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。
本节介绍SAE产品的部署方式，分为一键部署和手动部署。一键部署通过阿里云ROS平台快速拉起高可用方案所需资源，适合快速搭建环境；手动部署则需进入SAE控制台进行详细配置，适用于自定义应用部署。两者均支持多种部署方式，如源码仓库、镜像等，并提供灵活的资源配置选项。部署完成后需及时删除资源以避免费用产生。SAE支持HTTP和HTTPS协议，适合长时间运行的微服务和Web应用，而FC（函数计算）更适合短时、高并发的任务处理。
本文主要介绍异步任务处理系统中的数据分析，函数计算异步任务最佳实践-Kafka ETL，函数计算异步任务最佳实践-音视频处理等。
在今天这样以AIGC为代表的AI时代下，了解训练场景对于存储的具体诉求同样是至关重要的。本文将尝试解读WEKA的一个相关报告，来看看AIGC对于存储有哪些具体的性能要求。
一个有趣的现象引起了作者的注意：当启用行首正则表达式处理多行日志时，采集性能出现下降。究竟是什么因素导致了这种现象？本文将探索Logtail多行日志采集性能提升的秘密。
本文介绍了Serverless的发展历程及SAE（Serverless Application Engine）产品。首先，回顾了云计算从物理机、虚拟机到容器化再到Serverless的演进过程，并解释了Serverless的核心特点：无需管理底层资源、自动弹性伸缩、聚焦业务价值。接着，详细介绍了SAE的功能与优势，包括简化部署流程、支持多种弹性策略和提供丰富的运维工具。SAE的收费模式主要基于CPU和内存使用量，辅以请求数和流量计费，用户可以选择按量付费或预付费资源包。最后，通过极氪汽车、南瓜电影、视野数科和SKG等实际案例，展示了SAE在不同行业的应用效果。
