今天很开心非常高兴为我们的计划团队来来来来来我们的计划团队非常高兴 第一名的计划团队我们今天的计划团队非常高兴 第一名的计划团队今天的计划团队会有计划团队我的朋友和我会召唤一场计划我会有三部分第一 我会介绍这套计划叫做RCS它是计划团队我会谈计划的计划为何要进行计划团队我会讨论计划团队的计划计划团队的计划第三 我会介绍计划团队的计划第三 我会介绍计划团队的计划第三 我会介绍计划计划团队的计划计划计划目前腾训云的计划有些计划提到需要适当的计划是计划计划新造型的计划要谈计划一定要计划这种计划是以陆森的计划进行计划计划计划会使在计划开含实验计划计划通过计划计划计划计划计划计划我相信这些公司的经济会是非常重要的因为这些公司的经济是通过公司的在这些质源和质源上我认为这些质源是非常重要的但是这些公司只会使用设计方式去做这些设计如果我们来看设计方式设计公司的设计方式我们会有三个方式一是这些设计方式设计方式它会在设计方式上这是一个方式二是HTTP设计方式这是一个方式它会在设计方式上并在设计方式上设计方式三是设计方式它会在设计方式它会在设计方式上并在设计方式上设计方式师设计方式师设计方式调查這個お願い它也是在设计方式上设计方式上它也ニ常访问这是宣传预备传辑 also它对公司的设计方式有一个是保障和保障的侵略并且以小企业的基础为研究的基础因此我们的业务应该有强确的练习有强确的练习应该有高层的侵略这就是为何历史的一个团队可以比较高在练习练习练习的练习我們也會有強烈的領導領導如果開啟網絡的網頁如果有遺憾或遺憾會引起不足的經驗所以我們會有這樣的挑戰如果看下載所以我們的ICF 建築者有遺憾和改善如果我们看看这些建议材料我们有这些黄色和红色的部分如果我们看看这些红色它是控制性的黄色是资金的如果我们看看这些黄色的部分如果我们在中间如果我们在这里如果我们用这些红色的部分做这些红色的部分我们有这样一个很明显的API做这些损损成为练习数码会建议。我们可以认为含佩多数模一个数码去进行它的发布再加上纽纸这些e plan,它们会直接调整这个方法根据价值我们会有一个设计这里也有一个调整模式我们可以把调整开始如果有细节性或者刷新的模式它们可以把这个方式刷新所以它们可以准备准备准备这些模式我们也会有数据它们会控制数据而这些数据的评论很高它们不可以用这个数据搜查这就是为什么当有新数据我们可以把一切的数据刷新它们可以准备准备准备这里有一个调整模式在设计之下我们有设计方式一是VM而它变弱的细节系统这种选择这些面向的功能必须是与公共的业务和机构它们将会有影响到的如果我们看这里我们将会调查我們會調整這個功能如果有開始功能或是有現在功能的功能我們可以想像到如何控制功能優惠功能的功能在於功能派對和其他技術和其他技術用電話接觸用電話接觸如果看這個 timer也很不錯如果看這個 pull是 instance pull功能 pull這就是開始功能我們用 pull來做所有的功能派對這個 instance 能夠優惠功能我們就進入到韓術能啟動的這個問題我們就談談功能開始功能就是韓術實力的第一次的準備過程我們就談談我們會回想一下我們不論是聖德東還是我們的工作寫了一篇文章我們會有很多功能比如說CVP可能是三十個如果看 UDP第一次的溝通我們必須有NRP 溝通或是 Broadcasting所以這就是我們會有些過程但是關於功能開始功能為什麼我們要做一個問題如果看一些 blog我們會有很重要的討論功能開始功能我們會有很多時間和努力在啟動這個功能開始我相信有些 developer 期待在這個功能開始是不同的從Local FunctionsNarrowLocal Functions可能他們不會是很正確的時間去啟動或使用這個功能開始但是如果看 cloud 功能他們會有第一次的準備過程他們會有很多時間或是幾秒非常敏感的一些業務或是第一次的溝通我們也會有這個問題我剛才提到非常寒靜的一個特點我相信它是非常努力的或是最後一天當天溝通我們必須準備當它溝通它會有非常大的敏感的結果所以它會有很大的影響我們業務我們來看看這個 co-star 時期什麼時期他們有我剛才有個帳號如果看這個 blue card用了一個無敵碼它是一個通訊當他們要求一個創業碼的那它直接就然後它就它就它就要求這個降級我相信這個部分是MS如果不是MS它會轉換這部分它會會我們叫co-start我會介紹這三個如果看co-start我相信這三個步驟是很重要的第一步驟是首先你要準備基礎的你必須準備這個分析的資訊比如說VM container這個很大的VM container如果看這個公共的VM產品如果買它它必須需要這個分析然後你需要這個第二步驟如果用VM container我相信你會找到問題這個部分你只要用它一次但是在於功能或是這部分這部分它會很重要第二步是下載功能它依靠包裝或是在公共的內容是很高的它會是Gatebyte的功能會是幾乎100或是200MB而在下載時間會是幾乎或幾乎MX這部分會是這個網絡網絡特別是跟VBC資源的打工特別是用這個VBC使用這個Graphic Card使用如果我們使用這個Graphic Card或這部分我相信它會是第二步驟所以我們會做這個所以我們會使用這個Code Catching DeployNATURAL Deploy或一些模式的設計第一步驟我們會介紹這個我們是基於公共的CVI團體工作我們會使用這個網絡然後會使用這個VCR我們會使用這個模式我們會使用這個轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換轉換如果我們看著傳統的VM,它會開始在一分鐘之內所以我們會有這個大量的剪裁我們知道,如果我們看著規模的VM,如果我們看著規模的VM,我們會有很多的影響如果我們看著規模的VM,它會有一些,首先是第二代的版本,它會有些 custom config,CPU,SSD,CPU affinity and anti affinity deployment group,CPU consumption,我想它會有些不同的需要,SoCV utilization or deploy groupand a lot of other considerationslet's say how to callthis macro-lisic or mono-lisicso we believe thata lot of factors should be considered我們 looking at a CBMcall platformand the left leaf palingactress should be considered and if this is fishcommotion is very large scaleand they will take quite a long timeSo in response to the function scenarioswe have this constant call platformfor these functions另外一个就是把这些我们需要去调度的一些问题的这些剩余的资源提前做一个计划的一个计划在调度的时候重新调度的时候然后第二个就是那个倾向体的性化的系统一个会把VM资源打成这样的样子我相信KBM的纽约是非常有名的Kata,非常有名非常有名与VM合作的计划合作在调度的时候我们有一个相似的计划在调度的时候我们做了一些计划我们在调度的时候我们要把这个VM资源打成这样的模式去准备它们的开始时间我们在调度的时候我们做了一些计划的改善我们有两个步骤在调度的时候我们有一个非常有名的VM我们只要调度一些就会讲到posit然后我们会把这个VM资源打成这样的模板我们会把这个VM资源打成这样的模板它在模板里面就会调一个计划的计划那会包括这个纽约CPU,DV status这个运行的计划这个运行的计划设备的一些状态的计划这些计划的计划这些计划我们会录取到这里我们会录取到这里然后我们我们实际的VM我们会调整这个游戏就像这个迷惑我们只要迷惑这个计划就会有新的VM去完成这个VM的工作然后他们会很快地做这个开始的工作然后他就会选择这个模板之前的VM我们会有两个模板但是现在我们有三个模板第三个模板会是VM的模板我们会做这个计划一些签设我们会有一つ我们可以选择这个模板我们可以选择这些计划我们可以选择回到这个模板我们可以再把它相关的VM我们可以再回到这个模板这些计划他会选择我们可以选择我们可以再把它选择是用這個手機去改變這個艦員如果看著航班我相信這只是關於這個應用機的大小我們會做一些我們有兩艘航班如果看著這個航班利用程序就会在这些设置里面有两层标准,一层标准,一层标准的标准在这些设置里面,用户就会在这些设置里面设置这些设置里面设置这些设置里面设置这些设置里面但我们就把这些标准的标准提供更多的语言所以这些标准就会提供更多的语言如果有一个设置里面没有使用这些设置里面或使用这些设置里面这些设置里面用户就会在这些设置里面我们需要做这些设置里面我们需要做这些设置里面我们可以直接提供这些设置里面的功能所以我们会很愉快的接下来要介绍我们介绍的游戏这些设置里面的功能我刚刚介绍的游戏就是游戏游戏如果看这些设置里面我们会在这些设置里面在这些设置里面我觉得这些设置里面我们会在这些设置里面我们会在这些设置里面我们会在这些设置里面我们会反回货而不然还有那些等级的货这一些自动货售容器我们就在这两方面去找遁方自动货售容器它不是一线离线的一个它不是一线离线的一个您可以看到这些自动货售容器这些自动货售是 