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函数计算的云上计费演进：从请求驱动到价值驱动，助力企业走向 AI 时代
函数计算计费方式历经三阶段演进：从按请求计费，到按活跃时长毫秒级计费，再到按实际资源消耗分层计费。背后是资源调度、安全隔离与开发体验的持续优化。尤其在AI时代，低负载减免、会话亲和等技术让计费更贴近真实价值，推动Serverless向“按需使用、按量付费”终极目标迈进。
函数计算的云上计费演进：从请求驱动到价值驱动，助力企业走向 AI 时代
在 AI 时代，函数计算一直坚持走向“让开发者只关心业务逻辑，云厂商自动完成一切资源管理与调度”的愿景，最终让计算像水、电一样随时可得、按实际使用价值付费。
函数计算进化之路：AI Sandbox 新基座
AI Agent 的兴起催生了一种全新的、独特的云工作负载类型。它既不完全符合传统 IaaS（对于零散、突发的使用场景而言过于昂贵和笨重）的模式，也打破了第一代 FaaS（函数即服务，因其无状态和较弱的隔离保证而无法满足需求）的设计假想。市场迫切需要一种新型运行时——它必须兼具虚拟机的状态化和隔离性与 Serverless 的经济性和弹性。这正是阿里云函数计算（Function Compute, FC）架构演进所要解决的核心问题。
重塑云上 AI 应用“运行时”，函数计算进化之路
回顾历史，电网的修建，深刻地改变了世界的经济地理和创新格局。今天，一个 AI 原生的云端运行时的进化，其意义也远不止于技术本身。这是一次设计哲学的升华：从“让应用适应平台”到“让平台主动理解和适应智能应用”的转变。当一个强大、易用、经济且安全的 AI 运行时成为像水电一样的基础设施时，它将极大地降低创新的门槛。一个独立的开发者、一个小型创业团队，将有能力去创造和部署世界级的 AI 应用。这才是技术平权的真谛，是激发全社会创新潜能的关键。
企业级 AI Agent 开发指南：基于函数计算 FC Sandbox 方案实现类 Chat Coding AI Agent
通过 Sandbox 与 Serverless 的深度融合，AI Agent 不再是“黑盒”实验，而是可被企业精准掌控的生产力工具。这种架构不仅适配当前 AI Agent 的动态交互特性，更为未来多模态 Agent、跨系统协作等复杂场景提供了可复用的技术底座。若您的企业正面临 AI Agent 规模化落地的挑战，不妨从 Sandbox 架构入手，结合函数计算 FC 的能力，快速验证并构建安全、高效、可扩展的 AI 应用系统。
函数计算进化之路：AI Sandbox 新基座
AI Agent Sandbox 是应对 AI 代理自主性风险的关键技术，提供安全隔离环境以执行代码、交互应用和处理敏感数据。它解决了三大挑战：隔离与安全、状态管理与成本、可扩展性与运维。阿里云函数计算凭借物理隔离架构、Serverless 弹性与成本优势，结合会话亲和、隔离及存储安全等创新能力，成为 AI Agent Sandbox 的理想运行时平台，助力 AI 技术安全落地与商业化发展。
企业级 AI Agent 开发指南：基于函数计算 FC Sandbox 方案实现类 Chat Coding AI Agent
本文深入解析AI Agent系统架构，特别是以Sandbox为核心的落地实践。聚焦泛Chat模式下AI应用的挑战与解决方案，涵盖会话亲和性、隔离性、存储机制、会话恢复、资源弹性等关键技术点，阿里云函数计算（FC）为 AI Agent 系统在企业中的落地实践提供实际解决方案，展示了如何高效、安全地构建可扩展的 AI 应用系统。
【云故事探索】NO.17：国诚投顾的云原生Serverless实践
简介： 通过与阿里云深度合作，国诚投顾完成了从传统 ECS 架构向云原生 Serverless 架构的全面转型。新的技术架构不仅解决了原有系统在稳定性、弹性、运维效率等方面的痛点，还在成本控制、API 治理、可观测性、DevOps 自动化等方面实现了全方位升级。
阿里云EMR Serverless StarRocks 内容合集
阿里云 EMR StarRocks 提供存算分离架构，支持实时湖仓分析，适用于多种 OLAP 场景。结合 Paimon 与 Flink，助力企业高效处理海量数据，广泛应用于游戏、教育、生活服务等领域，显著提升数据分析效率与业务响应速度。
【云故事探索】NO.17：国诚投顾的云原生 Serverless 实践
国诚投顾携手阿里云，依托Serverless架构实现技术全面升级，构建高弹性、智能化技术底座，提升业务稳定性与运维效率，赋能智能投顾服务创新，引领行业数字化变革。
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