SQL 作为 SLS 基础功能，每天承载了用户大量日志数据的分析请求，既有小数据量的快速查询（如告警、即席查询等）；也有上万亿数据规模的报表级分析。SLS 作为 Serverless 服务，除了要满足不同用户的各类需求，还要兼顾性能、隔离性、稳定性等要求。过去一年多的时间，SLS SQL 团队做了大量的工作，对 SQL 引擎进行了全新升级，SQL 的执行性能、隔离性等方面都有了大幅的提升。
对于众多开发者而言，Serverless 架构的核心优势在于其能够无缝集成多种云产品与组件，从而使得开发者可以更加专注于核心业务逻辑和创新。此外，Serverless 架构还提供了按量付费的灵活计费模式，进一步降低了资源成本。使用云应用开发平台 CAP，在 AI 领域，企业就可以专注于模型训练、算法优化等关键任务，让 AI 应用的开发、部署以及全生命周期的管理更加简单。可以预见 Serverless 技术将催生一系列创新且有趣的应用，而这些应用将不断拓展 AI 技术的边界。
当前，函数计算 FC 已被广泛应用在各种 AI 场景下，函数计算支持通过使用容器镜像部署 AI 推理应用，并且提供多种选项来访问训练好的模型。为了帮助开发者高效地在函数计算上部署 AI 推理应用，并快速解决不同场景下的模型存储选型问题，本文将对函数计算的 GPU 模型存储的优缺点及适用场景进行对比分析，以期为您的模型存储决策提供帮助。
资源编排ROS模块能够实现模板代码复用。支持输入输出、公共模块、版本管理、共享模块等功能。在使用场景上，除了对基础设施模块化外，还可作为配置、数据处理工具或资源包装器。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
通过函数计算的能力让阿里云的文档从静态展示升级为动态可操作验证，用户在文档中单击一键部署可快速完成代码的部署及测试。这一改变已在函数计算的活动沙龙中得到用户的认可。
useEffect是React提供给我们的一个“逃生舱”，是React 的纯函数式世界通往命令式世界的“逃生通道”，选择合适的时机使用useEffect会让我们的代码既优雅又高效，反之会造成不必要的负担。
复杂的运行环境、巨大的部署量和高速发展业务迭代对 Agent 的软件工程质量带来了巨大挑战。基于阿里云可观测团队多年的开发和运维经验，本文将分享如何构建和执行可靠性工程策略。