构建在线教育弹性高可用视频处理架构实战( 三 ) _架构

在计算资源的调度上，函数计算进行了大量优化，面对用户请求的突增，可以在毫秒级拉起大量的计算资源来并行工作，确保用户体验。
通过函数计算进行视频处理基于函数计算的特性，搭建一套视频处理系统就非常简单，只需要配置一个OSS触发器，并将视频处理的核心代码上传到函数计算，就大功告成：

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通过这套方案，使用者不再需要考虑资源管理、负载均衡、系统高可用、弹性伸缩、系统监控等一系列复杂的问题，函数计算平台会按最优的方式根据用户的上传行为调度计算资源，低成本高效率的完成视频处理任务。具体的操作步骤和代码实现可以参考视频处理Python实现Demo ，在这个Demo中，演示了如何基于函数计算将用户上传的视频统一转为640 * 480分辨率的mp4格式视频。
代码开发每一个创建好的函数都会对应一个指定的入口，函数计算会从这个函数入口开始执行，类似于本地开发中的Main()函数。以Python语言为列，一个简单的入口函数如下：
def handler(event, context):return 'hello world'当有事件触发的时候，就会从入口函数开始执行，其中event参数携带了事件源相关的信息，比如在视频处理场景中， event参数携带了上传到OSS的Bucket以及文件名等信息。而context参数携带了函数的运行信息，包括函数名、超时时间、访问凭证等。通过这些信息，就能让执行代码完成预定义的各种操作。
函数计算支持各种主流的编程语言，在这个编程语言当中， Node.js和Python等脚本型语言含了丰富的类库，开发效率很高，而且运算实例启动的速度很快，能够支持对延迟特别敏感的任务，是函数计算最匹配的语言。JAVA和Go等语言不能像脚本型语言一样直接上传代码就能创建一个函数，需要预先进行编译，使用起来会稍微复杂一些，但配合函数计算提供的Funcraft等工具，也可以大幅度提升开发和部署的效率。不管使用哪种开发语言，都建议使用者下载官方提供的Funcraft工具，更轻松进行开发、构建、部署操作，请参考Funcraft 。
像Java这样的语言，在虚拟机启动的时候需要加载比较多的类库，不能够像实现运算实例毫秒级启动并进入执行状态，不能直接使用在一些对于延迟特别敏感的业务场景。但配合函数计算提供的预留实例以及单实例多并发新功能，能够消除冷启动对业务的影响，并降低等待下游服务响应的影响，让函数计算上运行的Java语言也能实现API网关等对延时要求特别高业务场景。请参考预留实例和单实例多并发。
Serverless工作流通过前面介绍的方案，可以轻松完成对短视频的各种定制化处理。但每一个函数计算实例，在资源规格上和总运行时长都不是无限的，目前函数计算实例可以拥有3G的内存资源和10分钟的执行时间，这也就说明，当一个视频处理任务需要占用3G以上的系统内存，或者总执行时长超过10分钟的情况下，处理任务是会失败的。
在5G时代，超大视频课件是非常普遍的需求，如何通过函数计算处理这样的大视频呢？这个时候就要出动另一个武器---Serverless工作流，来配合函数计算一起完成这个任务。
Serverless 工作流是一个用来协调多个分布式任务执行的全托管云服务。您可以用顺序、选择、并行等方式来编排分布式任务， Serverless 工作流会按照设定好的步骤可靠地协调任务执行，跟踪每个步骤的状态转换，并在必要时执行用户定义的重试逻辑，以确保工作流顺利完成。Serverless 工作流通过提供日志记录和审计来监视工作流的执行，方便您轻松地诊断和调试应用。

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您可以使用 Serverless 工作流编排一系列的函数资源，同时定义流程中每一步的输入和输出，使用内置控制步骤编排复杂逻辑、发起并行执行、管理超时或终止流程。另外通过控制台能够使用图形界面显示出执行任务状态和执行顺序，同时控制台会显示每个步骤的实时状态，并提供每次执行的详细历史记录。通过Serverless工作流 + 函数计算的组合，我们可以突破时间和空间的限制，对任意大小的视频文件进行复杂的处理。