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。
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!
Flow-CLI 使用的典型场景如:自定义开发一个 Sonar 扫描步骤,以在流水中触发 Sonar 扫描,并以扫描结果作为红线卡点,以保证代码质量;对接三方自有审批平台,在发布前进行检查审批,审批通过才允许发布。接下来,我们就以对接 Sonar 服务为例,手把手教你开发一个带红线功能的 Sonar 扫描步骤。
本文介绍了使用阿里云实时数仓 Hologres、函数计算 FC 和通义大模型 Qwen3 构建企业级数据分析 Agent 的方法。通过 MCP(模型上下文协议)标准化接口,解决大模型与外部工具和数据源集成的难题。Hologres 提供高性能数据分析能力,支持实时数据接入和湖仓一体分析;函数计算 FC 提供弹性、安全的 Serverless 运行环境;Qwen3 具备强大的多语言处理和推理能力。方案结合 ModelScope 的 MCP Playground,实现高效的服务化部署,帮助企业快速构建跨数据源、多步骤分解的数据分析 Agent,优化数据分析流程并降低成本。