Apache OpenWhisk Workshop 教程
2024-09-02 16:48:52作者:滑思眉Philip
项目介绍
Apache OpenWhisk 是一个云原生、事件驱动的函数即服务平台(Function-as-a-Service)。它允许开发者上传处理事件的函数到云端并响应各种事件。此平台对于构建微服务、实时数据流处理以及事件驱动架构的应用尤为适用。该项目中的 apache/openwhisk-workshop 是一个专为帮助开发者了解如何在 OpenWhisk 平台上构建无服务器应用程序而设计的工作坊。工作坊提供了系列练习,从零开始引导开发人员理解并掌握 OpenWhisk 的每一个特性。
项目快速启动
为了快速开始你的第一个 OpenWhisk 应用,首先确保环境满足以下条件:
- 已安装 Node.js 版本 6 及以上
- 全局安装
openwhisk-workshop包:$ npm install -g openwhisk-workshop
接下来,可以通过下列步骤部署及运行示例功能:
-
安装并配置 OpenWhisk CLI
$ wsk property set --apihost <your_openwhisk_api_host> $ wsk property set --auth <your_openwhisk_auth_token>替换
<your_openwhisk_api_host>和<your_openwhisk_auth_token>为你自己 OpenWhisk 实例的实际值。 -
创建并部署一个简单函数:
exports.main = function(args) { return { "greeting": "Hello " + args.name } }将上述代码保存为文件
hello.js,然后通过下面命令将其部署为 OpenWhisk 动作:$ wsk action create hello hello.js -
调用刚刚创建的动作:
$ wsk action invoke hello --param name world输出应类似以下结果:
{"response":{"result":{"greeting":"Hello world"}}}此时,你已成功地在本地环境中部署了 OpenWhisk 功能并进行了调用。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 实时数据处理:使用 OpenWhisk 处理实时数据流,例如传感器数据或用户行为日志。
- 微服务架构:将复杂的应用拆分为多个小型、独立的服务,每个服务由一个或多个 OpenWhisk 函数实现。
- 事件驱动架构:构建响应外部事件(如数据库更新、消息队列消息)的应用。
最佳实践
- 函数粒度:保持函数尽可能小和专注,以便于管理和重用。
- 错误处理:确保每个函数都有适当的错误处理机制,以避免服务中断。
- 监控和日志:使用 OpenWhisk 提供的监控和日志工具来跟踪函数的性能和状态。
典型生态项目
- OpenWhisk CLI:用于管理和部署 OpenWhisk 函数的命令行工具。
- OpenWhisk Dashboard:提供了一个图形界面来监控和管理 OpenWhisk 函数和触发器。
- OpenWhisk SDKs:支持多种编程语言的 SDK,方便开发者编写和部署函数。
通过以上内容,您可以快速了解并开始使用 Apache OpenWhisk 平台,构建高效、灵活的无服务器应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0213
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0137
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
468
461
暂无描述
Dockerfile
776
5.07 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
756
961
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
872
2.01 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
696
1.4 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
183
230
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
271
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
361
430