使用 Recommender 最大限度地减少冷启动
Recommender 服务会根据启发式方法、机器学习和当前资源使用情况,自动提供有关在 Google Cloud 上使用资源的建议和数据洞见。每条建议均包含一个链接,您可以点击该链接以对您的函数应用这些建议。
本主题介绍如何使用 Recommender 最大限度地减少冷启动:
- 检测可以从设置最少实例受益的函数(即可能受到冷启动问题负面影响的函数)。
- 告知用户有机会消除冷启动问题。
- 让用户直接从推荐系统设置实例数下限。
部署后的建议可用性
Recommender 会在部署函数一周后自动为其提供建议。超过此时间段后,函数建议会与函数一起显示在 Google Cloud 控制台的“Cloud Run 函数概览”页面和推荐中心中的函数列表页面上。
使用建议的其他方法
除了使用 Cloud Run 函数界面中此页面介绍的建议之外,您还可以通过以下各项获得建议:
查看和接受针对 Cloud Run 函数的建议
如需在 Cloud Run 函数界面中查看和接受建议,请执行以下操作:
在建议列中,查找列表中具有性能灯泡图标的函数。
点击性能可查看建议的详细信息:
- 提出此建议的原因概览。
- 建议本身。
如果您决定应用建议,请设置实例数下限,然后点击应用。
这会使用新的最小实例值重新部署该函数。之后,该函数旁边将不再显示相应建议。
忽略建议
如果您想忽略建议而不应用它,请点击忽略。这样,系统便会在 30 天内不再显示针对该函数的建议。
在推荐中心中查看建议
您还可以在推荐中心中查看建议。如需了解详情,请参阅推荐中心使用入门文档。