Lingkungan eksekusi Cloud Functions

Catatan: Informasi dalam dokumen ini umumnya berlaku untuk Fungsi Cloud Run (generasi ke-1) dan fungsi Cloud Run (generasi ke-2), kecuali dinyatakan lain. Untuk melihat fitur tambahan yang didukung oleh generasi ke-2, lihat Perbandingan versi fungsi Cloud Run.

Fungsi Cloud Run berjalan di lingkungan serverless yang terkelola sepenuhnya di mana Google menangani infrastruktur, sistem operasi, dan lingkungan runtime. Setiap fungsi berjalan dalam konteks eksekusi aman yang terisolasi, diskalakan secara otomatis, dan memiliki siklus proses yang tidak bergantung pada fungsi lainnya.

Runtime

Fungsi Cloud Run mendukung runtime beberapa bahasa. Masing-masing berisi kumpulan standar paket sistem, serta alat dan library yang diperlukan untuk bahasa tersebut Anda memerlukan nilai Runtime ID jika men-deploy fungsi dari command line atau melalui Terraform.

Update keamanan dan pemeliharaan tersedia untuk semua lingkungan eksekusi generasi ke-1 dan ke-2. Update ini diterapkan secara otomatis atau manual, bergantung pada lingkungan dan cara konfigurasinya. Untuk informasi selengkapnya tentang pembaruan lingkungan eksekusi, lihat Amankan fungsi Cloud Run Anda.

Node.js

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
Node.js 22 (khusus pratinjau)	Generasi ke-2	Ubuntu 22.04	nodejs22	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/nodejs22
Node.js 20	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	nodejs20	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/nodejs20
Node.js 18	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	nodejs18	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/nodejs18
Node.js 16	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs16	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/nodejs16
Node.js 14	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs14	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/nodejs14
Node.js 12	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs12	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/nodejs12
Node.js 10	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs10	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/nodejs10
Node.js 8	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs8	Dinonaktifkan
Node.js 6	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	nodejs6	Dinonaktifkan

Python

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
Python 3.12	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	python312	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/python312
Python 3.11	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	python311	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/python311
Python 3.10	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	python310	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/python310
Python 3.9	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	python39	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/python39
Python 3.8	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	python38	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/python38
Python 3.7	Generasi ke-1	Ubuntu 18.04	python37	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/python37

Go

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
Go 1.22	Generasi ke-2	Ubuntu 22.04	go122	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/go122
Go 1.21	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	go121	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/go121
Go 1.20	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	go120	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/go120
Go 1.19	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	go119	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/go119
Go 1.18	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	go118	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/go118
Go 1.16	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	go116	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/go116
Go 1.13	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	go113	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/go113
Go 1.11	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	go111	Dinonaktifkan

Catatan: Kebijakan rilis Go menyatakan bahwa setiap rilis Go utama didukung hingga ada dua rilis utama yang lebih baru. Tanggal penting mungkin tidak tersedia hingga versi Go yang lebih baru tersedia secara publik.

Java

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
Java 21	Generasi ke-2	Ubuntu 22.04	java21	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/java21
Java 17	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	java17	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/java17
Java 11	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	java11	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/java11

Ruby

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
Rubi 3,3	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	ruby33	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/ruby32
Ruby 3.2	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	ruby32	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/ruby32
Ruby 3.0	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	ruby30	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/ruby30
Ruby 2.7	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	ruby27	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/ruby27
Ruby 2.6	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	ruby26	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/ruby26

PHP

Runtime	Lingkungan	Generation	ID Runtime	Runtime image
PHP 8,3	Generasi ke-2	Ubuntu 22.04	php83	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/php83
PHP 8.2	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	php82	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/php82
PHP 8.1	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	php81	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/php81
PHP 7.4	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	php74	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/php74

.NET Core

Runtime	Generation	Lingkungan	ID Runtime	Runtime image
.NET Core 8	Generasi ke-2	Ubuntu 22.04	dotnet8	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/dotnet8
.NET Core 6	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 22.04	dotnet6	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-22-full/runtimes/dotnet6
.NET Core 3	Generasi ke-1, generasi ke-2	Ubuntu 18.04	dotnet3	us-central1-docker.pkg.dev/serverless-runtimes/google-18-full/runtimes/dotnet3

Perilaku penskalaan otomatis

Fungsi Cloud Run menerapkan paradigma serverless, yaitu ketika Anda menjalankan kode Anda tanpa mengkhawatirkan infrastruktur yang mendasarinya, seperti server atau virtual machine. Setelah di-deploy, fungsi Anda akan dikelola dan diskalakan secara otomatis.

