处理大数据场景

由于安全审计问题，您需要从OSS（多个地域）过去一年的数据（1 个小时一个文件）中找出特定关键字访问的日志，同时做聚合运算（计算出总值）。如果使用阿里云函数计算，您将高峰期每 2 小时的访问日志，或者低谷期每 4 小时的访问日志交给一个计算函数处理，并将处理结果存到RDS中。使用一个函数分派数据给另一个函数，使其执行成千上万个相同的实例。

这样会同时运行近千个计算函数（24 x 365 / 10），在不到一分钟的时间内完成整个工作。同样的事情交给ECS+计算脚本来做计算，单单为这些instance配置网络就让人头疼（不同地域无法走内网下载OSS文件）：instance的数量可能已经超出了子网中剩余IP地址的数量（比如，您的VPC使用了24位掩码）。

下面结合阿里云的函数计算产品来讲解各个应用场景中地架构以及如何解决场景中的痛点。阿里云的函数计算是基于Serverless这种架构实现的一个全托管产品，用户只需要上传核心代码到函数计算，就可以通过事件源或者SDK&API来运行代码。函数计算会准备好运行环境，并根据请求峰值来动态扩容运行环境。函数计算是按照执行时间来计费，请求处理完成后，计费停止，对于有业务请求有明显高峰和低谷的应用来说，相对节省成本。

下图是函数计算的一个开发者试用操作流程：

开发者编写代码，目前支持的语言Java、NodeJS、Python等语言。

把代码上传到函数计算上，上传的方式有通过API或者SDK上传，也可以通过控制台页面上传上传，还可以通过命令行工具Fcli上传。

通过API&SDK来触发函数计算执行，同样也可以通过云产品的事件源来触发函数计算执行。

函数计算在执行过程中，会根据用户请请求量动态扩容函数计算来保证请求峰值的执行，这个过程对用户是透明无感知的。

函数执行结束后，可以通过账单来查看执行费用，根据函数的实际执行时间按量计费，收费粒度精确到100ms。