产品定义
CAP是云原生应用开发平台（Cloud Application Platform）的英文简称，是阿里云提供的一站式应用开发及应用生命周期管理平台。它内置了丰富的 Serverless + AI 应用模板、先进的开发者工具、企业级的应用管理功能，助力开发者聚焦到业务场景，快速构建云上应用并且持续迭代，大幅提升研发、部署、运维效能。
它主要由如下几个部分组成（图例更直观）：
- 应用层：由模板中心提供大量开箱即用的应用模板，您可一键部署，快速体验。
- 部署层：由函数计算、云工作流、云数据库 RDS等云产品提供资源部署服务。
- 开发层：由函数计算、云工作流和Serverless Devs工具提供流程式编程、组装式开发能力。
- 模型层：由云原生应用开发平台 CAP提供内置的模型体验、模型管理服务。
拥有如下优势：
极低成本模型托管服务
基于函数计算 FC（Function Compute）封装模型体验，提供Serverless GPU算力服务，平均成本降低90%。
流程式开发先进工具
基于云工作流（CloudFlow）提供针对AI场景的Studio开发能力，效率提升99%。
一键极速创建 AI 应用
提供高质量的场景应用模板，面向不同用户，支持一键极速创建AI应用。
灵活组装，二次开发
提供丰富的云服务集成及自定义插件能力，快速组装应用，沉淀业务资产。
应用场景广泛
在Web应用、AI应用、音视频处理应用、文件处理应用、数据处理应用以及批处理用用等方面得到广泛应用。
产品试用
首先需要领取产品的试用资格，点击链接即可前往领取。在页面点击申请试用即可，如下：
申请试用需要先填写一个问卷，大家可按实际情况进行填写。如下：
提交申请后，需要耐心等待审核（当前审核受限于人工，耗时非常长），如下：
产品体验
- 创建空白项目
登录云原生应用开发平台控制台的项目页面，创建空白项目。如下：
在弹出框中输入项目名称，点击创建。如下：
在服务类型处选择创建函数，如下：
按照下图进行函数有关参数的配置，并预览&部署，如下：
在预览页面，可以看到涉及的产品或服务，如果是第一次使用，需要点击开通服务，这里我已经开通过，所以直接点击确认部署。如下：
部署需要耐心等待片刻，待状态呈现已部署时，点击生成的URL，返回Hello, World!则表明部署成功。如下：
- 与函数计算联动
上面的创建空白项目中也有使用到函数服务，但与这里的要体验的并不是一个服务，这里使用的是函数计算。下面就一睹真颜。
登录云原生应用开发平台控制台的项目页面，选择\探索\ > *Web 应用框架* > *SpringBoot*，如下：
在模板详情页，点击直接部署。如下：
在参数配置页面，填入项目名称、可用地域、函数名称。如下：
在资源预览界面，确认配置信息，如果你是第一次使用函数计算，需要点击立即开通，我这里已开通过，直接点击确认部署。如下：
部署需要耐心等待片刻，如下：
待部署状态变成已部署后，点击生成的URL验证部署结果，如有返回则表明部署成功。
除了上述提到的两个入门操作外，针对不同的应用场景，实际上CAP还提供了不少服务模板，如下：
体验到这，你可能会诧异，这个不是跟函数计算FC功能非常相似吗，为啥还又发布一个新产品。实际上两者本质上有较大差异，当属两个不同领域的产品。比如：
- 首先，CAP更侧重于提供一站式应用开发及应用生命周期管理服务，包括应用模板、开发者工具、应用管理等。而FC则更侧重于提供事件驱动的全托管计算服务，专注于计算资源的弹性伸缩和按需付费。
- 此外，CAP提供了丰富的应用模板和高效的开发流程，支持一键创建AI应用等复杂应用。FC则更注重于计算资源的灵活调度和弹性伸缩，适用于处理大量并发请求和不稳定计算需求的场景。
- 最后，CAP更适合需要快速构建和迭代云上应用的开发者，特别是AI应用开发者和数据处理应用开发者。FC则更适合需要处理大量并发请求和对计算资源需求不稳定的场景，如API服务和数据处理任务等。
