关键词：FaaS，云原生，容器
知未智能与FaaS函数计算
知未智能使用函数计算来实现部分算子的通用化、高可用性、高可扩展性、高可移植性。这些算子包括需要使用GPU的深度学习模型，也包括其他的计算机应用领域技术。
什么是FaaS
函数计算 (Function as a Service, FaaS) 是一种云计算服务，它允许用户在云端运行单独的代码函数，而无需管理基础架构。FaaS 提供了一种简单的方法来编写、部署和执行代码，而不用担心底层基础架构的维护。[1][2]
FaaS 通常提供如下特性：
- 伸缩性：当函数的请求增加时，FaaS 平台会自动扩展以满足需求。
- 按需收费：用户只需支付函数运行所需的资源和时间。
- 无服务器管理：FaaS 平台会自动管理函数运行所需的基础架构。
- 可缩放性：FaaS 平台会根据函数的使用情况自动调整资源。
- 支持多种编程语言：FaaS 支持多种编程语言，如 Node.js、Java、Python、C# 等。
常用的 FaaS 平台有 AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions, OpenFaaS, Apache OpenWhisk。
FaaS与人工智能
FaaS 是无状态的，意味着函数在执行过程中不会保存任何状态信息，因此每次请求都是独立的。这种特点使得 FaaS 在处理并发请求时能够高效缩放。
人工智能算法通常也是无状态的，因此它们可以被看作是函数。每次请求都是独立的，并且不需要保存之前的状态。这使得 FaaS 是一种理想的部署人工智能模型的平台，因为它能够高效地扩展并处理大量并发请求。
因此 FaaS 和人工智能具有天然的兼容性，FaaS 提供了一种高效、灵活和易于部署的方式来运行人工智能模型。
FaaS具有强大的成本优势
- 无服务器管理：FaaS 平台会自动管理函数运行所需的基础架构，包括服务器、存储、网络等，开发者不需要负责服务器的维护与运维。
- 伸缩性：FaaS 平台会根据函数的使用情况自动调整资源, 可以按需增加或减少资源, 可以缩放应用的资源以满足需求，从而降低成本。
- 按需收费：用户只需支付函数运行所需的资源和时间，不需要预先准备成本高的服务器和存储资源。
- 高可用性：因为FaaS是无状态的，所以每次运行我们都可以认为整个环境是一个新环境，即便运行失败/崩溃，也不会影响其他环境，而可以快速被新节点所替代，避免了在复杂业务中所需要的人工成本。
FaaS是可迁移的
基于容器化的 FaaS 使用容器来打包和运行函数，这样一来函数可以在不同云平台之间迁移。这是因为容器技术提供了一种独立于云平台的方式来运行应用，这使得应用可以在不同的环境中运行，而不需要改变其配置。
这种迁移性的优势表现在:
- 云平台无关性: 基于容器化的 FaaS 可以在不同的云平台上运行，如 AWS、GCP、Azure、Alibaba Cloud 等，并且不需要在不同的平台之间进行代码修改。
- 低迁移成本: 基于容器化的 FaaS 可以使用现有的容器管理工具来管理和迁移函数，这样可以减少迁移的成本。
- 高可用性: 基于容器化的 FaaS 可以通过在不同的云平台上部署多个副本来保证高可用性，在一个平台出现故障时可以自动切换到另一个平台。
- 更多的选择: 基于容器化的 FaaS 可以让开发者和组织有更多的选择来选择
什么是云原生
云原生是一种使用云平台的技术，它的目的是使用云平台的服务来实现应用的开发、部署和运行。这种技术的核心思想是将应用的生命周期与云平台的生命周期紧密结合，从而更好地利用云平台的能力。
云原生技术的一些典型实现方式包括：
- 容器化: 使用容器技术来打包和部署应用。
- 微服务架构: 构建基于微服务的应用架构。
- Serverless: 使用 FaaS（Function as a Service）来构建应用。
- DevOps: 将开发和运维流程紧密结合，提高应用的部署和运行效率。
FaaS 可以和天然的和这些云原生技术结合使用，如:
- 容器化技术: FaaS 可以基于容器来打包和运行函数。
- 微服务技术: FaaS 可以作为微服务架构中的一种服务来使用。
- 云数据库技术: FaaS 可以使用云数据库来存储和操作数据。
FaaS 和云原生技术结合使用可以帮助开发人员更快捷地构建和部署应用，并且可以利用云平台提供的服务来提高应用的性能和可用性。
