FunctionGraph使用流程
更新時間 2025-01-13 16:37:10
最近更新時間: 2025-01-13 16:37:10
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本章介紹函數工作流的基本使用流程。
函數工作流FunctionGraph是一項基于事件驅動的函數托管計算服務。使用FunctionGraph函數,只需編寫業務函數代碼并設置運行的條件,無需配置和管理服務器等基礎設施,函數以彈性、免運維、高可靠的方式運行。
函數使用流程
函數使用流程如下圖所示。
- 用戶編寫業務程序代碼,打包上傳至FunctionGraph函數,添加事件源(如SMN、OBS和APIG等),完成應用程序構建部署。
- 通過RESTful API或者云產品事件源觸發函數,生成函數實例,實現業務功能,函數在運行過程中的資源調度由FunctionGraph來管理。
- 用戶可以查看函數運行日志和監控信息,按照代碼運行情況收費,代碼未運行時不產生費用。

- 編寫代碼:用戶編寫代碼,目前支持Node.js、Python、Java、Go等語言。
- 上傳代碼:目前支持在線編輯、上傳ZIP或JAR包,從OBS引用ZIP包等。
- API和云產品事件源觸發函數執行:通過API和云產品事件源觸發函數執行。
- 彈性執行:函數在執行過程中,會根據請求量彈性擴容,支持請求峰值的執行,此過程用戶無需配置,由FunctionGraph完成。
- 查看日志:FunctionGraph函數實現了與云日志服務的對接,您無需配置,即可查看函數運行日志信息。
- 查看監控:FunctionGraph函數實現了與云監控服務的對接,您無需配置,即可查看圖形化監控信息。
總覽頁面介紹
登錄FunctionGraph控制臺,在左側導航欄選擇“總覽”,進入“總覽”頁面。
- 可以查看函數數量/配額信息、代碼存儲/存儲配額、函數月度調用次數/月度資源用量。
- 可以查看租戶層面的監控信息(調用次數、錯誤次數、運行時間、被拒絕次數)。
運行監控指標說明如下表所示。
監控指標說明表
| 指標 | 單位 | 說明 |
|---|---|---|
| 調用次數 | 次 | 函數總的調用請求數,包含了錯誤和被拒絕的調用。異步調用在該請求實際被系統執行時才開始計數。 |
| 運行時間 | 毫秒 | 最大運行時間為某統計粒度(周期)下,即某一時間段內所有函數單次執行最大的運行時間。最小運行時間為某統計粒度(周期)下,即某一時間段內所有函數單次執行最小的運行時間。平均運行時間為某統計粒度(周期)下,即某一時間段內所有函數單次執行平均的運行時間。 |
| 錯誤次數 | 次 | 指發生異常請求的函數不能正確執行完并且返回200,都計入錯誤次數。函數自身的語法錯誤或自身執行錯誤也會計入該指標。 |
| 被拒絕次數 | 次 | 由于并發請求太多,系統流控而被拒絕的請求次數。 |
- 可以查看函數流指標:調用次數、運行時間、錯誤次數、運行中
| 指標 | 單位 | 說明 |
|---|---|---|
| 調用次數 | 次 | 函數流總的調用請求數,包含了正確、錯誤和運行中的調用。異步函數流在請求被系統執行時才開始計數。 |
| 運行時間 | 毫秒 | 時間段內單次函數流執行平均的運行時間。 |
| 錯誤次數 | 次 | 指發生異常請求的函數流不能正確執行完,會計入錯誤次數。 |
| 運行中 | 個 | 正在運行中的函數流的數量。 |