比如一个AI应用开发团队需要使用CAP来开发一个智能客服系统。他们可以通过CAP提供的AI应用模板快速开始项目，利用CAP内置的开发者工具进行高效开发，并通过CAP的应用管理功能进行持续迭代和运维。在这个过程中，他们无需关心底层计算资源的运维和管理，因为CAP已经为他们准备好了这些资源。然而，如果一个电商平台需要处理大量的用户请求和订单数据。他们可以使用FC来构建一个高并发、可扩展的API服务来处理这些请求和数据。FC能够根据流量自动调整计算资源，确保API服务的稳定运行。同时，由于FC支持按需付费，电商平台也无需为未使用的计算资源支付费用。
总之，云应用开发平台CAP与函数计算FC在云计算领域各自具有独特的优势和适用场景。
体验总结
1、针对具体业务场景，我认为CAP在以下几个方面还有改进空间：
模板丰富度：虽然CAP提供了多种应用场景和开源项目的模板，但随着技术的不断发展和用户需求的不断变化，模板库需要继续丰富。例如，可以加入微服务架构、容器化应用以及更多AI相关的模板，帮助开发者快速构建复杂系统。比如增加如下热门场景模板：
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- 自然语言处理（NLP）模板：如文本分类、情感分析、命名实体识别等，这些模板可以方便开发基于文本的应用。
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- 推荐系统模板：针对电商或内容平台，提供基于协同过滤、深度学习的推荐系统解决方案。
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- 物联网（IoT）应用模板：包括设备数据采集、实时数据分析等，这些模板可以便于物联网项目的快速开发和部署。
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- 开源项目集成：如Kafka、Elasticsearch、Redis等，提供一键集成方案，便于快速搭建数据流处理和搜索应用。
查询性能：在某些复杂查询场景下，CAP的查询性能有待提高。建议CAP优化查询算法和数据库索引，以提升查询效率。
- 定制化能力：CAP在定制化方面可能略显不足，特别是在支持特定技术栈方面。建议CAP增加更多语言和框架的支持，以便用户能够更好地满足特定业务需求。
- 数据预处理：在AI应用开发中，数据预处理是一个关键环节。CAP在这一方面的支持可能还不够完善，需要开发者自行处理数据清洗和格式化。建议CAP增强数据预处理和转换的功能，提供更多内置的数据处理工具。
- 模型迭代：模型的训练和迭代是一个持续的过程，CAP在模型版本管理和自动化迭代方面可能需要进一步加强。建议CAP提供更完善的模型管理功能，包括模型版本控制、实验跟踪和自动化部署。
- 案例数量：当前实践案例非常缺乏，有且只有一个，在产品试用初期这个情况是可以理解的，但随着正式版发布以及用户的增加，案例的缺乏势必会造成用户黏度和使用度的下降。
- 审核时间：当前的试用审核用时太长，作为一款即将发布的新品，为了让更多的用户前来体验，审核流程一定要精简或者接入自动审核。
2、从实际使用体验来说，我觉得CAP还可以与如下产品或服务进行联动，比如：
- 阿里云数据库服务（RDS）和对象存储服务（OSS）：通过联动这些服务，可以实现数据的无缝存储和访问，提升数据处理的效率和安全性。
- Apache Kafka：CAP可以与Kafka联动，增强数据流动性，实现更高效的数据处理和传输。
- Tableau：通过与Tableau联动，可以实现更高效的数据展示和分析，提升数据可视化的效果。
- 阿里云的其他AI服务：如机器学习平台PAI和自然语言处理平台NLP，这些联动可以带来无缝的云服务体验，让开发者能够更专注于业务逻辑的实现，同时提升AI应用的性能和准确性。
与诸多产品联动带来的好处是显而易见的，比如可以实现数据、计算和存储资源的共享和优化，提升整体系统的运行效率；可以加强不同服务之间的数据交换和共享，提升数据的流动性和利用率；可以简化开发者的操作流程，提升用户体验和满意度。
