本文介紹函數計算的典型應用場景，包括Web應用、數據ETL處理、AI推理、視頻轉碼等。
Web應用
函數計算和其他云產品搭配使用，可以讓工程師只需編寫業務代碼即能夠快速構建可彈性擴展的Web應用。同時這些程序可在多個數據中心高可用運行，不需要在可擴展性、備份冗余方面執行管理工作。
高效免運維：工程師專注于業務邏輯的開發，將集群的運維交予函數計算處理，有效提高開發運維效率。
彈性高可用：根據請求量自動進行毫秒級彈性擴容，快速調度計算資源，輕松應對業務洪峰。
高性能低成本：提供豐富的計量模式，幫助您在不同場景下獲得顯著的成本優勢。
遷移更平滑：支持豐富的開發語言、自定義運行時，兼容傳統應用框架，傳統應用可以平滑遷移至函數計算。
數據ETL處理
函數計算支持豐富的事件源，通過事件觸發機制，可以用幾行代碼和簡單的配置對數據進行實時處理。例如：對OSS壓縮包進行解壓、對日志或者數據庫中的數據進行清洗、對MNS消息進行自定義消費等。
配置簡單：支持豐富的事件源類型，只需要簡單的配置就可以對事件源數據進行處理。
靈活度高：可以根據業務場景的不同定義不同的處理邏輯，有很高的靈活度。
AI推理
在AI模型訓練完成后，對外提供推理服務時，可以使用函數計算，通過將數據模型包裝在調用函數中，在用戶實際請求到達時再運行代碼。
高效免運維：AI工程師可以專注于算法模型的訓練和業務邏輯的開發，將集群的運維交予函數計算處理，提高工作效率。
彈性高可用：根據請求量進行毫秒級彈性擴容，快速調動上萬核的計算資源，計算力不再是瓶頸。
穩定高可靠：提供多版本功能，支持模型的灰度發布，輕松實現算法的A/B測試，降低模型上線風險。
簡單更便捷：工具鏈全面升級，大幅提升TensorFlow、PyTorch等第三方庫的安裝體驗。一鍵部署應用到云端，使用更便捷。
視頻轉碼
函數計算和云工作流結合可以輕松打造彈性高可用的Serverless視頻處理系統。與傳統方案相比，性能、成本和工程效率都有顯著的優勢。
靈活轉碼：視頻轉碼函數完全由用戶自定義，無縫支持自定義邏輯。
并行轉碼：根據視頻文件數量，自動進行毫秒級的彈性伸縮，并行處理多個文件。
成本低廉：提供豐富的計量模式，在不同場景下有顯著的成本優勢。
快速遷移：FFmpeg相關命令可以直接移植到函數計算，在虛擬機上部署的基于FFmpeg的服務可以輕松切換到函數計算，遷移成本低。
