Vercel Fluid so với Cloudflare Workers. 💬"Theo những gì tôi tìm hiểu, Vercel nhanh hơn CloudFlare từ 1.2x đến 5x cho việc render trên server." Chúng tôi đã rất, rất nghiêm túc thử nghiệm Workers khi khám phá runtime / thế giới edge. Không có "vấn đề lớn", chúng tôi phải di chuyển đi vì lý do kỹ thuật. Để công bằng với họ, họ đã mang đến những ý tưởng mới cho thị trường. Ví dụ, giá dựa trên CPU là tốt và Vercel Fluid cũng có điều đó. Các vấn đề chính mà chúng tôi gặp phải: 1️⃣ Hiệu suất CPU kém, công suất thấp, độ trễ rất không đều và có đỉnh. Các bài kiểm tra cho bạn thấy điều này. 2️⃣ Runtime của một nhà cung cấp duy nhất. Bạn không thể chạy "Node.js 24". Bạn chạy "bất cứ thứ gì họ cung cấp, mà cố gắng trông giống như Node.js nhưng không phải" 3️⃣ Kết nối thực sự kém với các đám mây. Chúng tôi đo thời gian đi và về giữa AWS và CF Workers là trong khoảng từ 10 đến 100 mili giây Kết quả của việc chúng tôi di chuyển đi là phát hành Fluid. Bạn trả tiền cho CPU, nó xử lý đồng thời như một server (tiết kiệm chi phí), bạn kiểm soát kích thước / bộ nhớ của các hàm, bạn có các runtime mở đầy đủ như @nodejs và Python, bạn có độ trễ 1ms đến các dịch vụ đám mây… Hầu hết mọi người ngày nay đang sử dụng Fluid và họ thậm chí không nhận ra, vì nó chỉ hoạt động® với toàn bộ hệ sinh thái. Dưới đây là các bài kiểm tra mà @theo đã thực hiện:

Một số người đã hỏi về 3️⃣. Nếu chức năng của bạn được kết nối với một cơ sở dữ liệu (Supabase, PlanetScale, Neon) hoặc dịch vụ (Stripe), thì các chỉ số sẽ còn ấn tượng hơn nữa. Lợi thế về độ trễ trong đám mây là rất lớn. "Edge" không chỉ là một sai lầm trong thời gian chạy, mà còn trong vị trí tính toán cho logic ứng dụng cốt lõi. Vấn đề là hai mặt, thác nước (I/O) và CPU.