你最想试用阿里云的哪款云产品？ PolarDB O引擎数据库 它吸引你的点是什么？ 高度兼容Oracle，降低应用改造成本，快速迁移Oracle至PolarDB数据库

你最想试用阿里云的哪款云产品？

阿里云为开发者提供了很多免费试用的产品，每种产品对我们来说都有或多或少的吸引力。我感兴趣的几款是函数计算FC，交互式建模PAI-DSW，云数据库RDS MySQL版。

函数计算FC

优势：

阿里云的函数计算FC云产品是一种事件驱动的计算服务，它吸引我主要是具有以下几个优势：

1. 低成本：FC云产品的计费模式是按照实际执行时间计费，不需要预付费用和资源浪费，可以大大降低成本。

2. 高可靠性：FC云产品具有高可靠性和高可用性，可以自动实现负载均衡和故障转移，避免单点故障和业务中断。

3. 高弹性：FC云产品可以根据业务负载的变化自动进行弹性扩缩容，提高系统的可伸缩性和适应性。

4. 多语言支持：FC云产品支持多种编程语言和模型，如Java、Python、Node.js等，可以满足不同开发者的需求和习惯。

5. 快速部署：FC云产品可以快速部署函数，不需要进行服务器的配置和管理，可以节省时间和精力。

6. 安全可靠：FC云产品具有完善的安全机制和权限管理，可以保证数据的安全和隐私。

阿里云的函数计算FC云产品具有多种优势和特点，可以为企业和开发者提供更加高效和灵活的计算服务，帮助他们更好地应对业务挑战和机遇。

产品：

<在线推荐系统>

作为一名互联网企业的员工，我想使用FC云产品来实现一个简单的在线商品推荐系统，具体步骤如下：

1. 准备数据源：首先，我需要准备商品和用户的数据源，可以使用阿里云的数据存储服务OSS或者表格存储TS等，将数据存储在云端。

2. 编写推荐算法：接下来，我需要根据业务需求和数据特点，选择合适的推荐算法，如基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法等，编写推荐函数，并将函数代码上传到FC云产品上。

3. 配置触发器：我需要配置触发器，使得推荐函数能够根据业务需求和数据变化进行自动触发，如定时触发、数据更新触发等。

4. 测试和部署：我需要进行测试和部署，验证推荐函数的正确性和性能，在满足业务需求的前提下，尽可能提高推荐效果和响应速度。

5. 监控和优化：最后，我需要对推荐函数进行监控和优化，如监测函数执行时间、调整函数配置等，以保证系统的稳定性和性能。

基于阿里云的函数计算FC云产品，我可以快速开发和部署在线商品推荐系统，提高用户的满意度和购买转化率，同时也能够节省成本和时间，提高业务的效率和质量。

<人工智能语音识别和文字转换功能>

作为一名互联网企业员工，我还想使用阿里云的函数计算FC云产品来实现人工智能语音识别和文字转换功能，具体步骤和方法如下：

1. 首先，在阿里云控制台上创建一个函数计算服务，选择支持Python或Java等编程语言，编写人工智能语音识别和文字转换的函数代码，如下所示：

import json
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
# 初始化阿里云客户端
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>', '<regionId>')
# 定义函数，实现语音识别和文字转换
def voice_to_text(event, context):
    # 解析事件数据
    audio_url = event.get('audio_url')
    language = event.get('language')
    # 构造请求参数
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-02-28')
    request.set_action_name('CreateTask')
    request.add_query_param('Service', 'nls-filetrans')
    request.add_query_param('Version', '2018-08-17')
    request.add_query_param('MaxRetryCount', '0')
    request.add_query_param('Task', json.dumps({
        'app_key': '<appKey>',
        'file_link': audio_url,
        'version': '4.0',
        'enable_wordsplit': 'false',
        'enable_punctuation_prediction': 'false',
        'enable_inverse_text_normalization': 'true',
        'model_id': language
    }))
    # 发送请求，获取任务ID
    response = client.do_action_with_exception(request)
    response = json.loads(response.decode('utf-8'))
    task_id = response.get('data').get('TaskId')
    # 构造查询任务结果的请求参数
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-02-28')
    request.set_action_name('GetTaskResult')
    request.add_query_param('Service', 'nls-filetrans')
    request.add_query_param('Version', '2018-08-17')
    request.add_query_param('MaxRetryCount', '0')
    request.add_query_param('TaskId', task_id)
    # 轮询查询任务结果，直到完成
    while True:
        response = client.do_action_with_exception(request)
        response = json.loads(response.decode('utf-8'))
        status = response.get('data').get('Status')
        if status == 'Succeed':
            result_url = response.get('data').get('Result').get('ResultUrl')
            break
    # 返回识别结果
    return {
        'result_url': result_url
    }

1. 接下来，我们需要将函数代码部署到云端，并配置函数的触发器。在这个场景下，我们可以选择使用阿里云的消息服务MNS作为触发器，将语音文件的URL地址作为消息发送到MNS队列中。函数计算服务会自动从MNS队列中拉取消息，并执行语音识别和文字转换的函数代码。具体的配置方法如下：

