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。
随着企业对云服务的广泛应用，数据安全成为重要课题。通过对云上数据进行敏感数据扫描和保护，可以有效提升企业或组织的数据安全。本文主要基于阿里云的数据安全中心数据识别功能进行深入实践探索。通过对商品购买日志的模拟，分析了如何使用阿里云的工具对日志数据进行识别、脱敏（3 种模式）处理和基于 StoreView 的查询脱敏方式，从而在保障数据安全的同时满足业务需求。通过这些实践，企业可以有效降低数据泄漏风险，提升数据治理能力和系统安全性。
本方案利用函数计算的无服务器架构，您可以在函数计算控制台选择魔搭（ModelScope）开源大模型应用模板；同时，我们将利用文件存储 NAS ，为应用服务所需的大模型和相关文件提供一个安全的存储环境；最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。仅需三步，即可玩转目前热门 AI 大模型。
Kubernetes 体系基于 DNS 的服务发现为开发者提供了很大的便利，但其高度复杂的架构往往带来更高的稳定性风险。以 Nacos 为代表的独立服务发现系统架构简单，在 Kubernetes 中选择独立服务发现系统可以帮助增强业务可靠性、可伸缩性、性能及可维护性，对于规模大、增长快、稳定性要求高的业务来说是一个较理想的服务发现方案。希望大家都能找到适合自己业务的服务发现系统。
将 Qwen2.5 模型部署于函数计算 FC，用户能依据业务需求调整资源配置，有效应对高并发场景，并通过优化资源配置，如调整实例规格、多 GPU 部署和模型量化来提升推理速度。此外，函数计算支持多样化 GPU 计费模式（按需计费、阶梯定价、极速模式），可根据业务需求调整，在面对高频请求和大规模数据处理时，能够显著降低综合成本。
Serverless Devs 官网迎来全新升级，主站以 AI 应用开发的叙事透出项目特性和解决方案。应用中心（Registry）将各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流等呈现给用户。本次升级主题为“一站式 AI/函数/应用开发”，希望为开发者提供更加便利的应用模版搜索和展示服务，本文将对本次升级的三大看点进行整理，欢迎您来体验！
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式，通过“限”与“换”的策略切换，在快速分析与精确计算之间实现平衡，满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
在当今数字化时代，日志数据已成为企业 IT 运营和业务分析的关键资源。然而，随着业务规模的扩大和系统复杂度的提升，日志数据的体量呈现爆发式增长，给日志采集和处理系统带来了巨大挑战。
当我们熟悉了通义灵码的使用以及 Notebook 的环境后，大家可以共同探索 AIGC 的应用的更多玩法。