Aws lambda 内存密集型按需计算

我们正在考虑使用azure函数来运行一些计算。然而，我们的计算机可能会占用大量内存，比如说超过5GB

据我所知，没有简单的方法可以根据内存使用情况来扩展azure功能。即如果达到15GB，启动一个新实例（因为您不希望它超过实例的最大内存）

有没有办法绕过这个限制？

或

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除了azure功能之外，还有其他技术替代方案可以提供按次付费并允许按需快速扩展吗？

如果没有关于您实际尝试计算的任何详细信息，很难给您任何有意义的建议

但是有一些事情你可以考虑。

例如，如果您正在处理CSV文件，并且您知道需要1GB的内存来处理一个文件，那么“旋转”每个文件一个AWS Lambda。您可以使用无服务器编排来协调处理。这样，您就可以有效地分解计算密集型任务

另一个选择是自动“按使用付费”。您可以使用自动化工具，比如启动一个spot实例，运行您的计算任务，然后在它完成后关闭EC2实例。这是或多或少的现收现付，同时你也会有一些运营开销

还有其他服务，如，它被称为“容器的无服务器计算”，允许您以按使用付费的方式运行Docker容器。Fargate允许提供高达30GB的内存

另一种选择是使用诸如或之类的服务来“外部化”您的内存

很难说这些选项中哪一个最适合您，因为这取决于您的限制：您需要将所有内容都存储在“同一内存”中，还是可以将其拆分等，您的数据结构是什么，可以分块处理（以最大限度地减少内存使用），延迟是否重要，需要多长时间，您需要多久运行一次任务等

注意：可能有与我在回答中提到的AWS服务等效的Azure服务