本文将AI项目与Serverless架构进行结合，在Serverless架构下用20行Python代码搞定图像分类和预测。
本文将从使用的角度出发，来更详细的展示一下流存储的场景，看看它和业务消息的场景有哪些区别。 RocketMQ 5.0 面向流存储的场景，提供了哪些特性。再结合两个数据集成的案例，来帮助大家了解流存储的用法。
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。
人工智能领域中的验证码识别与 Serverless 架构碰撞会有哪些火花呢？本文将会通过 Serverless 架构，通过卷积神经网络（CNN）算法，实现一个验证码识别功能。
微服务架构下，有一些需求开发涉及到微服务调用链路上的多个微服务同时改动。通常每个微服务都会有灰度环境或分组来接受灰度流量。我们希望进入上游灰度环境的流量也能进入下游灰度的环境中，确保1个请求始终在灰度环境中传递。即使这个调用链路上有一些微服务应用不存在灰度环境，那么这些微服务应用在请求下游应用的时候依然能够回到下游应用的灰度环境中。我们通过 MSE 提供的全链路灰度能力，可以在不需要修改任何业务代码的情况下，轻松实现上述所说的全链路灰度能力。
“从一次常见的发布说起，在云上某个系统应用发布时，重启阶段会导致较大数量的 OpenAPI、上游业务的请求响应时间明显增加甚至超时失败。随着业务的发展，用户数和调用数越来越多，该系统又一直保持一周发布二次的高效迭代频率，发布期间对业务的影响越来越无法接受，微服务下线的治理也就越来越紧迫。”
