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 来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。
- 允许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 会在部署后一周自动为函数提供建议。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 Functions 概览”页面和推荐中心中的函数列表页面上。
使用建议的其他方式
除了使用 Cloud Functions 界面中此页面介绍的建议之外，您还可以通过以下各项获取建议：
查看和接受 Cloud Functions 函数的建议
如需在 Cloud Functions 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：
- 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。
这会使用最小的实例值重新部署函数。然后，该函数旁边将不再显示建议。
忽略建议
如果您想忽略建议而不应用该建议，请点击忽略。这样可以防止该函数的建议在 30 天内再次显示。
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。