# GCP - Cloud Run Funcions vs Cloud Run Job
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| 比較 | Cloud Run Funcions | Cloud Run Job |
| ----------------| -------- | -------- |
| 請求超時時間 | 預設1分鐘、最常9分鐘| 預設10分鐘、最常一小時|
| Trigger方式 |多樣性，可以是Scheduler Trigger、Http、Cloud Storage、etc. | 只支援Scheduler Trigger |
| 語言支持 | 特定可執行文件 | 任意工具或資料庫 |
| 學習等級 | 簡單 | 困難 |
| 執行數量 | 單一執行 (one request) | 可以一次執行多個 (one request) |
| 複雜度 | 低 | 高 |

# Cloud Functions (參考 Use Cases)
A. Data processing / ETL: 針對Cloud Storage的事件做回應，以及處理圖片、視頻轉碼、驗證
B. WebHook: 可藉由網路Http(s) 回應第三方事件、ex: github, gitlab
C. Lightweight APIs: 輕量級的程式，直接透過Http(s)進行調用
D. Mobile backend: 整合GCP提供的後台服務(firebase, storage,etc.)
E. IoT: 透過Cloud Pub/Sub，進行資料處理、轉換，再推送給另一個處理平台

# Cloud run job藉由將Script打包成Images，執行container等於執行所寫入的任意的程式碼，batch scripts、java、python。
優勢
1. Scheduled Scripts
i. 資料庫維護
ii. 產生報表
iii. Compliance audit scripts
2. Background processing
i. Headless測試
ii. Personailzed email Campaigns
3. Batch Data Processing
i. Extract and transform data