Kubernetes 作为当今云原生业界标准，具备良好的生态以及跨云厂商能力。Kubernetes 很好的抽象了 IaaS 资源交付标准，使得云资源交付变的越来越简单，与此同时用户期望更多的聚焦于业务自身，做到面向应用交付，Serverless 理念也因此而生。 那么如何通过原生 k8s 提供Serverless 能力？如何实现GPU等异构资源按需使用？这里给大家介绍一下我们在Serverless Kubernetes 开发实践：异构资源，按需使用。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第一部分，主要介绍Kubernetes Flannel模式下，数据面链路的转转发链路
本文介绍如何使用TFJob在ASK+ECI场景下，快速完成基于GPU的TensorFlow分布式训练任务。
我一直都想要有一个漫画版的头像，奈何手太笨，用了很多软件 “捏不出来”，所以就在想着，是否可以基于 AI 实现这样一个功能，并部署到 Serverless 架构上让更多人来尝试使用呢。
广义上的链路成本，既包含使用链路追踪产生的数据生成、采集、计算、存储、查询等额外资源开销，也包含链路系统接入、变更、维护、协作等人力运维成本。为了便于理解，本小节将聚焦在狭义上的链路追踪机器资源成本，人力成本将在下一小节（效率）进行介绍。
本文介绍了使用 OTel 官方 SDK 采集 Android、iOS Trace 数据实践。
Serverless的理念是即时弹性，用完即走。服务并非长时间运行，这也就意味着像websocket这种长链接的请求模式看起来并不适合Serverless，但是否有其他的办法既能满足长连接模式请求，也能够利用Serverless本身特性呢？答案是肯定的，我们通过API网关来解决webscoket连接的问题，然后由网关触达Serverless服务的后端，本文以弹幕场景为例来介绍如何使用Serverless架构实现全双工通信。
