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Stable Diffusion 模型，已经成为 AI 行业从传统深度学习时代走向 AIGC 时代的标志性里程碑。越来越多的开发者借助 stable-diffusion-webui（以下简称 SDWebUI）能力进行 AI 绘画领域创业或者业务上新，获得高流量及商业价值，但是面对多客户、高并发的复杂场景，使用原生 Stable Diffusion API 会面临以下挑战
在 Seata 出现之前，大家谈到分布式事务的态度是能避则避，大部分是靠写一些复杂的业务逻辑加消息最终一致性去解决数据一致性问题。但 Seata 开源之后，这些问题都变得简单起来。比如这里提到的无损上下线，核心关注的是服务的可用性还是其他问题。
阿里云消息队列从诞生开始，至今已有十余年。今年，阿里云消息产品全面品牌升级为 ApsaraMQ，与时俱进，砥砺前行。2023 年，全系列产品 Serverless 化，面向企业提供极速弹性、更高性价比的云消息队列产品，帮助企业在消息队列使用上降本。
本文将侧重于实际落地而非方法论，阐述云产品 SAE 业务侧稳定性实际建设过程中的经验和思考。
本文从 Knative 典型弹性实现 KPA 出发进行介绍，包括如何实现基于请求的自动弹性、缩容到 0、应对突发流量以及我们在 Knative 弹性功能上的扩展增强，包括保留资源池，精准弹性以及弹性预测能力。