robline一个消费庸生蛋您可以看到祕 milk 4它没有光化讨论 offline is not possible to reach demand therefore we have an auto scaling system hereby invoke the functionwe will gather all of the monitoring dataand try to know the concurrency real timeas well as the available resources real timeand then we will initiate the invoking system或者回收也有可能to recycle or even use these data sourcesand we will basically optimize this parthow much space is to be scaledthat is based on the real time calculationwe also did a lot of modelssuch as machine learningand then we realized if you learn from the historywe cannot get a very good resultbecause in the function scenariobecause the granularity is very smalland the graduation is very highthere might be a certain pattern thereand you mighthowever it is still very difficult topredict or estimate the peak or low pointso we did some of other explorationsreal time calculationwe only calculate the most recent pointsand after the calculationwe will try to determine whether we need towhat kind of auto scaling we need to havethe age point represents the current concurrency valueand if we identify the current concurrency valueand then we will calculate the next pointand then there will also bethe space line represents a code in spacebecause we don't have an auto scaling immediatelythe blue line looks like the purple linebut they are not in syncwe also had our considerationin auto scalingtry to reduce the concurrency in code startyou can see here it has a two orone or two times upsurgebut it is still within our coveragethe highest peak timewill still be within our code start rangewe alsoapart from the code start timewe also havedifferent stage of separationthe current value may be at this concurrencyhowever we reduce it to the recentpeak concurrencytry to ensure that the following concurrency pointwill not be more beyond the previous onesby this modulewe will runseveral thousands of functionsandwhen we did all of the auto scalingthe code start rate is very lowit's just 0.00certain number of ratehow can we have a rapidcode start with a high concurrencythat really rely on the underlying capabilitiesotherwise if the time takes too longor the concurrency isnot big enoughso the auto scaling will also depends on theunderlying capabilities that we've talked beforewe alsolook at the predictable programmingfor examplewe use a function a to invoke function bif we've already got an instance in function ahowever we don't have a prewarming in function bthen when we return to function awe will stillsee that the whole invoking time takes too longthis is an already known scenariowe know that when we invoke function awe need to already pre-warm function b and cthat's whywe can scalefunction b and cbefore handand then this is the update of the latest versionif you don't have the latest versionand just use the latest version as a defaultmaybe the previous code had100 concurrency and then you upload the codeand then the version will be switchedthe latest onehowever in our model we will knowthe function changing processwe will already predict this event in ourand predict the concurrency and thenpre-start the instancesand then start to have the version exchangesand then the second iswe can use an aliasto represent version 1and then if we need to have 20and 30% to version 2then we can have this kind of operationthe schedule modulewe will calculate the concurrency of version 1and then use 30% of the trafficand to see how much resources we needand then to start the schedulenext we are going to talk aboutthe network module