说起当前最火的技术，不得不提的一个概念就是 Serverless。2019 年几乎所有人都在说 Serverless，实际落地 Serverless 的有多少?Serverless 作为一种新型的互联网架构，直接或间接推动了云计算的发展，从 AWS Lambda 到阿里云函数计算，Serverless 一路高歌，同时基于 Serverless 的轻量计算开始登录云计算的舞台。
传统的 IT 架构已经不适合当今快速发展的数字经济环境。技术顾问 Declan Morris 表示：“客户不仅期望零停机时间，而且要求应用程序无论在世界任何地方都具有一致的性能。”他还预测到，接下来是 Serverless 计算和函数即服务(FaaS)的天下。在 Serverless 的世界中，这只需调用一个函数或一系列函数即可获得结果。此外，Serverless 计算的成本也低于基于服务器的成本，使用 Serverless，只需为执行该函数付费。
听上去很美的 Serverless 实际应用如何?在 2019 年 12 月咨询公司 O'Reill发布 Serverless 使用调研中，已有 40% 的受访者所在的组织采用了 Serverless。
客户需求
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。图像处理基于码隆预先训练好的深度学习模型，要求在短时间内准备大量的计算资源进行大规模并行处理。
解决方案
客户将深度学习推理逻辑实现为函数，在函数中加载模型后对图像数据进行处理。通过函数计算提供的大规模计算能力，客户能够短时间处理大量图像，平稳应对峰值压力。
使用效果
由此，客户不再需要维护基础设施的工作，开发效率大幅提高，两周内功能开发上线。客户能够便捷的创建多个函数来验证不同深度学习模型的推理效果，快速迭代系统，加速业务创新。函数计算的实时伸缩确保客户应用在遇到峰值负载时提供足够的计算资源，改善了服务质量。此外，客户只需要为实际使用的资源付费，避免了资源闲置，整体成本节省了 30%。
