数快照,按照运行时、进程数据结构、依赖文件等构建依赖树,并行进行恢复重建。
- 调用量的预测预热:尽量避免冷启动的发生
运用了弹性预测的能力:利用机器学习技术,预测未来一段时间内函数调用请求次数,提前预热适量函数实例,避免冷启动。
两种预测模型,满足多种类型数据预测需求:
- 基于傅里叶统计模型(一维时序数据)提取周期性信息,对强周期性任务进行预热;
- 基于深度学习模型(支持多维数据)对业务多维特征进行学习拟合,对弱/非周期性任务进行预热。
(本文数据及图片来源华为开发者联盟)
云函数采用三层隔离,实现了内核、容器、网络三层安全防护能力,在提高资源使用率、降低成本的同时,也保障了云端数据的安全。此外,云函数还提供面向流量洪峰(精准容量+极致弹性+限流降级)的高可用方案,确保在升级时不会造成业务的中断,您可以直接创建函数,不用申请额外资源,即开即用,流程极简。
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在HarmonyOS鸿蒙Next中,资源使用率提高25%和成本降低90%的显著优化,主要得益于云函数的高效管理和调度机制。云函数通过以下技术手段实现这一目标:
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弹性伸缩:云函数根据实际负载动态调整资源分配,避免资源浪费。当请求量增加时,系统自动扩展计算资源;请求量减少时,资源自动回收,确保资源利用率最大化。
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冷启动优化:鸿蒙Next对云函数的冷启动时间进行了深度优化,通过预加载和缓存技术,减少函数启动延迟,提升响应速度,从而降低资源闲置时间。
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资源池化:云函数采用资源池化技术,将计算、存储和网络资源统一管理,实现资源共享和高效利用。通过资源复用,减少冗余资源分配,进一步降低成本。
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智能调度:系统根据函数类型、执行时间和资源需求,智能调度任务到最优节点,减少资源争用和等待时间,提升整体执行效率。
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精细化计费:云函数采用按需计费模式,用户只需为实际使用的资源付费,避免了传统固定资源分配带来的成本浪费。
通过这些技术手段,鸿蒙Next的云函数在资源使用率和成本控制上实现了显著优化,为用户提供了更高效、更经济的计算服务。
在HarmonyOS鸿蒙Next中,云函数通过优化资源调度和容器化技术,显著提高了资源使用率并降低了成本。具体来说,云函数采用轻量级容器技术,实现快速启动和高效资源分配,减少了资源浪费。同时,通过智能调度算法,动态调整资源分配,确保高负载时资源充足,低负载时资源回收,从而将资源使用率提升25%。此外,云函数采用按需计费模式,用户只需为实际使用的资源付费,避免了传统服务器的高额固定成本,使得整体成本降低90%。