optimizationand my colleague we are going to shareHi, I'm from Tencent Cloudmy name is LianboI talked about this topic before in Beijingso I'll just be briefapart from calculationwe also have network access requestfor example request VPCVPC is a logical segregationnetwork space in Tencent Cloudand the second scenario is to access internetfor example you can access thedata center via the public networkthe output IPwhen you try to visit the sensitive websitesfor example thepayment APIand the traditionallet's look at the traditional networkif you try to visit the VPCthe traditional architecture is like thisthere are two solutionsthe first solution iswithin the containercreate access to VPC resourcesand you will haverandom EIPthis is a new deviceand then the containeryou can visit the VPC virus containerif the concurrency increaseand you need another containerthen you will need the net toand that will also require a new VMand the whole timeit will take about 7 secondsand also in some code startbecause it takes more timeand it takes timeyou will consume the ENIand also we will consume somemore resourcesand it will lead to an errorthe second solution is similar to the first solutionto create an ENIin normaland this solution is better than solution onebecause for the new containersif it is already in nodethen you don't have to create the ENIattentionallyif it is in a new nodethen you will have to create a new ENIthat is similar to the scenario beforeand if you fail to create an ENIthen you will fail to run the functionnow let's look at SI solutionso in this solutionwe will create an SSCF net proxyin the middle layerand ARP will be associatedto the net proxywhen the customer visitVPCthe IP IP will be unpacked to VPCand then you willbe sublated into out and seethis is the second grade responseand when the traffic increasewe willcreate a new proxyautomaticallycompared to traditional architectureand the new thing about this solutionis that we are creating functionwhen we are creating functionfor creating this proxythe previous solutions arecreating ENI EIPso in SCF architecturewe only need to have an IP turtleand when you run the functionyou don't have to create an EIPand that was significantly lower down the timeand reduce errornow let's look at the access internetby using the traditional solutionthere are also two scenariosfirstly you don't need thefix IP to visit the public networkso you will have a very big netNITand then you use therandom EIP to visitthe public networkif you do need the functionthen firstly you will have tohave a shared containerand then in the customerVPC and you need to deploythe netand then transform itto forward it to the public networkthis process should be done by the customer themselvesand the whole process is more complicatedand alsoif the net processyou don't have any processeven you don't have any resources going onit will still be too costlyand if you usefix IPyou have to use the function containerand connect thenetwork with the containerso thenext let's look at the SCFnetwork solutionwe use the sametraditional designwe also usewe will have a netshared in the whole architectureso you don't have to usethefix IP to visit the public networkand for thefix IP solutionwe also use a net proxyand we use an HIP to scalewhen you visit the public networkfirstly need to go to the HIV IPBand then go through the net proxyfinally I'd like to talk aboutthat co-start is really importantbecause we rebuild the function architecturefor much large scalesand we deploy micro-vm systemfor rapidly deploymentfinally we build code cacheand auto-scaling in the VPCnet proxy forload startcode start latencythese are our QR codeif you have any questionsyou can 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