2. 创建MNS队列 在阿里云控制台上，创建一个MNS队列，设置队列名称和访问权限等信息。

3. 配置函数触发器 在函数计算服务中，创建一个新的触发器，选择MNS队列作为触发器类型，配置队列名称和访问密钥等信息。在函数代码中，调用MNS SDK的方法从队列中拉取消息，并解析消息中的语音文件URL地址。

import json
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
from aliyunsdkcore.acs_exception.exceptions import ServerException, ClientException
from aliyunsdkmns.request.v20150801.ReceiveMessageRequest import ReceiveMessageRequest
from aliyunsdkmns.request.v20150801.DeleteMessageRequest import DeleteMessageRequest
# 初始化阿里云客户端
client = AcsClient('<accessKeyId>', '<accessSecret>', '<regionId>')
# 定义函数，实现语音识别和文字转换
def voice_to_text(event, context):
    # 解析消息数据
    message = event.get('messages')[0]
    audio_url = json.loads(message.get('MessageBody')).get('audio_url')
    language = json.loads(message.get('MessageBody')).get('language')
    # 构造请求参数
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-02-28')
    request.set_action_name('CreateTask')
    request.add_query_param('Service', 'nls-filetrans')
    request.add_query_param('Version', '2018-08-17')
    request.add_query_param('MaxRetryCount', '0')
    request.add_query_param('Task', json.dumps({
        'app_key': '<appKey>',
        'file_link': audio_url,
        'version': '4.0',
        'enable_wordsplit': 'false',
        'enable_punctuation_prediction': 'false',
        'enable_inverse_text_normalization': 'true',
        'model_id': language
    }))
    # 发送请求，获取任务ID
    response = client.do_action_with_exception(request)
    response = json.loads(response.decode('utf-8'))
    task_id = response.get('data').get('TaskId')
    # 构造查询任务结果的请求参数
    request = CommonRequest()
    request.set_domain('nls-meta.cn-shanghai.aliyuncs.com')
    request.set_version('2019-02-28')
    request.set_action_name('GetTaskResult')
    request.add_query_param('Service', 'nls-filetrans')
    request.add_query_param('Version', '2018-08-17')
    request.add_query_param('MaxRetryCount', '0')
    request.add_query_param('TaskId', task_id)
    # 轮询查询任务结果，直到完成
    while True:
        response = client.do_action_with_exception(request)
        response = json.loads(response.decode('utf-8'))
        status = response.get('data').get('Status')
        if status == 'Succeed':
            result_url = response.get('data').get('Result').get('ResultUrl')
            break
    # 删除消息
    request = DeleteMessageRequest('<endpoint>', '<queueName>', message.get('ReceiptHandle'))
    client.do_action_with_exception(request)
    # 返回识别结果
    return {
        'result_url': result_url
    }
# 定义函数，从MNS队列中拉取消息
def receive_message(event, context):
    # 初始化MNS客户端
    client = MNSClient('<endpoint>', '<accessKeyId>', '<accessSecret>')
    queue = client.get_queue('<queueName>')
    # 接收消息
   ----

个人兴趣哈~只展示部分代码吧，还在开发中

交互式建模PAI-DSW

优势：

阿里云的交互式建模PAI-DSW云产品是一款基于云端的数据建模和分析工具，它具有以下几个优势：

1. 高效的数据处理能力。PAI-DSW能够快速处理海量数据，通过自动化的数据处理和分析过程，可以快速准确地提取数据中的有价值信息，为企业决策提供有力支撑。

2. 灵活的数据建模功能。PAI-DSW具有高度灵活的数据建模功能，可以根据不同的业务需求和数据类型，灵活地进行数据建模和分析，实现多维度数据可视化分析。

3. 高度可扩展的数据处理能力。PAI-DSW可以快速扩展数据处理能力，支持多种数据源和数据格式，能够快速适应不同的业务需求和数据类型。

4. 安全可靠的数据存储和管理。PAI-DSW采用高度安全的数据存储和管理方式，确保数据的安全性和机密性，同时也提供多种数据备份和恢复功能，保证数据的可靠性和完整性。

5. 易于使用的交互式用户界面。PAI-DSW采用直观易用的交互式用户界面，能够快速实现数据可视化和分析，同时也提供多种操作和功能，满足不同用户的需求和操作习惯。

总之，阿里云的交互式建模PAI-DSW云产品具有高效、灵活、可扩展、安全可靠和易用等优势，可以帮助企业快速实现数据建模和分析，提高决策效率和精准度。

产品：

<用户个性化推荐算法>

身为一名互联网企业员工，我想使用阿里云的交互式建模PAI-DSW云产品来分析并优化我们公司的用户个性化推荐算法。具体步骤和方法如下：

1. 准备数据集。首先，需要准备包含用户行为数据的数据集，如用户浏览记录、搜索记录、购买记录等。一般情况下，这些数据都是分散在不同的数据源和数据库中，需要进行数据清洗和整合，将其转化为可用的数据格式。可以使用PAI-DSW提供的数据清洗和整合工具，或者使用Python等编程语言进行数据处理和转换。

