業界首發！云函數 120G 超大內存規格實例
騰訊云 Serverless 云函數 SCF 現支持分配 120GB(122,880MB) 大內存環境，可以更加輕松地處理具有更高內存或更密集計算需求的工作負載，如音視頻處理、大數據分析、大型文件處理、統計計算以及 AI 推理等多種場景。
01.
功能介紹
在騰訊云 Serverless 云函數資源模型中，可以選擇用于函數的內存量，這會分配等比例的 CPU 計算能力和其他資源。意味著在選擇新的較大設置時，可以使用更多計算能力?？梢灾付ê瘮颠\行時可用的內存大小，最小 64MB ，最大 122,880MB(120GB)，超過 3072MB 時，統稱為大規格內存，包含 6GB(6144MB)、14GB(14336MB)、30GB(30720MB)、60GB(61440MB)、120GB(122880MB) 這 5 種規格?？稍趧摻ê瘮祷蚋缕渑渲脮r訪問這些設置。這些設置可通過云函數管理控制臺、云函數 CLI 或開發工具包執行。
我們推薦使用大內存資源的同時開啟 「預置并發」 功能，大內存的實例往往初始化時間比較長，需要使用預置來保障體驗，為函數的指定版本設定預置并發額度。通過配置預置并發，可預先進行計算資源的準備，降低冷啟動、運行環境初始化及業務代碼初始化引起的耗時。
02.
使用場景
場景一：音視頻處理場景
在音視頻應用、社交應用等場景下，用戶上傳的圖片、音視頻的總量大、頻率高，對處理系統的實時性和并發能力都有較高的要求。例如：對于用戶上傳的視頻短片，我們可以使用多個云函數對其分別處理，對應不同的清晰度（8k / 4k / 2k / 1080p 等），以滿足不同場景下用戶的需求，適應移動網絡帶寬較小且不穩定的特性，音視頻處理業界目前暫無成熟的分布式解決方案，主流實現仍主要在單實例內完成，針對直播和點播等場景均需要大內存實例。
1. 高效整合：憑借云函數 (SCF) 的強大聯動能力，將視頻上傳、視頻處理、圖片處理、存儲場景有機地整合為一體。
2. 靈活處理：用戶可以自定義轉碼函數，幫助客戶快速搭建定制化任務處理能力，彌補當前單獨云服務的功能盲點。
3. 平滑遷移：可以把 ffmpeg 業務方便地從物理機、云主機或容器中移植到云函數。
4. 成本低廉：云函數提供豐富的計量方式，幫忙用戶獲得顯著的成本優勢。
場景二：ETL 數據處理
ETL 場景是指業務上需要做數據抽?。‥xtract）、數據轉換（Transform）、數據加載（Load）的場景，數據處理依賴 Flink、Spark 等 Java 技術棧分布式處理框架，內存需求量較大，云函數 SCF 在這方面有很大的優勢：
1. 更輕量，無需要購買服務器，即可實現產品快速迭代中數據方面的需求。
2. 更快速實現，由于學習成本低，數據團隊只需很輕松地寫個腳本，上下游鏈接一下數據源，中間做一些數據邏輯即可。
3. 費用成本低，云函數 1ms 計費原則，且只對運行的函數付費，對于有波峰波谷的業務場景，在成本方面更是節省很多。
4. 靈活，不影響已經有項目的數據處理流程，可單獨運行并滿足數據驗證需求。
5. 省心，從數據抓取、轉存、分析、報表，全流程都實現了。
場景三：AI 推理
Serverless AI 推出云函數模板，在這個模板的基礎上，開發者可以依據自己的場景需求更改模板中的 AI 模型以及業務邏輯，然后直接部署云函數并且看到結果，從而極大降低了 AI 推理的使用門檻。
通過 Serverless 架構部署 AI 推理云函數，開發者無需關注底層架構，只用關注選擇哪種模型及開發其相應的業務代碼即可。這既避免了使用傳統服務器的資源閑置及高昂成本，也避免了 SaaS 的限制。騰訊云 Serverless 為 AI 推理云函數提供了 1 毫秒計費、按需計費、彈性伸縮、秒級部署、免運維等優勢。
03.
如何部署使用部署「大內存」環境？
具體操作步驟如下（以音視頻轉碼為例）：
1. 打開 云函數控制臺，在左側列表欄選擇「函數服務」，點擊「新建」創建函數；
云函數控制臺地址：https://console.cloud.tencent.com/scf/list 。
2. 在 “新建函數” 頁面選擇創建方式，選擇 「視頻轉碼」模版，點擊「下一步」，如下圖所示：
3. 在「高級配置」中「環境配置」選擇大規格內存，例如 “30GB”，首次使用大規格內存需要進行資源申請，大規格內存包含 6G、14G、30G、60G、120G。如下圖所示：
4. 提交大規格資源申請，提交完成后 7 個工作日內會審批完成，審批通過后用戶可以收到短信通知。如下圖所示：
5. 收到審核通過短信通知后，表示擁有該規格內存的權限，同時可使用預置并發功能進行相應計算資源的準備，降低冷啟動等情況引起的耗時；
6. 重復前 1 - 3 步驟，點擊「完成」即完成大內存函數創建和部署。
