近年来，IT技术的更新迭代速度非常快，每个时间点都有典型的代表名词以及概念，就目前而言，人工智能领域中的机器学习、深度学习、强化学习等名词和概念就非常热

Serverless架构是云发展的产物，是一种去服务器化更加明显的架构或者说是一种新技术，有人说Serverless才是真正的云计算，但是无论如何，Serverless确实在不断的发展

Serverless技术不断的发展，其生态也在不断的发展与完善，其中Serverless相关的开发者工具也是因为其可以提高生产效率，而变得越加重要，也逐渐被更多人所关注和使用

在实际生产中，我们经常需要做一些监控脚本监控我们的网站服务或者API服务是否可用。传统的方法是通过一些网站监控平台（例如DNSPod监控

图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法

对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值

敏感词过滤是随着互联网社区发展一起发展起来的一种阻止网络犯罪和网络暴力的技术手段，通过对可能存在犯罪或网络暴力可能的关键词进行有针对性的筛查和屏蔽

在实际生产中，用户上传图片是非常常见的行为，无论是做一个相册系统，还是发布文章中带有图片，可以说图片和Web服务是非常紧密的了

视频应用、社交应用等场景下，用户上传的图片、音视频的总量大、频率高，对处理系统的实时性和并发能力都有较高的要求。例如：对于用户上传的视频短片，我们可以使用多个云函数对其分别处理，对应不同的清晰度（1080p、720p等），以满足

通过这段描述，可以明确MapReduce是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，在传统学习中，通常会在Hadoop等分布式框架下进行MapReduce相关工作

传统业务如果想要实现Websocket是比较容易的一件事情，但是函数计算并不支持长链接这样的操作，基本上都是事件驱动，那么在函数计算与API网关结合，是否可以由Websocket的实现方案呢

通过定时触发器，可以非常简单快速的建立一个企业微信机器人；通过该机器人，我们可以定制一个提醒我们喝水、吃饭的小功能，可以实现一个定时推送新闻、天气的小功能

无论是国庆还是新年，经常会有一个平台为我们提供一个生成头像的小工具，很是新奇好玩，这类平台/工具，一般都有两个方法给我们制作头像。

朋友的单位，有一个小型的图书室，图书室中摆放了很多的书，每本书都被编号放在对应的区域，为了让大家更快，更容易找到这些书，他联系我，让我帮他弄一个图书查询系统

我在很久之前，做过一个在线编程的软件，目前用户量大概有几十万，通过这个APP不仅仅可以进行代码的编写、运行还可以进行编程的学习。自己一直对Serverless架构情有独钟

传统意义上来说，想给微信公众号增加更多的功能，需要我们有一台服务器，搭建一个微信公众号的后台服务。那么在Serverless架构下，我们是否有超简便的方法来实现一个简单的微信公众号后台呢

随着时间的发展，Serverless架构越来越火热，其按量付费，弹性伸缩… 等很多优质特性，都让人眼前一亮，不得惊叹云计算为我们带来的便利

在日常生活中，我们经常会遇到搜索照片的情况，尤其是对寻找过去很久的图片，记忆中仅剩下零散的记忆的时候，我们检索照片的方法通常是定位到大致的时间，然后一张一张的去查看，但是这种做法效率低下

之前和大家分享了很多的CV相关的例子，被很多小伙伴吐槽说我是调包侠，还连累了Serverless被很多人误以为也仅仅能”调包玩一玩”

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国做Exchange Student的时候，看到他们学习我们的古诗词，有中文的还有翻译版的，自己发自内心的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词

传统情况下，我们写完代码，可能面对两个事情：发布到代码仓库以及部署到线上，传统的我们会手动实现这些操作，出现误操作的概率也是蛮高的

自己毕业也有一年多了，很想统计一下过去一年自己贡献了多少的代码。想了一下，可能要用git log，简单的做了一下，感觉不是很爽

ORM（Object Ralational Mapping，对象关系映射）用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去