2. 数据预处理。接下来，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征筛选等。可以使用PAI-DSW提供的数据预处理工具，如数据清洗、数据筛选、数据转换等功能，也可以使用Python等编程语言进行数据预处理。

3. 模型训练。在完成数据预处理后，需要使用机器学习算法对数据进行建模和训练，以实现个性化推荐功能。可以使用PAI-DSW提供的机器学习工具，如神经网络、决策树、支持向量机等，也可以使用Python等编程语言进行模型训练和优化。在训练过程中，需要注意选择合适的算法和参数，以提高模型的准确度和性能。

4. 模型评估。完成模型训练后，需要使用测试数据集对模型进行评估，以评估模型的准确度和性能。可以使用PAI-DSW提供的评估工具，如混淆矩阵、ROC曲线、PR曲线等，也可以使用Python等编程语言进行模型评估。

5. 模型优化。在完成模型评估之后，需要根据评估结果对模型进行优化和调整，以提高模型的准确度和性能。可以使用PAI-DSW提供的模型优化工具，如模型调整、参数优化等，也可以使用Python等编程语言进行模型优化。在优化过程中，需要注意选择合适的算法和参数，以提高模型的准确度和性能。

6. 部署模型。在完成模型训练、评估、优化之后，需要将模型部署到生产环境中，以实现个性化推荐功能。可以使用PAI-DSW提供的部署工具，如模型导出、模型部署等，也可以使用Python等编程语言进行模型部署。在部署过程中，需要注意选择合适的部署方式和环境，以保证模型的稳定性和性能。

阿里云的交互式建模PAI-DSW云产品可以帮助企业快速实现数据建模和分析，提高决策效率和精准度。通过以上步骤和方法，我可以使用PAI-DSW来分析并优化我们公司的用户个性化推荐算法，提高用户体验和满意度。

<数据分析和预测>

互联网企业需要通过数据分析和预测，了解用户行为和市场趋势，以便制定更精准的市场营销策略和产品规划。PAI-DSW可以帮助企业进行数据建模和分析，提高决策效率和精准度。 步骤：

1. 创建阿里云账号并登录阿里云控制台。

2. 进入PAI-DSW服务页面，创建一个数据建模和分析项目。

3. 选择数据源，将企业的数据导入PAI-DSW中，进行数据清洗和预处理。

4. 在PAI-DSW中选择合适的算法和模型，进行数据建模和分析，例如可以使用机器学习算法对数据进行分类和预测。

5. 使用PAI-DSW提供的数据可视化工具，将数据分析结果可视化展示，以便更好地理解和应用结果。

6. 导出数据分析结果，将其应用到企业的市场营销策略和产品规划中。

代码示例：

以下是使用PAI-DSW进行数据建模和分析的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 导入数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 创建k-NN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 测试模型
y_pred = knn.predict(X_test)
# 计算模型准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

此代码使用K-Nearest Neighbors（KNN）算法对鸢尾花数据集进行分类。该算法可以在PAI-DSW中进行实现，以进行数据分类和预测。

云数据库RDS MySQL版

优势：

云数据库RDS MySQL版云产品是阿里云推出的一种云数据库产品，其具有以下几个优势：

1. 高可用性：云数据库RDS MySQL版采用了多种技术手段来保证高可用性，包括自动备份、异地容灾、多可用区部署等。通过这些技术手段，可以保证数据库的稳定性和可靠性，避免因为单点故障而导致的系统宕机和数据丢失。

2. 自动扩容：云数据库RDS MySQL版支持自动扩容和缩容，可以根据业务需求快速扩展或缩减数据库的容量和性能，避免因为业务增长或下降而导致的性能瓶颈或资源浪费。同时，云数据库RDS MySQL版还支持按量计费和包年包月两种计费方式，可以根据实际业务需求选择合适的计费方式，降低数据库成本。

3. 安全可靠：云数据库RDS MySQL版采用了多层安全防护机制，包括网络隔离、数据加密、访问控制等。通过这些安全机制，可以保障数据库的安全可靠，防止黑客攻击、数据泄露等安全事件的发生。

4. 管理简单：云数据库RDS MySQL版提供了一系列简单易用的管理工具，包括Web控制台、命令行工具、API等，可以方便地进行数据库的创建、配置、备份、恢复、监控等操作。此外，云数据库RDS MySQL版还支持自动化运维，可以根据业务需求进行自动化运维，降低了运维成本和风险。

5. 兼容性强：云数据库RDS MySQL版兼容MySQL的大部分功能和语法，可以方便地迁移现有MySQL应用程序到云端，也可以方便地进行数据迁移、备份和恢复等操作。此外，云数据库RDS MySQL版还支持MySQL的多种版本和存储引擎，可以满足不同业务需求。