Fungsi Cloud Run menangani permintaan masuk dengan menetapkannya ke instance dari fungsi Anda. Bergantung pada volume permintaan dan jumlah instance fungsi yang ada, fungsi Cloud Run dapat menetapkan ke instance yang ada atau membuat yang baru.

Jika volume permintaan masuk melebihi jumlah instance yang ada, Fungsi Cloud Run dapat memulai beberapa instance baru untuk menangani permintaan. Dengan perilaku penskalaan otomatis ini, fungsi Cloud Run dapat menangani banyak secara paralel, masing-masing menggunakan instance yang berbeda dari fungsi Anda.

Catatan: Peningkatan traffic masuk yang sangat cepat terkadang dapat menyebabkan beberapa permintaan gagal dengan kode HTTP 500. Hal ini karena waktu tunggu permintaan dalam antrean tertunda saat menunggu instance baru dibuat. Mengonfigurasi beban kerja Anda untuk meningkatkan traffic secara bertahap dalam satu menit dapat mengatasi masalah ini. Baca juga Memecahkan Masalah Cloud Functions untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Dalam beberapa kasus, penskalaan tanpa batas mungkin tidak diinginkan. Untuk mengatasinya, Fungsi Cloud Run memungkinkan Anda mengonfigurasi jumlah maksimum instance yang dapat beroperasi berdampingan pada waktu tertentu untuk suatu fungsi tertentu.

Stateless

Untuk mengaktifkan pengelolaan otomatis dan penskalaan fungsi, fungsi harus bersifat stateless—satu pemanggilan fungsi tidak boleh bergantung pada status dalam memori yang ditetapkan oleh pemanggilan sebelumnya. Pemanggilan dapat ditangani oleh instance fungsi yang berbeda, yang tidak membagikan variabel global, memori, sistem file, atau status lainnya.

Catatan: Meskipun tidak boleh diandalkan, status dalam memori sering kali dapat digunakan kembali sebagai pengoptimalan performa; lihat rekomendasi di Tips dan Trik untuk mengetahui detailnya.

Jika Anda perlu membagikan status di seluruh pemanggilan fungsi, fungsi Anda harus menggunakan layanan sepertiMemorystore ,Datastore ,Firestore, atau Cloud Storage untuk mempertahankan data. Lihat database Google Cloud dan produk penyimpanan Google Cloud untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi database dan penyimpanan yang disediakan oleh Google Cloud.

Serentak

Fungsi Cloud Run (generasi ke-2)

Fungsi Cloud Run (generasi ke-2) mendukung penanganan beberapa permintaan serentak di instance fungsi tunggal. Hal ini dapat membantu mencegah cold start karena instance yang sudah dihangatkan dapat memproses beberapa permintaan secara bersamaan, sehingga mengurangi keseluruhan latensi. Untuk mengetahui detailnya, lihat Konkurensi.

Fungsi Cloud Run (generasi ke-1)

Dalam fungsi Cloud Run (generasi ke-1), setiap instance fungsi hanya menangani satu permintaan serentak pada satu waktu. Artinya, saat kode Anda memproses satu permintaan, tidak ada kemungkinan permintaan kedua dirutekan ke instance yang sama. Dengan demikian, permintaan asli dapat menggunakan seluruh jumlah resource (memori dan CPU) yang Anda alokasikan.

Karena permintaan serentak pada fungsi Cloud Run (generasi ke-1) diproses oleh instance fungsi yang berbeda, mereka tidak berbagi variabel atau memori lokal. Lihat Statelessness dan Masa aktif instance fungsi untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Cold start

Instance fungsi baru dimulai dalam dua kasus:

• Saat Anda men-deploy fungsi.

• Saat instance fungsi baru dibuat secara otomatis untuk meningkatkan skalanya sesuai beban, atau terkadang untuk mengganti instance yang ada.

