使用 Google Cloud Functions 加速 GAE 应用程序答案

【问题标题】：Use Google Cloud Functions to speed up GAE app使用 Google Cloud Functions 加速 GAE 应用程序
【发布时间】：2018-12-31 00:02:07
【问题描述】：

我有一个 GAE 标准 Python 应用程序，可以进行一些相当的计算处理。我需要在 60 秒的请求时间限制内完成处理，理想情况下我希望更快地完成处理以获得更好的用户体验。

将工作拆分到多个线程似乎不是一个好的解决方案，因为线程可能会在同一个 CPU 上运行，因此不会提高速度。

我想知道是否可以以与线程类似的方式使用 Google Cloud Functions (GCF)。例如，如果我创建一个 GCF 来进行处理，将我的工作分成 10 个块，并并行进行 10 次 GCF 调用，我能否期望以 10 倍的速度获得结果？（除了延迟和 GCF 启动成本）

【问题讨论】：

【解决方案1】：

每个函数调用都在其自己的服务器实例中运行，一个函数将扩展到 1000 个实例以并行处理并发请求。所以是的，如果您愿意为每个服务器实例分配第一个请求时支付冷启动成本，您就可以这样做。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您能够通过单独的（外部）请求将工作负载分成更小的块，您将通过单独的（外部）请求并行启动，我怀疑您会通过使用 GAE 本身获得更好的性能（和成本）（也许在单独的服务中）而不是 CF：

【讨论】：

有趣的想法，但 GCF 对我来说似乎是一个更好的解决方案。使用服务：（1）即使使用一分钟，您也需要支付 15 分钟的费用，（2）在 1 分钟内启动 10 个服务实例（并行执行），我相信我会付费2.5 小时，以及 (3) 额外的服务总是要花钱的，我认为我的 GCF 使用量会在免费配额范围内。
在技术方面，我怀疑网络延迟和启动时间对于我的用例来说已经足够相似了。因为我试图在 60 秒内完成某件事，所以额外的半秒启动成本或网络延迟并不重要。并行的好处应该让我在 10 秒左右完成。
请注意，我并不是建议您重新设计您现有的 GAE 服务，而是采用与您的 CF 完全相同的方式处理请求的新服务。
丹，是的，这是我的理解，尽管我认为我的 cmets 适用于此。