总之，云数据库RDS MySQL版云产品具有高可用性、自动扩容、安全可靠、管理简单和兼容性强等优势，可以支持企业快速构建稳定可靠的云数据库服务，降低数据库成本和风险，提高数据库的效率和可靠性。

产品：

<构建高性能、可靠的电商网站>

我想用阿里云的云数据库RDS MySQL版云产品来构建一个高性能、可靠的电商网站。 具体步骤如下：

1. 创建云数据库RDS MySQL版实例:在阿里云控制台上创建一个MySQL版的云数据库RDS实例，选择合适的实例规格和存储容量，配置好数据库的用户名和密码。

2. 导入数据:将现有的电商网站数据导入到云数据库RDS MySQL版实例中。可以使用MySQL的命令行工具或者图形化工具进行数据导入，例如可以使用Navicat for MySQL工具，将网站数据库的数据导出为SQL文件，然后在阿里云控制台上使用导入功能将SQL文件导入到云数据库RDS MySQL版实例中。

3. 配置云服务器ECS和负载均衡器SLB:在阿里云上创建一个ECS实例作为网站服务器，安装Web服务器和PHP运行环境，将网站代码部署到ECS实例上。同时，在阿里云上创建一个负载均衡器SLB实例，将ECS实例加入到SLB实例中，实现流量负载均衡和高可用性。

4. 配置云数据库RDS MySQL版的访问权限:在阿里云控制台上配置云数据库RDS MySQL版的访问权限，设置可以访问数据库的IP地址和端口号，以及数据库的用户名和密码。

5. 修改网站配置文件:在网站的配置文件中修改数据库连接信息，将连接地址、端口号、用户名和密码修改为云数据库RDS MySQL版的信息。

通过以上步骤，我相信可以快速构建一个高性能、可靠的电商网站，并且可以随时根据业务需求进行扩容或缩容，降低了网站运维成本和风险。同时，云数据库RDS MySQL版还提供了多种监控和报警功能，可以帮助企业及时发现和解决数据库问题，保障网站的稳定性和可靠性。

最想试用的云产品是阿里云ECS（Elastic Compute Service），它是一种基于云计算的弹性计算服务。优点如下：

灵活和可扩展：ECS可以根据用户的需求动态调整计算资源，由此可以满足不同的业务需求。

费用低廉：ECS可以根据用户的实际使用情况进行计费，因此用户可以根据自己的需求选择合适的计费方式，从而降低成本。

安全性高：ECS提供了多重安全保障措施，包括网络安全、数据安全和身份认证等。

易于管理：ECS可以通过控制台、API和命令行工具等方式进行管理，用户可以方便地进行操作和监控。

丰富的应用场景：阿里云ECS可用于多种不同的应用场景，包括网站托管、数据库运行、应用部署等，因此非常适合各种不同规模和类型的企业。

高性能计算：阿里云ECS支持多个 CPU 和多个 m1 的内存，可同时满足高计算需求和大规模处理任务。

安全性：阿里云ECS提供了高水平的安全保护措施，包括DDoS 防护、WAF、流量控制、网络分组隔离等，有效地保护用户数据。

灵活性：阿里云ECS支持多种操作系统和虚拟机，并提供大量的自定义配置选项，方便用户根据需要进行定制化设置。

希望官方能多出点活动。

最想用的是云效流水线Flow和代码仓库Codeup。

云效提供企业级的服务，包括如下模块。

「项目协作」：提供多种研发项目模板。与云效「代码管理」和「流水线」结合，打造一站式、端到端、全栈敏捷的软件研发 DevOps 项目，包含缺陷、需求。

「知识库」：独立的知识库空间，结构化地组织在线协作文档。并提供知识库发布功能，将全部或部分内容发布到公共网络或分享给企业外人员，支持打通钉钉文档。

「代码管理」：持续免费的同时，支持容量扩展，提供了更优质的体验和更多安全、智能化的企业级特性。

「测试管理」：测试用例库管理既可以独立使用，统一规范用例，也可以在项目中的测试计划中使用数字化协同测试过程。

「流水线」：关联代码仓库，提供更优质的使用体验，更多便捷的企业级特性。

「制品仓库」：全新的企业级私有仓库服务，用于管理企业级依赖托管。

所以，如果我们使用云效的话，可以实现从需求 ->开发->测试->发布->运维->运营的一站式BizDevOPS思想，支持产研并行。

现在流行的流水线产品很多还是自建的，比如使用Gitlab+Jenkins，自研发布平台+Ansible等。到目前容器流行普及后，中小企业开始使用Kubevela、KubeSphere、Argo-cd、Tekton等，虽然都是开源工具，但大部分都是自建的，有可能随着业务上云，还是会在云上自建，这个主要意志是有技术主导的。没有出现大的需求不满足和变更情况下，技术栈不太会容易变动，所以继续使用自建的开源/自研产品是首选。

