함수의 전용 배포 구성

게시한 Python 또는 TSv2 함수는 필요할 때 실행하는 서버리스나 오래 실행하는 컨테이너의 전용 배포(Deployed execution)로 사용할 수 있습니다. 플랫폼 인스턴스가 서버리스를 제공하면 새 저장소의 기본이며 대부분의 경우 서버리스가 권장됩니다.

전용 배포가 필요한 경우

전용 배포는 재시작을 견디도록 설계한 로컬 캐시를 유지하거나 GPU를 사용하는 계산에 적합할 수 있습니다. 서버리스와 Live Preview의 외부 요청에는 실행 환경에 맞게 구성된 클라이언트가 필요합니다. 타사 클라이언트는 fetch 함수나 HTTP agent를 재정의하여 연결해야 하며, 이 연결 방식을 사용하지 않는 타사 클라이언트는 전용 배포에서 실행해야 합니다.

전용 배포는 전체 서비스 탐색 API에 접근할 수 있습니다. 서버리스는 api_gateway와 telemetry 같은 일부만 사용할 수 있습니다.

배포 범위와 비용

한 저장소의 모든 함수는 하나의 배포를 공유합니다. 배포 환경은 요청량에 따라 확장하며 자동 운영 과정에서 가끔 재시작할 수 있습니다. 로컬 캐시는 영구 저장으로 간주해서는 안 됩니다.

전용 배포는 한 번에 함수 버전 하나를 실행하고 켜져 있는 동안 컴퓨팅 비용이 발생합니다. 서버리스는 여러 버전을 필요할 때 실행하며 실행 시 비용이 발생합니다. Marketplace는 저장소의 실행 모드와 배포 구성을 함께 전달합니다.

배포 설정 열기

저장소의 Branches > Tags and releases에서 함수를 가리키고 Open in Ontology Manager를 선택합니다.

왼쪽 버전 선택기에서 사용할 버전을 고르고 Configure execution을 엽니다.

서버리스를 지원하는 환경에는 두 실행 방식이 보입니다. 별도 선택이 없고 기존 배포도 없으면 서버리스를 기본 사용합니다.

전용 자원과 실행

Deployed를 선택하고 배포가 없으면 Create deployment를 사용합니다.

처음에는 기본 구성을 적용하며 아래쪽에서 전체 설정을 확인합니다.

CPU, GPU와 메모리, 자동 확장의 최소 및 최대값과 시작 시 환경변수를 구성할 수 있습니다. 제한 시간은 다른 공유 배포 설정과 달리 함수 버전마다 따로 정합니다.

이 배포 자원 구성은 함수 버전의 Configuration 탭과 다른 범위입니다. 런타임 관리의 전용 Python 메모리 제한 설명도 어느 구성 화면에 관한 것인지 구분해야 합니다.

Save and start deployment는 구성을 저장하고 시작합니다. Save without starting deployment는 구성을 저장하되 시작하지 않습니다.

시작에는 몇 분 걸릴 수 있습니다. 완료 후 저장소에서 해당 버전의 함수를 실행하여 실제 결과를 확인하는 절차입니다.