Serverless

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： __函数计算（Function Compute）__: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。

本文旨在梳理 Cannot modify header information - headers already sent by (output started at xx 问题的原因，触发条件以及相应的解法

如果你是钉钉多个群的管理员，想要在多个钉钉群群发消息的时候，是不是还在为要寻找所有的群，并不断的复制黏贴消息而烦恼？ 过去的你：(N 个群，N 次操作) 现在的你：(N 个群，1 次操作) 本篇文章适合对函数计算服务感兴趣或想要在钉钉解放双手、轻松的在多个群群发的用户。

## 前言 很多时候为了做代码调试，我们有需求将某个域名所映射的地址临时映射成其他 IP。 例如我们需要 mock 某个三方服务代码的异常情况，我们可能自己构造一个 HTTP server，实现异常代码返回，用于函数计算中对该异常的处理。

这篇文章作者分别阐述了Kubernetes与Serverless的优缺点，实际上两者可能并不是竞争关系，在某些架构中，两者可以同时存在以满足不同的需求。但是最终的目的都是为了使应用程序部署更方便快捷，更易管理，更具成本效益以及对开发人员友好。

初次入坑函数计算的小伙伴，遇见的第一大拦路虎非RAM授权相关莫属。开始玩玩`hello world`这种无关授权访问其他阿里云资源的时候，感觉 serverless 大法各种好，之后发现线上排查问题日志的时候，第一次给service配置role的时候，虽然控制台能成功配置，但是估计也是一脸懵逼。

fcli 是 阿里云函数计算 的命令行工具，可以便捷的管理函数计算中的资源。目前 fcli 已经在 Github 上开源，诚挚的欢迎各位开源爱好者来为函数计算工具 fcli 贡献代码，使函数计算工具 fcli 更加强大，为用户带来更加友好的体验。

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从容器革命一开始就有两件事情很清楚：首先，技术堆栈中各层的去耦产生了一个清晰、原则性的概念分层（明确的合同、所有权和责任）。其次，引入这些层使开发人员能够专注于对他们来说最重要的事——应用程序。 公平地说，这种情况之前发生过，第一代平台即服务（PaaS）就是旨在使开发人员能够采用“无服务器”架构 。

作为令人兴奋和强大的平台，Kubernetes和Serverless完全配得上现在的地位。它们可以通过多种方式为组织提供敏捷性、可扩展性和计算性能方面的巨大提升。但是，我们很容易忘记Kubernetes提供了Serverless所没有的优势，反之亦然。

前言 本篇文章适合对区块链应用感兴趣或是想要通过函数计算服务进一步开发区块链应用的新人。本文将结合阿里云区块链服务、阿里云函数计算服务、阿里云日志服务 以及社区应用 Marbles，手把手教大家如何将阿里云区块链服务与阿里云函数计算服务相结合，并进一步提供业务上的结合场景，供大家开拓思路。

在一些视频处理的场景求中，有对视频制作雪碧图需求，简单来说，就是对视频的按照一定的规律就行截帧，然后将截帧的图片组合成一张大的雪碧图。 本文基于对象存储服务 OSS 和函数计算 FC， 实现弹性高可用的海量视频的存储和雪碧图制作处理服务。

Fission 是由私有云服务提供商领导开源的 serverless 产品，它借助 kubernetes 灵活强大的编排能力完成容器的管理调度工作，而将重心投入到 FaaS 功能的开发上，其发展目标是成为 AWS lambda 的开源替代品。

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首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： __函数计算（Function Compute）__: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。

首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： __函数计算（Function Compute）__: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。

背景 Serverless 架构的出现让开发者不用过多地考虑传统的服务器采购、硬件运维、网络拓扑、资源扩容等问题，可以将更多的精力放在业务的拓展和创新上。 随着 serverless 概念的深入人心，各大云计算厂商纷纷推出了各自的 serverless 产品，其中比较有代表性的有 AWS lambda、Azure Function、Google Cloud Functions、阿里云函数计算等。

阿里云 Serverless Computing 产品函数计算 10 月最新动态。

写不尽的 code，查不完的 bug 通常我们写 bug，哦，不对，写代码时总不会一帆风顺，往往各种 bug 充斥其中，即使测试有较高的代码覆盖率往往也会有漏网之鱼。能写出一些比较隐蔽或者看起来像 feature 的 bug，并且经过了测试、code review 等层层的考验，最终 merge 到主干，这也算的上是一种本事。

前言 首先介绍下在本文出现的几个比较重要的概念： 函数计算（Function Compute）: 函数计算是一个事件驱动的服务，通过函数计算，用户无需管理服务器等运行情况，只需编写代码并上传。函数计算准备计算资源，并以弹性伸缩的方式运行用户代码，而用户只需根据实际代码运行所消耗的资源进行付费。

目前还存在几个 region 的 MNS Topic 不能支持 MNS 主题触发器，本文提供一种workaround的方法

创建Table Store触发器，能够实现Table Store Stream和函数计算的自动对接，从而实现OTS数据发生变更时候定制化的自动处理。本教程作为补充，通过代码示例说明在其他runtime下怎么玩转Table Store触发器。

本文通过钉钉机器人调用函数计算实现的serverless web服务，打通物联网平台，和树莓派实时通讯。实现了将原有传统的磁吸门禁，改造成可以由钉钉来控制开门的简单应用。

Learn how Alibaba Cloud powers the cutting-edge genome sequence search tool, GT-Scan2, with its suite of big data products and serverless computing platform.

php runtime 使用FAQ 问题列表

背景 深度学习场景使用函数计算典型案例 阿里云 函数计算 客户 码隆科技 是一家专注于深度学习与计算机视觉技术创新的公司。当码隆的客户上传大量图像数据后，需要尽快把图像按照客户指定的方式处理，包括商品识别，纺织面料等柔性材质识别分析，内容审查，以图搜图等等。

背景 用户函数调用链路包括以下几个阶段：1）系统为函数分配计算资源；2）下载代码；3）启动容器并加载函数代码；4）用户函数内部进行初始化逻辑；5）函数处理请求并将结果返回。其中1，2，3步是系统层面的冷启动开销，通过对调度以及各个环节的优化，函数计算（FC）能做到负载快速增长时稳定的延时，细节详见 函数计算系统冷启动优化。

阿里云无服务器计算服务--函数计算，9月最新动态。

在像阿里云ECS这种 IaaS 类的产品大伙前，有一种 PaaS 模式的云产品是非常火的，也就是各种 APP Engine，比如说最早做的谷歌GAE、新浪SAE，以及后期涌现的阿里云ACE和百度云BAE，但是现在来看我们都知道其结果，他们都已经不存在了，尽管在当时看来 App Engine 是对虚拟主机和物理服务器的一场革新，但是过分超前的理念和不切实际的体验葬送了各类 AE。

本文重点介绍了Serverless的发展以及这个浪潮下日志所扮演的角色，并通过阿里云日志服务提供的实时采集、可靠存储、交互式分析能力，为用户搭建Serverless应用日志处理架构提供了两个实践参考。

本文中，详细解析了函数计算 php runtime 中对于异常的处理， 在php runtime 中，严格规范代码，我们期望加强检查以便减少用户编写diamante犯错的可能，但是针对一些第三方库的引入使用可能因为warning或者notice而无法使用时，函数计算允许用户通过自定义的set_error_handler来覆盖runtime中默认处理。

阿里云函数计算和智能媒体管理相结合，快速实现一个弹性高可用的文档转换/预览服务。