但对于上面提的自研发布平台+Ansible等类似方案就很容易随着上云被云上产品同化。比如我们开始使用的是Gitlab-CI+自建K8S，后来K8S上了阿里云后，调研了下云效，发现功能都满足，还免费使用。

由于GitLab和自建的K8S关联后，可以使用GitOps工作流，完成应用的CICD。需要有一定的编写代码能力和K8S维护能力。.gitlab-ci.yml文件定义了流水线各个stage的作业步骤，有一定门槛。 Codeup结合Flow流水线可以一键关联K8S，发布效率更高，还能管理云效2020其它应用交付、Projex等产品提升开发的效率，发挥代码的价值。所以云效是一个非常好的选择方向。

其次自建的存在大量维护成本，依赖多位技术同学协同升级。比如Gitlab-CI面向的更多的是开发测试运维等技术人员，运营产品等人员根本无法看懂和执行流程。但云效就不同了，集成了BizDevOPS思想，运营和产品同学都可以关注应用的发布生命周期。

但是也遇到一些问题。

AppStack 和流水线 Flow 都是云效产品矩阵中的子产品。但是流水线 Flow 只能做部署，没有应用、环境、资源池的概念，AppStack 是对流水线持续部署（CD）能力的补充。流水线只能表达任务流程，数量多了以后只能分组管理，分类难规范，用 AppStack 中的应用概念囊括流水线、环境、资源等等信息，可以让研发管理更规范。

但测试下来当前流水线与应用交付Appstack 无法完美结合。问了下阿里云的技术，答复还在公测阶段，还是希望产品能好好打磨，发布更完善的功能给客户。

总体上云效流水线Flow和代码仓库Codeup还是非常期待的托管产品，让中小企业可以敏捷高效的开展业务。

当然是对象存储服务（OOS）啦。对象存储服务（OSS）是阿里云提供的一种大规模、安全、低成本的云存储服务，可以用于存储和访问各种类型的非结构化数据，如图片、音频、视频、文档、日志等。其主要特点如下： 1. 高可靠性：OSS采用分布式架构，数据会被分散存储在多个物理节点上，通过冗余机制保障数据的高可靠性。 2. 高可用性：OSS提供多可用区域（Multi-AZ）容灾架构，支持跨地域备份，保障数据的高可用性。 3. 高扩展性：OSS可以根据业务需求，随时动态扩展存储容量和带宽，同时提供API和SDK，方便用户快速集成和使用。 4. 安全性：OSS提供多重安全保障，包括身份认证、访问控制、数据传输加密、数据备份等，保障数据安全。 5. 低成本：OSS的价格低廉，而且具有弹性计费模式，用户只需要支付实际使用的存储空间和网络带宽，节省了IT成本。

OSS可以用于很多场景，下面列举了一些使用案例： 静态网站托管：可以使用OSS存储静态网页、图片、脚本等资源，实现高可靠、低成本、高速度的静态网站托管服务。 大型文件处理：可以使用OSS作为暂存空间，存储大型文件，并通过OSS提供的数据处理服务（如图像处理、音视频转码等）快速完成文件的处理和转换。 云备份与灾备：可以使用OSS进行数据备份和灾备，保障数据的安全和可用性。 移动应用开发：可以使用OSS存储移动应用程序的资源文件和用户数据，提供稳定、安全、快速的数据服务。

如果有机会试用阿里云的云效产品付费的部分，我可能会非常感兴趣。云效产品付费的部分可为企业提供更加高效、精准的运维服务。它的吸引点在于其高效、精准、智能化的运维解决方案，可以为企业提供更加优质的服务品质和用户体验。

如果我试用了云效产品付费的部分，我最想用它来优化项目管理和提高效率。具体来说，我可能会利用云效运维模块的自动化部署、监控、调优和管理功能，实现云端应用的高效部署和管理，从而降低项目的运维成本和提高运维效率。同时，我也可能会利用云效监控模块的数据分析和可视化功能，对项目进行实时监控和性能分析，从而提高项目的质量和效率，提升用户的满意度。

总之，云效产品付费的部分的吸引力在于它能够提供高效、精准、智能化的运维解决方案，帮助企业优化项目管理和提高效率，提高应用交付效率和用户体验。我相信，云效产品付费的部分一定能够为企业带来更高的价值和收益，因此，我希望能够尽快试用云效产品付费的部分，并为企业带来更加优秀的项目管理和运维体验。

前言

最近阿里云产品又上新了，尤其是推出了最新的产品组合试用装，个人觉得阿里云关于云产品的更新迭代是非常重视的，而且每次推出的产品不仅会惊艳到用户，而且产品功能也是随着一次迭代而更加完善、强大。前段时间也写了一篇关于为什么选择云原生数据库的文章，里面也讲到了阿里云产品的使用，我觉得阿里云的云原生数据库值得使用。