Memulai instance fungsi baru melibatkan pemuatan runtime dan kode Anda. Permintaan yang menyertakan startup instance fungsi, yang disebut cold start, dapat lebih lambat daripada permintaan yang dirutekan ke instance fungsi yang ada. Namun, jika fungsi Anda menerima beban stabil, jumlah cold start biasanya dapat diabaikan, kecuali jika fungsi Anda sering mengalami error dan mengharuskan Anda memulai ulang lingkungan fungsi.

Jika kode fungsi Anda menampilkan pengecualian yang tidak tertangkap atau membuat error proses saat ini, instance fungsi mungkin akan dimulai ulang. Hal ini dapat menyebabkan lebih banyak cold start, yang menghasilkan latensi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, sebaiknya tangkap pengecualian dan hindari menghentikan proses saat ini. Lihat Melaporkan error untuk diskusi tentang cara menangani dan melaporkan error dalam fungsi Cloud Run.

Catatan: Pada generasi ke-1, jumlah memori yang diberikan ke suatu fungsi memengaruhi alokasi CPU, yang nantinya dapat berdampak pada waktu cold start (lihat harga ). Meskipun hal ini juga berlaku pada generasi ke-2 secara default, pada generasi ke-2 Anda memiliki opsi untuk mengonfigurasi alokasi CPU yang terpisah dari memori.

Jika fungsi Anda sensitif terhadap latensi, pertimbangkan untuk menetapkan jumlah minimum instance untuk menghindari cold start.

Masa aktif instance fungsi

Instance fungsi biasanya bersifat tangguh dan digunakan kembali oleh pemanggilan fungsi berikutnya, kecuali jika jumlah instance diturunkan skalanya karena tidak adanya traffic yang sedang berlangsung atau fungsi Anda error. Ini berarti bahwa saat satu eksekusi fungsi berakhir, pemanggilan fungsi lainnya dapat ditangani oleh instance fungsi yang sama.

Catatan: Sebagai pengoptimalan performa, Anda dapat meng-cache status di seluruh pemanggilan dalam cakupan global jika memungkinkan. Namun, fungsi Anda tidak boleh bergantung pada status cache ini karena tidak ada jaminan bahwa pemanggilan berikutnya akan mencapai instance fungsi yang sama - lihat Statelessness.

Cakupan fungsi versus cakupan global

Pemanggilan fungsi tunggal menghasilkan eksekusi khusus isi fungsi yang dideklarasikan sebagai titik masuk. Cakupan global kode sumber fungsi Anda hanya dijalankan pada cold start, dan bukan pada instance yang telah diinisialisasi.

Node.js

const functions = require('@google-cloud/functions-framework');

// TODO(developer): Define your own computations
const {lightComputation, heavyComputation} = require('./computations');

// Global (instance-wide) scope
// This computation runs once (at instance cold-start)
const instanceVar = heavyComputation();

/**
 * HTTP function that declares a variable.
 *
 * @param {Object} req request context.
 * @param {Object} res response context.
 */
functions.http('scopeDemo', (req, res) => {
  // Per-function scope
  // This computation runs every time this function is called
  const functionVar = lightComputation();

  res.send(`Per instance: ${instanceVar}, per function: ${functionVar}`);
});

Python

import time

import functions_framework


# Placeholder
def heavy_computation():
    return time.time()


# Placeholder
def light_computation():
    return time.time()


# Global (instance-wide) scope
# This computation runs at instance cold-start
instance_var = heavy_computation()


@functions_framework.http
def scope_demo(request):
    """
    HTTP Cloud Function that declares a variable.
    Args:
        request (flask.Request): The request object.
        <http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Request>
    Returns:
        The response text, or any set of values that can be turned into a
        Response object using `make_response`
        <http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Flask.make_response>.
    """

    # Per-function scope
    # This computation runs every time this function is called
    function_var = light_computation()
    return f"Instance: {instance_var}; function: {function_var}"

Go

// h is in the global (instance-wide) scope.
var h string

// init runs during package initialization. So, this will only run during an
// an instance's cold start.
func init() {
	h = heavyComputation()
	functions.HTTP("ScopeDemo", ScopeDemo)
}

// ScopeDemo is an example of using globally and locally
// scoped variables in a function.
func ScopeDemo(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	l := lightComputation()
	fmt.Fprintf(w, "Global: %q, Local: %q", h, l)
}

