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随着云计算技术的快速发展，越来越多的企业开始选择上云。在这个过程中，如何有效地利用云上资源、省钱成为了不少开发者关注的重点之一。本文将从三个方面分享我在云原生时代下省钱的经验。 一、哪些云上资源是不可或缺的？ 弹性计算资源 弹性计算作为最基础且最核心也是最常见的服务之一，包含ECS（Elastic Compute Service）等多种类型。它是整个企业运转的基石，可以轻松实现横向和纵向扩张，并应对突增访问量以及频繁变化的业务需求。 存储资源 存储由于其广泛应用而被大家所熟知了：无论是上传下载图片或处理客户端数据，都需要使用到存储产品。阿里云提供的OSS就是目前存储领域各类产品中最具有核心优势的其中一个，该产品解决使对象级别、千亿对象无服务器定位读写、跨区域传输智能选路，日志全链路警告等问题, 性价比非常高。 数据库 数据库是几乎所有企业整体架构流程中所必不可少的组成部分。阿里云自然也推出了适配各场景和应用类型，包括关系型和非关系型数据库。 安全性 在数字化时代，安全是企业最基本的需求之一。独立而完整的安全性保障措施方案所带来的价值意义不能被简单地忽略掉，可以提供稳定、可靠与灵活等因素，并以此验证公司待机计划没有遭受重大网络攻击并可有效应对处置。 二、如何省钱购买云上资源？ 购买折扣资格套餐 选择预付费套餐可以享受较低的价格，并且获得更长的使用期限和更高的稳定性。根据实际需求购买一年或三年使用时间的优惠套餐，此类解决方案能够让你获得比每月支付更低的价格，也可以了解详细信息及用法做出自己的决策。 利用新人优惠政策和折扣活动 阿里云为新用户提供了很多优惠政策和折扣活动。例如，企业用户注册后可以获得价值高达1000元的代金券。而对个人用户来说，则有月新增额度 200 元、指定产品门槛低至5元等拥有支付能力却没有现成主机数据支持需求的资深 IT 爱好者也可以尝试自然满足这方面的首次使用打包奖励。 使用附加服务节省开支 除了基本的弹性计算或存储资源，阿里云还提供大量的附加服务，如负载均衡、内容分发网络（CDN）、防火墙、监控与告警等等。这些辅助服务可为开发者简化工作流程并帮助实现更快速、更安全的开发和运维过程。 三、您了解过云产品资源包吗？ 对每种场景都会存在不同类型的资源包 如果需要购买Amazon Web Services或阿里云上截止日期之前进行架构密集型情形，几乎肯定能找到相应的云产品资源包，通常将按照尽可能具体化标签分类，并以某一金额单位计费方式出售给你。例如，阿里云提供了不同类别的ECS 包（如“轻量应用服务器”、“开发测试型”、“游戏专属型”等），这些资源包的特点是定价合理且性能足够适配各个场景。 节省费用，增加云计算使用率 相比单独采购每一个服务所需要花费的总和，选择某个厂商以该模式进行更为节省并且企业开始零风险地推动数字化经验。然而，在针对创业团队等同批次朋友中建议额外试用一下白嫖、低质版本服务更似一种有效实践方式。 四、总结 在云原生时代下，弹性计算资源、存储资源、数据库和安全保障措施方案是非常重要的云上资源。为了节省成本，我们可以选择预付费套餐、利用优惠政策和折扣活动、学会使用附加服务，并通过购买云产品资源包进一步降低成本并提升效率。当然，我们也应根据具体需求来选择最适合自己业务场景的解决方案。