众所周知，云原生的出现，打破了传统的部署方式以及数据存储方式，关于数据库相关的变革也是非常大的。而且作为开发人员来说，关于云原生数据库的使用也是必备技能，尤其是市面上比较主流的几款云原生数据库，也要有所了解。在传统数据库架构中，只有高耦合设计模式才能让系统发挥最大效能，但是这恰恰束缚了数据库的可扩展性。但是云原生数据库可以通过解耦实现资源共享，实现上云之后的共享和整合，可以很好、快速的扩容，极大方便企业的业务动态性。

一、常用云原生数据库

由于笔者也是一位有着多年经验的一线开发人员，关于云原生数据库的使用也是颇有心得。在实际开发中接触到的云原生数据库有好几个，比如阿里云PolarDB、亚马逊云科技的Aurora、CockroachDB、腾讯云的KeeWiDB等。

接下来通过笔者自己使用的角度出发来分享一下上面几个数据库的使用心得，PolarDB是阿里云自主研发的关系型云原生数据库，既拥有分布式设计的低成本优势，又有集中式的易用性；Aurora是亚马逊云科技的关系型数据库，既有可伸缩性，又有可用性；CockroachDB是一个既有可伸缩性，又有分布式的数据库；腾讯云的KeeWiDB既高速低延时，又软硬件结合的NoSQL数据库。

其实阿里云是全球早期的提供云原生数据库的厂商之一，云托管数据库RDS服务是阿里云核心的服务之一，再加上云原生关系型数据库PolarDB以及PolarDB-X分布式版本，比如云原生数据库 PolarDB MySQL版会100%兼容 MySQL，具有多主多写、多活容灾、HTAP特性，交易性能最高可达开源数据库的6倍，分析性能最高可达开源数据库的400倍，TCO 低于自建数据库50%，让云原生数据库变得更加智能、更加安全、更加简单，具体详情进服务链接了解：https://www.aliyun.com/product/apsaradb/polardbm。

二、云原生数据库serverless能力

作为开发人员，关于云原生数据库serverless能力的含义其实并不陌生，其实云原生数据库serverless指的是数据库服务在设置预算和基础设施的情况下，根据按需自动伸缩和实际使用来收费的能力。众所周知，传统数据库中，需要首先进行预设资源，且随时保证预设资源可用，这就造成资源的浪费，但是云原生数据库serverless能力就是可以根据实际情况，以及应用的访问和使用量进行自动调整资源配置，并且根据实际使用量进行计费，动态的调整可以让用户只支付实际使用的资源费用，从根本上解决了资源浪费的情况。

上面提到，云原生数据库serverless能力还可以给用户提供容错能力，可以通过故障转移以及自动恢复等容错机制，保证程序正常运转，实现极高可用性的特点。其实，云原生数据库serverless是整合了云原生数据库和serverless的优势，自动分配资源，实现动态伸缩计费，让业务负载均衡，不用预留资源空间，极大提高资源利用率和成本。

云原生数据库serverless能力可以帮助企业以及使用者进行降本增效，首先通过动态根据使用情况的动态伸缩计费模式，可以降低企业资源成本；通过自动备份和故障回复等操作，减少企业运维人员的工作量，提供工作效率；还可以通过应用程序的扩展，结合实际情况，提高企业的业务实现灵活性。

三、云原生数据库功能发挥最大化

结合实际的使用经验来谈云原生数据库的功能特点，这里分享一个笔者公司在进行处理和请求海量数据的时候，如何保证平台稳定性，具体公司业务不再过多描述，就说在某一次年中大促的时候，公司的订单剧增，以及限时秒杀时候有大量支付请求的时候，借助云原生数据库通过动态的负载均衡和伸缩等帮助销售平台不宕机，保证了稳定性。

还有一次，是做一个公司的版本迭代需求，由于涉及到新业务的拓展，版本迭代比较频繁，之前的每月一次迭代成了每周迭代，尤其是在部署的时候，通过云原生数据库很好地进行应用部署，而且是在快速部署的，非常的方便。比如阿里云的云原生多模数据库 Lindorm，它提供了宽表、时序、文件、搜索等多种数据模型，支持毫秒级在线数据处理、海量数据低成本存储和分析，使用统一SQL融合多模数据的实时查询、检索和分析，流库一体、内置流计算引擎满足实时计算需求，具体详情进服务链接了解：https://www.aliyun.com/product/apsaradb/lindorm。

四、拓展

由于此次推出的阿里云云产品组合场景有好几个，这里只做简单的描述，个人觉得这些组合都非常的棒，可以让用户轻松选择使用自己需要的服务和功能。比如，使用函数计算服务搭建一个Hexo博客，通过使用Serverless Devs命令行工具可以将很多框架、应用、案例一键部署到函数计算平台中；再比如，基于一个OSS Bucket，通过体验如何使用对象存储OSS的插件，进行简单的数据存、查、删等操作，搭建个人网盘；又如，使用基础环境为Alibaba Cloud Linux 3的云服务器ECS实例，搭配云数据库RDS MySQL，快速搭建属于自己的云上博客。这些产品组合都非常的棒，很值得试用体验！

