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。
在数字化转型的大潮中,云计算成为推动创新和优化业务流程的关键力量。作为阿里巴巴集团的核心产品之一,函数计算(Function Compute)引领着 Serverless 计算的新时代。本文将深入探讨函数计算如何通过技术革新实现提效降本,以及其在 AI 业务、数据处理和 Web 应用等多个领域的广泛应用。
为了高效地发现、定位和解决预发问题,闲鱼团队研发了一套异常日志问题自动追踪-定位-分发机制。这套机制通过自动化手段,实现了异常日志的定时扫描、精准定位和自动分发,显著降低了开发和测试的成本,提高了问题解决的效率。
上一篇文章《你知道Java类是如何被加载的吗?》分析了HotSpot是如何加载Java类的,本文再来分析下Hotspot又是如何解析、创建和链接类方法的。
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。
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。
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。