一、面向AI时代，产品如何用大模型重新升级？ 随着人工智能技术的不断发展，大规模深度神经网络已成为AI领域的核心技术之一。在人类工程上也有了广泛应用，其最显著的优点是对海量数据的拟合能力高于其他机器学习方法，并且在图像处理和自然语言处理方面取得了可观的效果。 作为智能前沿领域，目前许多互联网公司都致力于将人工智能应用到各种领域中去，比如阿里巴巴所有产品接入“通义千问”大模型，进行全面改造。具体来说，在该大模型下，整个系统会使用深度神经网络算法收集、分析海量信息，提供更准确、人性化的服务。因此，未来当前市场上的很多产品定会走上采取大模型的道路。而针对这一形势，可以从以下两个维度来探究： (1) 数据的重要性：如果把AI看作一个'黑盒子'，则输入的数据就相当于是它内部的“灵魂”，而构建人工智能就是依靠大量的数据训练出符合我们需求的模型。因此，通过利用大量数据，建造丰富多彩的机器学习应用就变得更为容易，由此推进了许多市场上的产品和服务重新升级。 而人工智能技术下我们需要面对的挑战还在于：如何打磨更高效、更便利、更安全的AI？这一过程可以通过提供更精准的预测来实现，既可以改善用户体验，又可以增加ASIC设计者的收益。相伴的是,伴随着数字化进程的不断发展，尤其是深度学习引领并助力强大算法与分布式计算共同驱动现代科学创新取得突飞猛进的成果。从视觉识别到语音解析这样自然的广泛使用情况下，也需要针对性地参考概括性评价标准。 (2) 算法的重要性: 和数据一样，模型或算法也是构建人工智能不可或缺的部分之一，一个好的模型可以使得整个系统获得更好的鲁棒性，并产生更好的输出结果。虽然当前深度学习已经成为实现人工智能的最有效方法之一，仍有很多文章仅涉及数据工程和模型部署，而缺少对算法的感性认识。因此，下一步有必要更加注重如何去提高深度学习算法的效率及其实际应用。 总体而言，大规模神经网络是构建智能系统的一个重要部分，在产品上应用就在于结合AI技术、数据整合，以及行业场景等元素来优化服务质量，切实面向AI时代进行产品重新升级。 二、阿里所有产品将接入大模型全面升级，你觉得这会带来哪些新的体验？ 现如今，随着科技不断发展壮大，人们追求更快捷、更便利、更安全的生活方式已成为当今社会最主流与迫切的指向之一。同时，云计算领域取得长足的进步，也为人工智能的快速推广铺平了道路，在市场上获得良好反馈，并在未来储备并存储海量数据。近日，阿里集团CEO解决方案商三子党称：“2019年阿里巴巴母公司内部几乎每个事情都至少需要一点AI”。基本上所有员工都会使用阿里巴巴自己开发出来的AE技术(智能平台)，帮助加快产品的升级和效率提高。 而通过阿里云通义千问大模型进行全面升级，用户可以享受到以下方面的新体验： (1) 更准确、人性化的服务。由于整个系统会使用深度神经网络算法收集、分析海量信息，因此能够为消费者或企业客户赋予更精准、实用的解决方法。特别是在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等方面，优质、智能话术将成为不可缺少的要素之一。 (2) 强化数据安全保障。目前市场上绝大多数软件应用程序已被淘汰，归根结底还是源码开放问题，容易遭到黑客攻击。但若采取人工智能技术，即AI技术，就能够防范可能出现的漏洞与恶意入侵，并保护用户隐私和商业秘密。 三、对于个人而言，AI大模型将如何改变我们的生活？ 既然算法有着很好的拓展性和泛化性，且领域覆盖广泛，那么基于这一考虑，AI大模型从某种程度上来说，的确会对我们人类的生活产生巨大影响。而这种影响不仅仅在商业、工业化领域上更加明显，并且在社会生态中慢慢形成一种谐调的声音。 (1) 提高医疗服务水平：人工智能与医疗保健行业联动方案日益重要，其中大模型技术可以广泛应用于诸如神经科学、放射学、分子和细胞生物学、医疗遗传等领域。通过积累足够的数据信息，这些技术可以创建与外部备选产品竞争力相当的解决方案。 (2) 改善教育环境： 最新的AI创新允许购买关键集成开发管理工具或基础架构，在私有或公共云上进行可扩展的大规模AI工作负载，使得机器学习变得更容易合理地处理图像、语音、时间序列等等内容。例如，某个计算机建模进程涉及将多个对象聚合到一个预测模型中（比如将历史数据与现场数据同步），但未完全说明模型是如何针对特定问题的。AI大模型使用目标功能定义自己优化问题的方法，提供更好的可解释性和实时预测。 (3) 细分产品市场：市场竞争和人们对于个性化订制的需求推动大规模深度学习影响着各行业发展进程。例如，在零售行业，退货率远高于物理商店、同时开销也比实体店高昂，这主要源于消费者无法试穿商品造成的不确定因素。而在此类情况下，则可以针对具体用户类型与用户偏好来塑造商品特色并进行升级，以满足多样化消费群体的期望。 四、你最想用AI大模型升级的产品是什么？会如何升级？ 目前构建面向未来用户能够享受到科技带来便捷、安全生活已经成为市场营收之一，AI大事件将持续给我们提供更加广阔的机遇和可能性。那么，我的回答则是我最想用AI大模型升级的产品是智慧家庭方案。 智慧家居有关于联网设备、控制智能传感器的通信，其利用周期短的长区域网络（LoRaWAN）/Narrowband IoT(NB-IoT)等廉价硬件、后端云存储平台和AI大模型等核心技术优势，可以处理室内环境、生活习惯以及健康状况并连带产生相关的事件。而针对它升级的具体方案，则应建立在用户行为与背景的知识之上，利用深度学习算法实现全面感知人类的情景变化，并进一步将成果进行可视化展示。 总结：随着科技的加速发展，虽然还无法预测市场未来真正走向何方，但已经有很多企业非常看重大规模深度神经网络带来的机遇和挑战了。每一个领域都有自己的瓶颈点问题需要集中精力去解决，而基于大规模深度学习方法所构造出来的AI大模型，在创新产品设计、服务流程等方面显示出极高可用性和效率，给当前商用预请求供提供了跨越式的增长策略。

会影响

不能

是生成一次之后可以用

不可以

都支持

可以

可以设置码率

可以记录用户手机号

需要配置跨域

会产生费用

按照配置的来计算

可以的

不能