摘要：华为云数据库CTO庄乾锋携华为云数据库多位技术专家和优秀合作伙伴共同参与DTCC2021大会并发表了重要主题演讲。
本文将通过剖析一个个具体的场景案例，以期望给相关的游戏开发同学带来共鸣，同时也希望能给非游戏行业的同学带来一些启发。
众所周知，游戏行业在当今的互联网行业中算是一棵常青树。在疫情之前的 2019 年，中国游戏市场营收规模约 2884.8 亿元，同比增长 17.1%。2020 年因为疫情，游戏行业更是突飞猛进。玩游戏本就是中国网民最普遍的娱乐方式之一，疫情期间更甚。
事件驱动是指事件在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略。可以通过调动可用资源执行相关任务，从而解决不断出现的问题。通俗地说是当用户触发使用行为时对用户行为的响应。在 Serverless 场景下，事件驱动完美符合其设计初衷之一：按需付费。
下文以订单场景为例子，在一亿订单数据量级和平均 2000TPS 的读写量下，采用表格存储 Tablestore 仅需不到 400元/月 的使用成本。与此同时，Tablestore 具备极致的弹性服务能力和完全零运维的特性，能够给用户带来更丝滑的使用体验。
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；再或者某分类模型可能在上线之初由于训练集的不完善，导致识别率并
摘要：华为云数据库CTO庄乾锋携华为云数据库多位技术专家和优秀合作伙伴共同参与DTCC2021大会并发表了重要主题演讲。
摘要：探讨DLI两个问题：如何在生产环境中部署与运维实现快速迭代上线，如何实现监控告警来提升整体运维能力。
摘要：今天我们来说说DLI是如何实现监控告警来提升整体运维能力，从而为客户更好的提供Serverless的DLI。
阿里云函数计算近日正式接入APM技术，从而能够为阿里云用户的Serverless运行环境赋予完整的应用全局监控和管理能力，助推云计算相关业务的发展。
在未来，函数计算 - Serverless Jobs 将精耕垂直领域的任务处理场景，包括提供更长的实例执行时间、更丰富的可观测性指标、更强大的任务调度策略及端对端集成能力，致力于为您提供垂直场景下的“最短路径”，助力业务腾飞。
在之前的文章中，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，这一部分将会分享如何通过Gitee + Gitee Go实现：
如果一个软件开发人员，不了解软件架构的演进，会制约技术的选型和开发人员的生存、晋升空间。这里我列举了目前主要的四种软件架构以及他们的优缺点，希望能够帮助软件开发人员拓展知识面。
无服务器计算是指开发者在构建和运行应用时无需管理服务器等基础设施，应用被解耦为细粒度的函数，函数是部署和运行的基本单位。用户只为实际使用的资源付费。这些代码完全由事件触发（event-trigger），平台根据请求自动平行调整服务资源，拥有近乎无限的扩
学完了net/http和fasthttp两个HTTP协议接口的客户端实现，接下来就要开始Server的开发，不学不知道一学吓一跳，居然这两个库还支持Server的开发，太方便了。
基于Service模板的Ability（以下简称“Service”）主要用于后台运行任务（如执行音乐播放、文件下载等），但不提供用户交互界面。Service可由其他应用或Ability启动，即使用户切换到其他应用，Service仍将在后台继续运行。
本文主要是记录Windows IIS的启用和配置，以及一些简单的Web Server的介绍。
本文主要是记录Windows IIS的启用和配置，以及一些简单的Web Server的介绍。
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，它的成长是迅速的，这很大一部分的原因是“我们在吃自己的狗粮”，我们相信，如果自己都用不爽的东西，大家一定很难用的起来。
今年，Serverless Devs 加入中国科学院软件研究所“开源软件供应链点亮计划”支持下的系列高校开源活动——暑期 2021。在本次活动中，你不仅可以得到和顶级 Serverless 导师学习交流的机会，通过审核的同学，还可获得一笔丰厚奖金。欢迎同学们积极报名申请！
介绍 Serverless 技术架构设计上遇到的难点，包括超大规模并发调用、瞬时突发调用、 冷启动、 容灾方案、资源成本控制等话题。分享如何提升资源使用率、设计研发大规模并发下的低延迟低资源调度解决方案。
阿里云函数计算与阿里巴巴运维体系全面实现标准化对接，打通研发的最后一公里，首次实现了业务全链路“ FaaS + BaaS ”的 Serverless 体系化研发，覆盖淘特、淘系、阿里妈妈、1688、高德、飞猪等业务场景，支撑场景数量同比增加 2 倍。
有了 FaaS，你还会继续为微服务承担指数级增长的成本吗？
关于冷启动，你想了解的信息都在这！精彩不容错过！
近期Knative发布了1.0版本，达到了一个重要的里程碑。Knative自2018年7月首次发布以来, 版本不断的迭代发展，除了无数的错误修复、稳定性和性能增强之外，按时间顺序还进行了一些改进，下文将进行简单介绍。
DataWorks功能实践系列，解析业务实现过程中的痛点，提高业务功能使用效率！循环遍历是开发中常用的逻辑，用好这两类节点来有效降低代码复杂度。
应云而生的 Java 框架 Quarkus，以其小而快的优势，让 Knative serving 运行 Java 服务成为可能。
本文主要讲解 Knative serving 系统及组件：
Knative 提供了基于流量的自动扩缩容能力，可以根据应用的请求量，在高峰时自动扩容实例数；当请求量减少以后，自动缩容实例，做到自动化地节省资源成本。此外，Knative 还提供了基于流量的灰度发布能力，可以将流量的百分比进行灰度发布。
很长一段时间没有更新，因为前阵子一直在研究云原生相关的项目，包括比较热门的Serverless，我们主要在关注Knative。后面我们会更新不少Knative的文章，还会上线Knative中文社区，并把它作为我们的云原生社区，把大家聚集起来，共同研究云原生技术。
在之前的文章中，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，这一部分将会分享如何通过Gitee + Gitee Go实现：
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：
在日常生活中，我们经常需要记录一些自己的日常，包括一些想法、状态，或者是学习的某些技术，这个时候，就需要有一个博客系统来满足需求。但是无论是自己开发的博客系统，还是用已经开源的博客软件或者一些CMS系统，只要涉及到自己搭建博客功能，就离不开服
CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。作为一个面向开发和运营团队的解决方案，CI/CD 主要针对在集成新代码时所引发的问题。具体而言，CI/CD 可让持续自动化和持续监控贯穿