自从Serverless架构被提出，函数计算这个名词变得越发的火热，甚至在很多时候有人会认为Serverless就是函数计算。

接触Serverless架构的人，或者说接触函数计算的人，很多都会听过这样一句话：Serverless是无状态。

在使用Serverless Framework开发者工具的时候，我们可以发现无论是AWS还是TencentCloud，其运营商与社区都会给我们提供很多组件

Serverless架构是一个新的概念，也可以说是一个新的架构或者技术，但是无论他有多新，都不能一下子完成现有都开发习惯到Serverless架构的过渡

Serverless架构发展的速度可以说是非常的迅速，而且Serverless的发展也是有一套自己的独特的打法，这种打法在一定程度上，让很多开发者不适应

在Serverless白皮书中，描述过一段话，大概是说Serverless有一些缺点，例如难于调试，冷启动严重。

在传统开发过程中，我们对文件上传部分相对来说是比较自由：上传什么文件/怎么上传/存储到哪里等问题的决定权往往在我们自己这里，并没有太多的问题

在很多的场合中，Serverless的布道师常常说Serverless架构和云主机等区别的时候，都会有类似的描述

在实际生产中，单点故障的情况不可避免，而且单副本的存储方案早已无法满足业务的可靠性要求,因此一般情况下我们至少也会做双机存储架构。说到双机存储结构

我们在做一个项目的时候，会有多个函数/方法，这个是一个很常见的事情，就算不按照函数/方法来划分，也通常会有多个功能

在Serverless领域，各个云厂商的一较高下还没有完全分出胜负，主观上来说AWS遥遥领先，其余的厂商都在争第二第三；

Serverless的确是在非常快速的发展，快速发展到什么程度呢？就通过我们国内排行前列的两个云厂商来看，腾讯云在过去的几个月内…

安装完一个工具，第一步做什么？敲一下工具的名称，看看这个工具的“葫芦里卖的什么药”？在这个页面我们做了这样几个事情：

只有自己吃自己的狗粮，自己做的东西才不“🐶”。Serverless Devs自发展之处到现在，已经经历了几个月的时间，在这几个月，Serverless Devs的成长是迅速

从刚开始接触一个工具，到通过这个工具把一个东西部署到线上要多久？这一直是我在思考的一个问题，就我个人而言，如果这个时间超过1小时

如果想要体验命令行工具需要那几步骤？下载客户端->配置密钥信息->下载模板项目->配置相关的资源->部署项目。

Serverless devs在上个月末，在中国上海，发布了2.0版本，对于很多看热闹的人可能就是一个开源工具的升级更新，但是对于我个人来说

当我们在体验Serverless之后，欲将项目真真实实的部署到Serverless架构时，CI/CD是我们很多人绕不开的话题，那么基于Serverless Devs这款工具，如何快速的和Github Action进行有机结合，实现CI/CD的能力呢？

从刚开始接触一个工具，到通过这个工具把一个东西部署到线上要多久？这一直是我在思考的一个问题，就我个人而言，如果这个时间超过1小时

在实际生产过程中，我们往往会遇到这样一个通用的项目持续发布的流程：Git Clone -> Docker Build -> Docker Push -> Deploy Function

还有什么话要说，还有多少泪要流：Serverless Devs的函数计算踩坑日记。

众所周知，随着时间的发展，Serverless命令行工具也逐渐的玩出了更多的花样，就目前来看，常见的形态有两种，一种是通过Yaml来进行资源的描述

如果生活可以像Serverless按量付费，如果我们可以像Serverless可以极致弹性拥有近乎无限算力，如果……生活不易，且行且珍惜。

由此可见，SAE实际上是Serverless架构的另一种形态。他将会对镜像，Java等项目有着更好的支持。但是可惜的是，在SAE的官方文档中，最佳实践中

从我做Serverless工具开始，就经常会遇到有人问这样一个问题：如何保证Serverless业务部署更新的一致性。

今天，这篇文章可以说是和Serverless架构没有任何直接的关系，仅仅是我就一次和朋友的聊天，说说我对一个“产品”的看法。

在上一篇文章中，我们介绍了如何通过Github + Github Action进行单纯的代码更新以及版本发布，在本篇文章中

如果说，这两年在云计算的领域中那些名词最热门，可能非“云原生”、“Serverless”等莫属了，现在在云计算领域聊天，中途不说一下云原生、Serverless，差不多就会“被落伍”。