最后

通过本文关于阿里云最新推出的云产品使用及介绍，个人觉得上面列举的这些产品都值得尝试试用，因为这些组合真的可以很方便的解决实际问题，组合使用节省时间成本，非常贴心和专业，阿里云最近推出的这几个组合值得一试！更多玩转云产品，点击进入：https://click.aliyun.com/m/1000370368/

最想试用的是无影云桌面。

比较吸引我的地方有如下几点：

1、灵活方便，可以快速创建、分配和释放桌面，同时可以根据自己的使用场景选择各种的CPU、GPU规格，即买即用，可以按需计费，也可以包月。 2、数据安全，提供USB重定向、本地磁盘和剪贴板读写权限控制、桌面水印等功能。 3、支持多种方式访问，可以使用电脑/手机客户端，也可以使用浏览器，随时随地都可以进行操作，同时也可外接显示器。

主要想用到下面几个场景：

后疫情时代远程或居家办公的时间多了，有时候需要额外的机器去做一些测试，云桌面无需前期传统硬件投资，无影应用中心，特别简洁干净，内置了办公及开发所用的主流软件系统，直接下载安装就可以用，可以快速开发环境。

相比于传统家庭网络，无影提供的网络更加稳定，例如访问github、下载资源更加快捷，自然而然就提高了工作效率。

此外就玩DNF、传奇等游戏时，需要挂机刷怪，可以在闲暇时看看游戏进度，并可以使用手机连接，百忙之中也可以抽空来玩玩。工作娱乐两不误哈。

你最想试用阿里云的哪款云产品？它吸引你的点是什么？你最想用它来做什么？

我想试用阿里云的多种产品，特别是人工智能和大数据方面的。这些产品提供了强大的算法支持，可以帮助我更高效地处理海量数据并运用机器学习算法解决实际问题。 阿里云的人工智能产品包括语音合成、人脸识别、自然语言处理等，这些产品可以应用于语音交互、图像识别、文本分析等各种场景，为企业提供了强有力的技术支持。对于我个人而言，我希望利用阿里云的人工智能产品来开发一些基于自然语言处理和语音识别的应用，如聊天机器人、智能客服等，以提升用户体验和工作效率。 此外，阿里云的大数据产品也非常吸引我。这些产品可以帮助我处理和分析大规模的数据集，挖掘出其中的价值，为企业决策提供支持。我想在企业中应用阿里云的大数据产品来进行数据挖掘和分析，发掘出更多商业机会，提高企业的竞争力。

说到想试用的产品，那当然得是阿里云的ECS了。这个产品吸引我的地方主要有两点。首先，它可以按需分配资源，我可以根据我的项目需求来进行调整，这样就不用担心浪费资源。其次，ECS可以自动扩展，不仅降低了管理成本，而且在应对突发流量时也能保证服务的稳定性。

如果我能拿到这个免费试用的话，我最想用ECS来搭建一个自己chatgpt的网站。这个网站可以方便我们国内用户体验。

阿里云的OSS（对象存储服务）是一个非常受欢迎和有用的云产品。

OSS是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云端存储服务，支持多种数据类型（包括图片、音频、视频、文档等）的存储、处理和管理。它具有高扩展性、高可用性和高性能等特点，可以满足企业在海量数据存储、数据备份和数据归档等方面的需求。

如果您使用OSS，可以将数据上传到云端，并在需要时随时获取数据。还可以使用OSS进行数据处理、加密、备份和恢复等操作。OSS还提供了API和SDK，方便开发人员在各种应用中使用。

此外，如果使用OSS，可以将数据上传到云端，并在需要时随时获取数据。您还可以使用OSS进行数据处理、加密、备份和恢复等操作。OSS还提供了API和SDK，方便开发人员在各种应用中使用。

使用OSS可以为企业节省存储成本，并提高数据的安全性和可靠性。如果我是开发人员，我可能会使用OSS来存储和管理用户上传的文件，如图片和视频等，以提供更好的用户体验和服务。

我觉得阿里云的产品我都想了解学习，因为只有了解各个云产品的特点、功能和适用场景，今后无论是企业或者个人在上云方面才能知道该选择那个。

不过就阿里云产品六大分类板块里我觉得最先要了解【云基础产品与基础设施】里的【计算】、【存储】、【云原生应用平台】、【安全】、【网络】。

然后上云后会产生很多数据，今后数据是最宝贵的资源，所以对云上产生的数据进行【数据管理与服务】很重要。比如【数据库】如何使用，开源【大数据计算】平台。

【企业服务与媒体服务】里【企业云服务】、【视频服务】、【企业基础服务】、【钉钉】也都需要了解，今后企业上云很多都需要。

至于【AI与机器学习】、【物联网与智能终端】、【边缘计算与云通讯】是要根据企业实际需求需不需要实际采用。

不过随着企业上云的加速以及全球化，阿里云所有的产品都会逐步用到，所以现在加紧学习的步伐，将来才知道该选择那个云产品更适合。

通义千问，目前最想在钉钉场景使用了，相信对企业各个角色的员工都版主匪浅，期待试用哦，一直支持阿里云产品。

通义千问 想试用才注册的...