Java

import com.google.cloud.functions.HttpFunction;
import com.google.cloud.functions.HttpRequest;
import com.google.cloud.functions.HttpResponse;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.Arrays;

public class Scopes implements HttpFunction {
  // Global (instance-wide) scope
  // This computation runs at instance cold-start.
  // Warning: Class variables used in functions code must be thread-safe.
  private static final int INSTANCE_VAR = heavyComputation();

  @Override
  public void service(HttpRequest request, HttpResponse response)
      throws IOException {
    // Per-function scope
    // This computation runs every time this function is called
    int functionVar = lightComputation();

    var writer = new PrintWriter(response.getWriter());
    writer.printf("Instance: %s; function: %s", INSTANCE_VAR, functionVar);
  }

  private static int lightComputation() {
    int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    return Arrays.stream(numbers).sum();
  }

  private static int heavyComputation() {
    int[] numbers = new int[] { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
    return Arrays.stream(numbers).reduce((t, x) -> t * x).getAsInt();
  }
}

Ruby

# Global (instance-wide) scope.
# This block runs on cold start, before any function is invoked.
#
# Note: It is usually best to run global initialization in an on_startup block
# instead at the top level of the Ruby file. This is because top-level code
# could be executed to verify the function during deployment, whereas an
# on_startup block is run only when an actual function instance is starting up.
FunctionsFramework.on_startup do
  instance_data = perform_heavy_computation

  # To pass data into function invocations, the best practice is to set a
  # key-value pair using the Ruby Function Framework's built-in "set_global"
  # method. Functions can call the "global" method to retrieve the data by key.
  # (You can also use Ruby global variables or "toplevel" local variables, but
  # they can make it difficult to isolate global data for testing.)
  set_global :my_instance_data, instance_data
end

FunctionsFramework.http "tips_scopes" do |_request|
  # Per-function scope.
  # This method is called every time this function is called.
  invocation_data = perform_light_computation

  # Retrieve the data computed by the on_startup block.
  instance_data = global :my_instance_data

  "instance: #{instance_data}; function: #{invocation_data}"
end

Anda dapat menggunakan variabel global sebagai pengoptimalan performa, tetapi Anda tidak boleh mengandalkan status yang ditetapkan dalam cakupan global oleh pemanggilan fungsi sebelumnya - lihat Statelessness untuk informasi selengkapnya.

Anda dapat berasumsi bahwa untuk setiap instance fungsi, cakupan global telah dieksekusi tepat satu kali sebelum kode fungsi Anda dipanggil. Namun, Anda tidak boleh bergantung pada jumlah total atau waktu eksekusi cakupan global, karena eksekusi dapat bervariasi bergantung pada aktivitas penskalaan otomatis.

Linimasa eksekusi fungsi

Fungsi memiliki akses ke resource yang dialokasikan (memori dan CPU) hanya selama durasi eksekusi fungsi. Kode yang dijalankan di luar periode eksekusi tidak dijamin untuk dijalankan, dan dapat dihentikan kapan saja. Oleh karena itu, Anda harus selalu memberi sinyal akhir dari eksekusi fungsi dengan benar dan menghindari menjalankan kode apa pun di luarnya. Lihat Fungsi HTTP, Fungsi Latar Belakang, dan Fungsi CloudEvent untuk mendapatkan panduan.

Eksekusi fungsi juga tunduk pada durasi waktu tunggu fungsi. Lihat Waktu tunggu fungsi untuk informasi selengkapnya.

Memperhitungkan timeline eksekusi ketika menginisialisasi aplikasi Anda. Tugas latar belakang tidak boleh dibuat dalam cakupan global selama inisialisasi, karena tugas tersebut akan dijalankan di luar durasi permintaan.

Jaminan eksekusi

Fungsi Anda biasanya dipanggil satu kali untuk setiap peristiwa yang masuk. Namun, Fungsi Cloud Run tidak menjamin satu pemanggilan dalam semua kasus karena perbedaan skenario error.

