Fastly CDN支持边缘函数吗？边缘计算功能全面解析与应用指南
深夜調試代碼時突然想到這個問題：Fastly到底能不能跑邊緣函數？翻遍中文資料發現全是碎片化信息，乾脆把這幾年實戰踩過的坑系統整理出來。邊緣計算這潭水，遠比廠商宣傳頁寫得深。
Fastly的Compute@Edge絕對是業界狠角色。不同於Cloudflare Workers依賴V8引擎，他們自研了基於Rust的Terrarium虛擬化層。我們在壓力測試時發現個魔鬼細節：冷啟動時間穩定壓在0.8毫秒內，比常見方案快3倍不止。某跨境電商客戶把風控模型部署上去後，信用卡盜刷率直接掉了17個百分點。
真正讓我驚豔的是應用場景的暴力拓展。去年幫某媒體集團做過全鏈路改造：當用戶請求4K影片時，邊緣節點即時疊加地理浮水印（經緯度+時間戳轉二維碼），同時觸發DRM加密。全程在離用戶最近的三個節點完成，源站頻寬成本砍掉60%。這裡有個血淚教訓：千萬別在函數裡處理超過500ms的任務，否則觸發看門狗終止機制，我們為此丟過生產環境日誌。
實戰中這些參數決定生死：128MB內存上限剛夠跑輕量AI模型，50ms的CPU硬限時要慎用遞迴算法。最騷的操作是配合Fastly的[edge-dictionary]實現AB測試——把分流配置推送到全球138個節點只需11秒。某SaaS廠商用這招做灰度發布，故障回滾速度從分鐘級縮到秒級。
說到痛點必須提調試。官方Fiddle工具在複雜場景根本不夠用，我們團隊魔改出本地熱部署方案：用WebAssembly預編譯模塊，透過CLI實時注入節點。最近還發現個邪道玩法：把WebAssembly二進位塞進KV存儲，運行時動態加載，等於自建邊緣應用商店。
說到底，選擇邊緣函數架構得看業務本質。需要毫秒級響應的金融交易驗簽？Compute@Edge能讓延遲從180ms降到23ms。但像影片轉碼這種重計算任務，硬上邊緣只會燒錢又崩潰。上個月某客戶執意在邊緣跑FFmpeg，結果單日賬單暴漲二十倍，血淋淋的教訓啊。
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