Serverless架构下，虽让我们更多精力是关注我们的业务代码，但是实际上对于一些配置和成本也是需要进行关注的，并且在必要的时候，还需要根据配置与成本进行对我们的Serverless应用进行配置优化和代码优化。

Serverless架构带来的除了一种新的架构，一种新的编程范式，还有就是一种思路上的转变，尤其是开发过程上的一些思路变化。有人说要把Serverless架构看成是一种天然的分布式架构，需要用分布式架构的思路去开发Serverless应用，诚然，这种说法是正确的，但是在一些情况下，Serverless还是有着一些特有的“特性”，所以在Serverless架构下，还是要有一些开发的“观念转变”。

我是一个比较喜欢写东西的人，无论是生活中的点滴，还是学技术的笔记，再或者是自己针对某些内容的看法，我总想的是把这些内容记录下来，以后进行查阅比较方便，或者以后进行回忆比较有趣。

2020年10月1日，当我在Github上创建了Serverless-Devs的仓库之后，当我在本地敲完push命令按下回车的那一刻，在Serverless的长河中，正式留下了：init project这条记录。

小程序是一个非常有趣且繁荣的生态，将Serverless架构的技术红利作用在小程序生态，让本来开发效率极高的小程序工程，变得“效率更高，性能更强，系统更稳”。

WebSocket 协议是基于 TCP 的一种新的网络协议。它实现了浏览器与服务器全双工（full-duplex）通信，即允许服务器主动发送信息给客户端。WebSocket 在服务端有数据推送需求时，可以主动发送数据至客户端。而原有 HTTP 协议的服务端对于需推送的数据，仅能通过轮询或 long poll 的方式来让客户端获得。

Serverless架构发展速度是飞速的，收到很多人的追捧同时也暴露出来了很多严峻的问题，例如冷启动的问题就是老生常谈的。那么什么是函数计算的冷启动你了解么？他是如何产生又要如何规避/缓解呢？

我是一个非常喜欢写一些东西的人，写完了一些文章什么的，我会考虑把他们发布到一些平台，例如微信公众号，例如知乎，例如我的博客等。

对我有所了解的人，都知道我近期在想办法推进Serverless架构走进高校。也有人非常不解我的做法：云计算本身就是一个商业化为目标的方向或者领域，走进高校的价值和意义何在？

随着计算机科学与技术的发展，越来越多的人开始接触编程，也有越来越多的在线编程平台诞生。以Python语言的在线编程平台为例，大致可以分为两类，一类是OJ类型的，即在线评测的编程平台

如果说API是模块或者子系统之间交互的接口定义，那么API设计的好坏，就会直接影响系统对接时的开发复杂度，以及之后的运维复杂度。本文将会针对开放API领域，对“如何大规模交付高质量、高一致性的RESTful API及配套产物”的内容进行探索。

Serverless架构在运维层面有着得天独厚的优势，不仅仅因为其事件触发可以有针对性的获取、响应一些事件，也因为其轻量化、低运维的特性让很多运维开发者甚是喜爱。

Serverless architecture grew out of cloud computing. It inherits all the advantages of cloud computing while being extremely flexible, cost effective, and maintenance free.

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架

我自己也冷静下来在想，我哪来的时间写书？大家的时间都一样，为什么别人都在努力工作，而我却在写书？而且不仅仅是写了两本已经发了的书，还有一本正在写的过程中，还有一本电子书，我的时间从何而来？

众所周知，在人工智能领域，一些训练好的模型可能会随着时间的发展，数据集的完善也会需要进行升级。例如某公司的人脸识别系统，可能会因为新员工的入职，老员工的离职要进行模型的升级迭代；

第一次来成都旅游是在2017年，那是我大学毕业的时候；第二次来成都旅游是今天，不仅是工作两年的时候，也是正在读博的时候。

我觉得这个名字很好，目前技术圈就缺少这样的内容，但是当我阅读完了这个页面，我却发现，虽然名字很棒，却有一种“暴殄天物”的感觉，虽然没有说谁好谁坏，却可以明显感受来“拉踩文化”。

曾经，有人问我：阿里云函数计算的服务和函数是啥关系？我相信至今还有小伙伴没有搞清楚他们之间彼此的联系。