Frekuensi maksimum atau minimum fungsi dapat dipanggil untuk satu peristiwa bergantung pada jenis fungsi Anda:

• Fungsi HTTP dipanggil maksimal satu kali. Hal ini dikarenakan sifat panggilan HTTP yang sinkron, yaitu bahwa setiap error yang terjadi selama pemanggilan fungsi akan ditampilkan tanpa mencoba ulang. Pemanggil fungsi HTTP diharapkan dapat menangani error dan mencoba lagi jika diperlukan.

• Fungsi berbasis peristiwa dipanggil setidaknya satu kali. Hal ini karena sifat peristiwa asinkron, yaitu tidak ada pemanggil yang menunggu respons. Dalam situasi yang jarang terjadi, sistem mungkin memanggil fungsi yang dipicu peristiwa lebih dari sekali untuk memastikan pengiriman peristiwa. Jika pemanggilan fungsi berbasis peristiwa gagal dengan error, fungsi tersebut tidak akan dipanggil lagi kecuali jika percobaan ulang ketika gagal diaktifkan untuk fungsi tersebut.

Untuk memastikan bahwa fungsi berperilaku dengan benar pada upaya eksekusi yang dicoba ulang, Anda harus membuatnya idempoten dengan menerapkannya sehingga hasil (dan efek samping) yang diinginkan tetap tercapai meskipun sebuah peristiwa dikirimkan beberapa kali. Dalam kasus fungsi HTTP, ini juga berarti menampilkan nilai yang diinginkan meskipun pemanggil mencoba kembali panggilan ke endpoint fungsi HTTP. Lihat Mencoba Ulang Fungsi Berbasis Peristiwa untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara membuat fungsi menjadi idempoten.

Memori dan sistem file

Setiap fungsi memiliki sejumlah memori yang dialokasikan untuk penggunaannya. Anda dapat mengonfigurasi jumlah memori saat deployment - lihat Batas memori untuk mengetahui informasi selengkapnya.

Lingkungan eksekusi fungsi mencakup sistem file dalam memori yang berisi file sumber dan direktori yang di-deploy dengan fungsi Anda (lihat Membuat struktur kode sumber). Direktori yang berisi file sumber Anda bersifat hanya baca, tetapi bagian lain dari sistem file dapat ditulisi (kecuali untuk file yang digunakan oleh sistem operasi). Penggunaan sistem file diperhitungkan dalam penggunaan memori fungsi.

Fungsi Anda dapat berinteraksi dengan sistem file menggunakan metode standar di setiap bahasa pemrograman.

Catatan: Di lingkungan eksekusi fungsi Cloud Run, direktori root kode sumber fungsi Anda adalah direktori kerja saat ini (.), dengan pengecualian runtime Go, di mana direktori root kode sumber fungsi Anda berada di bawah direktori kerja saat ini di ./serverless_function_source_code.

Jaringan

Fungsi Anda dapat mengakses internet publik menggunakan metode standar di setiap bahasa pemrograman, baik melalui library bawaan yang ditawarkan oleh runtime atau library pihak ketiga yang Anda sertakan sebagai dependensi.

Coba gunakan kembali koneksi jaringan untuk pemanggilan fungsi, seperti yang dijelaskan dalam Mengoptimalkan Jaringan. Namun, perlu diperhatikan bahwa koneksi yang tidak digunakan selama 10 menit mungkin akan ditutup oleh sistem, dan upaya lebih lanjut untuk menggunakan koneksi tertutup akan mengakibatkan error "reset koneksi". Kode Anda harus menggunakan library yang menangani koneksi tertutup dengan baik, atau menanganinya secara eksplisit jika menggunakan konstruksi jaringan tingkat rendah.

Isolasi fungsi

Setiap fungsi yang di-deploy diisolasi dari semua fungsi lain—bahkan fungsi yang di-deploy dari file sumber yang sama. Secara khusus, mereka tidak membagikan memori, variabel global, sistem file, atau status lainnya.

Untuk berbagi data di seluruh fungsi yang di-deploy, Anda dapat menggunakan layanan seperti Memorystore, Datastore, Firestore, atau Cloud Storage. Atau, Anda dapat memanggil satu fungsi dari fungsi lainnya menggunakan pemicu yang sesuai dan meneruskan data yang diperlukan. Misalnya, buat permintaan HTTP ke endpoint fungsi HTTP atau publikasikan pesan ke topik Pub/Sub untuk memicu fungsi Pub/Sub.