Stratégies d'optimisation des coûts pour les fonctions Java dans une architecture sans serveur

Vous pouvez optimiser le coût des fonctions Java dans une architecture sans serveur en adoptant les stratégies suivantes : Réserver de la mémoire et éviter les coûts de démarrage à froid. Ajustez le nombre minimum d’instances pour optimiser les coûts. Choisissez le bon plan tarifaire et payez ce dont vous avez besoin. Optimisez le code pour réduire le temps d'exécution et réduire l'utilisation du processeur. Tirez parti de la mise à l’échelle automatique pour ajuster automatiquement le nombre d’instances en fonction de la charge.

Stratégies d'optimisation des coûts pour les fonctions Java dans une architecture sans serveur

Introduction
Dans l'architecture sans serveur, les ressources sont allouées et désallouées dynamiquement en fonction de la demande en fonction de l'utilisation, ce qui la rend idéale pour l'optimisation des coûts. Cet article explore les stratégies d'optimisation des coûts pour les fonctions Java afin de vous aider à minimiser le coût des fonctions sans serveur.

Stratégie 1 : Utiliser la mémoire réservée
La mémoire réservée vous permet d'allouer une quantité spécifique de mémoire aux fonctions même si elles sont inactives. Cela élimine le coût de réallocation de mémoire à chaque démarrage de la fonction, réduisant ainsi la latence de démarrage et les coûts de démarrage à froid.

Exemple de code :

FunctionsFramework.http("helloGet", (httpRequest, httpResponse) -> {
  // 函数逻辑
});
.setMemory("128MB") // 预留 128MB 内存
.setMinInstances(2); // 预留 2 个最小实例

Stratégie 2 : Ajuster le nombre minimum d'instances
Le nombre minimum d'instances spécifie le nombre d'instances de la fonction exécutée à un moment donné. Augmenter ou diminuer ce nombre peut optimiser les coûts.

Exemple de code :

FunctionsFramework.http("helloGet", (httpRequest, httpResponse) -> {
  // 函数逻辑
});
.setMinInstances(0); // 取消预留最小实例

Stratégie 3 : Choisissez le bon plan tarifaire
Google Cloud Functions propose des plans tarifaires flexibles comprenant des options par appel, par utilisation et d'autres options basées sur l'utilisation. Choisir la meilleure option en fonction de vos habitudes d’utilisation est crucial.

Exemple de code :

functions.cloud.google.com/pricing-plan: "FLEXIBLE" // 设置定价方案

Stratégie 4 : Réduire le temps d'exécution
Le temps d'exécution des fonctions est un facteur de coût important. L'optimisation du code pour réduire le temps d'exécution peut réduire les coûts en réduisant l'utilisation du processeur et en augmentant l'efficacité.

Exemple de code :

public class ExampleFunction {

  @Override
  public void accept(@Nullable PubsubMessage message, @Nullable Context event) {
    String text = null;
    if (message != null) {
      text = StandardCharsets.UTF_8.decode(message.getData()).toString();
    }

    if (text != null && !text.isEmpty()) {
      // 函数逻辑
    }
  }
}

Stratégie 5 : tirer parti de la mise à l'échelle automatique
La mise à l'échelle automatique permet à une fonction de mettre automatiquement à l'échelle son nombre d'instances en fonction de la charge de la demande. Cela permet d’éviter un engagement excessif pendant les heures de pointe et de réduire les coûts pendant les périodes de faible trafic.

Exemple de code :

AutomaticScaling scaling = AutomaticScaling.of(1, 5); // 自动缩放范围为 1 到 5

Cas pratique
Ce qui suit est un cas réel qui a réussi à réduire le coût des fonctions Java en utilisant la stratégie ci-dessus :

Application : Une application Web qui utilise des fonctions pour répondre aux requêtes HTTP.

Stratégie :

• Réservez 256 Mo de mémoire
• Définissez le nombre minimum d'instances sur 1
• Sélectionnez le plan de paiement à l'appel
• Optimisez le code pour réduire le temps d'exécution
• Implémentez une mise à l'échelle automatique

Résultat :
Le coût total des fonctions est réduit de 40% tout en conservant les performances et l'évolutivité des applications.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!