業界初！ Cloud Function 120G 超大容量メモリインスタンス

Tencent Cloud Serverless Cloud Function SCF は、120GB (122,880MB) の大容量メモリ環境の割り当てをサポートするようになりました。これにより、オーディオおよびビデオ処理、ビッグデータ分析、大容量ファイル処理、統計コンピューティング、AI 推論など、メモリ容量が大きい、またはコンピューティング要件が集中するワークロードをより簡単に処理できるようになります。

01.

機能紹介

Tencent Cloud Serverless 関数リソース モデルでは、関数に使用するメモリの量を選択できます。これにより、CPU コンピューティング能力とその他のリソースが同等に割り当てられます。つまり、より大きな新しい設定を選択するときに、より多くの計算能力を使用できるということです。関数実行時に使用可能なメモリ サイズを、最小 64 MB、最大 122,880 MB (120 GB) の範囲で指定できます。 3072MBを超える場合は、6GB(6144MB)、14GB(14336MB)、30GB(30720MB)、60GB(61440MB)、120GB(122880MB)など、総称して大容量メモリと呼ばれます。これらの設定は、関数を作成するとき、またはその構成を更新するときにアクセスできます。これらの設定は、Cloud Functions 管理コンソール、Cloud Functions CLI、または SDK を通じて実行できます。

大容量のメモリ リソースを使用する場合は、「事前構成された同時実行」機能を有効にすることをお勧めします。大容量メモリのインスタンスは初期化に長い時間がかかることが多いため、エクスペリエンスを保証するには事前構成された同時実行を使用し、関数の指定されたバージョンに対して事前構成された同時実行クォータを設定する必要があります。事前設定された同時実行性を構成することで、コンピューティング リソースを事前に準備し、コールド スタート、オペレーティング環境の初期化、ビジネス コードの初期化にかかる時間を短縮できます。

02.

使用シナリオ

シナリオ 1: オーディオとビデオの処理シナリオ

オーディオおよびビデオ アプリケーションやソーシャル アプリケーションなどのシナリオでは、ユーザーがアップロードする画像、オーディオ、ビデオの総量が多く、頻度も高いため、処理システムのリアルタイム性と同時実行性に対する要求が高くなります。たとえば、ユーザーがアップロードした短い動画の場合、複数のクラウド機能を使用して、さまざまな解像度（8k/4k/2k/1080p など）に応じて個別に処理し、さまざまなシナリオでのユーザーのニーズを満たし、モバイル ネットワークの狭く不安定な帯域幅に適応することができます。現在、オーディオおよびビデオ処理業界には成熟した分散ソリューションが存在せず、主流の実装は依然として主に単一のインスタンス内で完了しています。ライブ ブロードキャストやオンデマンドなどのシナリオでは、大容量のメモリ インスタンスが必要です。

1. 効率的な統合: クラウド機能 (SCF) の強力な連携機能により、ビデオのアップロード、ビデオ処理、画像処理、およびストレージのシナリオが有機的に 1 つに統合されます。

2. 柔軟な処理：ユーザーはトランスコーディング機能をカスタマイズできるため、顧客はカスタマイズされたタスク処理機能を迅速に構築し、現在の個々のクラウド サービスの機能上の盲点を補うことができます。

3. スムーズな移行: ffmpeg サービスは、物理マシン、クラウド ホスト、またはコンテナーからクラウド機能に簡単に移行できます。

4. 低コスト: クラウド機能は、ユーザーが大幅なコスト上の利点を得られるよう、さまざまな計測方法を提供します。

シナリオ2: ETLデータ処理

ETL シナリオとは、ビジネスにおいてデータの抽出、変換、ロードが必要となるシナリオを指します。データ処理は、Flink や Spark などの Java テクノロジー スタック分散処理フレームワークに依存しており、大量のメモリを必要とします。この点において、Cloud Function SCF には大きな利点があります。

1. 軽量で、迅速な製品反復のためのデータ要件を満たすためにサーバーを購入する必要がありません。

2. より迅速な実装。学習コストが低いため、データ チームは簡単にスクリプトを作成し、データ ソースを上流と下流にリンクし、中間でデータ ロジックを実行するだけで済みます。

3. 低コスト。クラウド関数は 1 ミリ秒単位で課金され、実行された関数に対してのみ支払います。これにより、ピークと谷があるビジネス シナリオで多くのコストを節約できます。

4. 柔軟性があり、既存のプロジェクトのデータ処理フローに影響を与えず、独立して実行でき、データ検証要件を満たすことができます。

5. データの取得、転送、分析、レポート作成までの全プロセスを安心して実行できます。

シナリオ3: AI推論

Serverless AI がクラウド関数テンプレートをリリースしました。このテンプレートに基づいて、開発者は独自のシナリオ要件に応じてテンプレート内の AI モデルとビジネス ロジックを変更し、クラウド機能を直接デプロイして結果を確認できるため、AI 推論を使用するための敷居が大幅に下がります。

サーバーレス アーキテクチャを通じて AI 推論クラウド機能をデプロイすることで、開発者は基盤となるアーキテクチャに注意を払う必要がなくなり、使用するモデルの選択と対応するビジネス コードの開発に集中できるようになります。これにより、従来のサーバーの使用に伴うアイドル リソースと高コストを回避できるだけでなく、SaaS の制限も回避できます。 Tencent Cloud Serverless は、1 ミリ秒の課金、オンデマンド課金、柔軟なスケーリング、第 2 レベルの展開、無料の運用とメンテナンスなどの利点を備えた AI 推論クラウド機能を提供します。

03.

「大容量メモリ」環境を展開して使用するにはどうすればよいでしょうか?

具体的な手順は次のとおりです (オーディオとビデオのトランスコーディングを例に挙げます)。

1. Cloud Function コンソールを開き、左側のリストバーで「Function Service」を選択し、「新規」をクリックして関数を作成します。

Cloud Function コンソール アドレス: https://console.cloud.tencent.com/scf/list 。

2. 「新しい機能」ページで作成方法を選択し、「ビデオトランスコーディング」テンプレートを選択して、次の図に示すように「次へ」をクリックします。

3. 「詳細設定」および「環境設定」で、「30GB」などの大容量のメモリを選択します。大容量メモリを初めて使用する場合は、リソースを申請する必要があります。大容量メモリには、6G、14G、30G、60G、120Gがあります。次の図に示すように:

4. 大規模リソースの申請を提出します。申請は7営業日以内に審査され、承認されます。承認後、ユーザーはテキストメッセージ通知を受け取ります。次の図に示すように:

5. 承認のSMS通知を受け取ったら、この仕様のメモリに対する許可を得たことを意味します。同時に、プリセットされた同時実行機能を使用して対応するコンピューティング リソースを準備し、コールド スタートなどの状況によって発生する時間消費を削減できます。

6. 手順 1 ～ 3 を繰り返し、「完了」をクリックして大容量メモリ機能の作成と展開を完了します。