本文是普适性的经验分享，并非按规范局限在 JavaScript 前端视角 做出的总结，除JavaScript外还深入结合了ActionScript 3.0、PHP、C / C++、Basic非纯粹OOP领域语言的经验。
口腔治疗+函数计算=效率提升🚀 领健作为业界领先的口腔机构，面向口腔诊所提供正畸算法，但早期的算法部署遇到较多问题，因此在对比了阿里云的多个云产品之后，最终选择了函数计算。 通过将 GPU 计算负载放到函数计算，领健技术团队达到了很好的降本效果，相比早前的按月持有 GPU 资源，函数计算的费用降低了 90% 左右，并大大提升了使用体验，实现了前所未有的敏捷性和效率。
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
高可用服务是另外一个高频使用的场景，编写模板的流程和《部署单点WordPress网站》一样，但涉及的资源更多一些。本文以《部署高可用WordPress网站》为例，介绍高可用部署类的模板如何编写。
阿里云通义灵码团队与重庆大学合作的研究论文被 FSE Industry 2024 (CCF A) 录用，该论文通过对阿里云开发的智能编码插件进行实证调查，主要探讨了在智能编码助手中的代码搜索问题，点击本文查看论文详解。
SAE 提供了一个开箱即用的 Serverless PaaS 平台，提供了微服务、监控等能力，帮助敦煌智旅很好地解决了发版困难、运维困难、弹性能力不足和资源利用率低等痛点问题。成功实现轻松应对 10 倍突增流量洪峰，运维效率大幅提升。
iLogtail 作为日志、时序数据采集器，在 2.0 版本中，全面支持了 SPL 。本文对处理插件进行了梳理，介绍了如何编写 SPL 语句，从插件处理模式迁移到 2.0 版本的 SPL 处理模式，帮助用户实现更加灵活的端上数据处理。