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十六年所思所感，聊聊这些年我所经历的 DevOps 系统
从 2008 年开始，我陆陆续续参与了多个 DevOps 系统的建设，如今，审视这些系统的建设初衷和它们的设计思路或遇到的问题，依然有不少借鉴意义。我会按照时间顺序，把每个 DevOps 系统的特点，诞生的背景，以及在当时所主要解决的问题做一个概要的介绍，同时，我们也会以今天的视角再次审视这些问题，来看下同样的问题，经过十几年的发展，解决方案上有哪些不同。
ROS CDK魔法书：建立你的游戏王国（JavaScript篇）
本文介绍了如何利用阿里云资源编排服务（ROS）的云开发套件（CDK）将2048小游戏部署到云端。ROS CDK允许开发者使用编程语言定义和管理云资源，简化部署流程。通过部署示例，展示了从环境准备、依赖安装到资源栈的创建与删除全过程。借助ECS等云服务，实现游戏快速上线，使更多玩家享受游戏乐趣。
Serverless + AI 让应用开发更简单
随着云计算和人工智能（AI）技术的飞速发展，企业对于高效、灵活且成本效益高的解决方案的需求日益增长。本文旨在探讨 Serverless 架构与 AI 技术的结合，如何通过 Serverless 函数计算和 AI 开发平台，助力企业简化应用开发流程，减少企业 AI 业务试错成本，加速业务创新，为企业业务发展提供无限可能。
RDS通用云盘核心能力
本次实验主要体验RDS通用云盘的三项核心能力：IO加速、IO突发和数据归档。首先创建实验资源，包括RDS MySQL实例和ECS实例，耗时约5分钟。接着通过sysbench导入数据并配置安全设置。 在体验阶段，我们对比了开启和关闭IO加速及IO突发功能对RDS性能的影响，观察到QPS有显著差异。最后，通过将数据从云盘迁移到OSS中，展示了冷存层的数据归档功能，并进行RDS硬盘缩容，验证了其成本优势。整个实验过程详细记录了每一步操作，确保用户能直观感受到RDS通用云盘带来的性能提升和成本优化。
AI 场景下，函数计算 GPU 实例模型存储最佳实践
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。
0 代码！2 种方式，一键部署 DeepSeek 系列模型
DeepSeek 凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速在全球范围内获得了极高的关注度和广泛的用户基础。DeepSeek-R1-Distill 是使用 DeepSeek-R1 生成的样本对开源模型进行蒸馏得到的小模型，拥有更小参数规模，推理成本更低，基准测试同样表现出色。依托于函数计算 FC 算力，Serverless+ AI 开发平台 CAP 现已提供模型服务、应用模版两种部署方式辅助您部署 DeepSeek R1 系列模型。完成模型部署后，您即可与模型进行对话体验；或以 API 形式进行调用，接入 AI 应用中。欢迎您立即体验。