无影云桌面，听名字就像无影腿一样，希望可以一起练就代码的无影身手。

阿里云为开发者提供了很多免费试用的产品，每个产品都想体验一下。阿里云提供的云服务器ECS，通过阿里云提供的ECS可以搭建一套自己的博客，学会服务器搭建流程。最想体验的还是阿里云的无影云桌面，这个简直就是另外一台云电脑，无影可以高效的办公，软件开发，学习娱乐等。在工作中可能会随时遇到一些问题，需要远程办公，这个时候电脑也没有携带，但是开发者只需要找一台能用的电脑打开阿里云，链接无影桌面就可以随意办公，环境啥的都在无影已经安装好，多么爽的一件事，。无影还是非常好用的，自己电脑用了几年，肯定会卡顿，只能加内存或者换新电脑，而无影云电脑不会卡顿，也可以根据自己需要升级性能配置。在电脑能干的事情，在无影也可以流畅的操作。所以阿里云产品无影是非常不错的体验

当然是通义千问！

领一只小通义，把它当AI狗喂养着，等它长发及腰————

开篇先发布一下阿里云产品免费体验地址：https://free.aliyun.com/?utm_content=g_1000370296 下面开始我的无影云电脑或者叫做无影云桌面的体验之旅。

什么是无影云电脑

电脑大家经常用，但是云电脑用的人应该不多，在说云电脑之前，先说一下相关的云产品，比如说云服务器，就是公司不用购买物理机服务器，而是直接选择应用上云，部署在云服务器上面，节约成本；再说一下云存储，比如百度网盘，腾讯云，阿里云盘等，个人可以注册账号把自己手机没地方放的图片、视频等重要内容上传到云端，节约本地存储空间。 下面再说云电脑，云电脑简单点说就是你把你的电脑放在云端了，那么你就不用再自己组装主机，升级内存条，升级网卡，升级显卡这些繁琐的步骤来提升自己电脑性能了，有了云电脑，你就可以随心所欲的选择内存，选择硬盘，而不用再纠结于换电脑的成本了，是不是很方便。

开启无影云 在阿里云产品免费试用界面点击右侧选择无影云桌面或者直接搜索都是可以的 点击【立即试用】选择离自己当前地理位置比较近的地域输入邮箱地址用于接收账号和其他信息 点击【立即试用】开通成功之后到无影云桌面控制台：https://ecd.console.aliyun.com/clouddesktop/cn-beijing 可以看到刚才开通的无影云桌面资源信息 这样无影云桌面就开通了，后面去邮箱查找账号和客户端下载方式吧

下载安装客户端

打开你开通无影云桌面时填写的邮箱地址，找到【无影云桌面使用说明】邮件可以看到你的无影云桌面账号和对应的客户端下载地址 多端多平台可用，很是方便，这里我下载安装windows 10 64位客户端

登录无影云桌面

无影云桌面电脑客户端下载安装之后打开登录页面，输入邮件中的工作区ID信息点击登录 输入账户名密码点击登录打开无影云桌面

可以看到无影云桌面的处理器信息，浏览器网速也是很稳定的，整体体验完全没有卡顿的感觉。

应用场景

无影云桌面最吸引我的还是他很方便，你可以通过浏览器登录无影云桌面，你也可以选择现在客户端或者通过手机客户端登录无影云桌面进行电脑的操作。你想一下，过去你买一台电脑，最多5年，必然是要换新的，不换就会卡顿的不能用，性能完全跟不上，但是现在有了无影云桌面，你无需换电脑，想用高性能电脑的时候你就直接在无影云桌面选择【资源变配】升级你的电脑配置 当你不想用这么高配置的电脑的时候你可以选择降低你配置来节约成本，同样的过去用了5、6年卡顿的电脑也不需要废弃了，直接拿来连上无影云桌面就可以畅享互联网，飞一般的感觉，是不是不用考虑更换电脑的成本了。并且你可以用无影云桌面做很多事，日常的文档，电影，电视，游戏，工作，作为程序员的你还可以选择在无影云桌面开发，整个一套下来就是有了无影云桌面，家里即将被丢弃的老爷车也可以摇身一变成为跑车，随时随地畅享高性能办公体验。 当然本次阿里云推出的免费试用活动除了无影云电脑，还有很多你想体验的产品哦，欢迎体验，畅享地址：https://free.aliyun.com/?utm_content=g_1000370296

试用哪款产品，其实阿里云可试用的产品属实不算少。。。个人觉得对个人开发爱好者挺友好的。无影云桌面倒是挺酷的，有机会尝试一下

最想试用的是阿里云的ECS服务器产品.最吸引我的点是这款产品可以提供一个24h全天开机的一台机子.这意味着可以拿来实现很多用途.首先一台服务器，它有cpu资源，我可以拿来运行一些耗时间比较长的算法用来验证自己的思路是否正确，同时有一些arm处理器的系统或者一些开源库需要编译的话，