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利用Langchain结合亮数据获取亚马逊产品信息。
到这一步，我们已经使用Glue ETL对s3桶中的数据进行了清洗、分区操作。在进行上篇中的Athena操作后，我们已经可以通过Athena直接查询到清洗、分区后的数据集了。接下来，我们会通过使用APIGateway+Lambda+Athena来构建一个无服务器的数据查询分析服务。
随着大语言模型（LLM）应用的普及，AI提示系统正从“单一提示生成”向“多工具协同”进化。用户问题解析→动态生成提示→调用知识库检索→整合检索结果→生成最终回答。耦合度高：流程逻辑与业务代码混在一起，修改一个步骤需要改动整个系统；扩展性差：新增工具（如新增一个翻译函数）需要重新部署整个应用；可维护性低：缺乏可视化的流程管理，调试时难以追踪问题节点。解决方案：采用Serverless Workflo
将 AI 应用运行时迁移至 Serverless 平台，是应对未来智能化浪潮、实现敏捷创新和高效运营的必由之路。
在当今的云计算时代，云原生技术正以前所未有的速度改变着软件开发和部署的模式。Serverless 架构作为云原生技术的重要组成部分，凭借其无需管理服务器、按需计费、自动伸缩等特性，成为了众多开发者和企业的首选。Spring Boot 作为 Java 生态中最流行的开发框架之一，如何将基于 Spring Boot 构建的应用迁移到 Serverless 架构，是很多技术人员关注的问题。本文将详细介绍
作者 | 张磊来源|阿里巴巴云原生公众号2020 年注定是不凡的。它在阴霾中开始，在惊叹中结束，也让未来变得更加扑朔迷离。那么，容器与云原生的 2020 年呢？你是否记得它是怎样开始的？它又将走向何方？Kubernetes：企业基础设施的标准抽象在 2020 年，没有人再会去质疑一个平台团队采纳 Kubernetes 作为自己的基础设施的合理性。事实上，2020 年的 Kubernetes 项目已
无需昂贵云端资源或密集型人工标注构建高透明度、高鲁棒性的NLP应用支持私有化部署和定制化需求随着模型性能提升和基础设施工具完善，该技术路径将进一步提升应用NLP的开发效率。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码。
大家好！我是人工智能领域的专家，经常被朋友问：“为什么我的工厂机器突然坏掉？能用AI提前预测吗？”想象一下，如果你是一个小工厂老板，机器故障会导致生产停顿、损失金钱，那多头疼！AI故障预测就是这样的“医生”——它通过分析设备数据（如温度、振动），预测故障风险。但问题来了：训练好的AI模型要怎么“上线”使用？这就引出了模型部署——像把菜谱放到厨房里一样，让模型真正干活。今天，我们将聚焦Serverl
腾讯云推出了一款“高性能应用服务HAI”，是一款面向 Al、科学计算的 GPU 应用服务产品，以应用为中心，匹配GPU云算力资源，AI 2.0时代 GPU 新品，预装LLM、AI作画、数据科学等高性能应用，实现即插即用，助力中小企业及开发者快速部署LLM、AI作画、数据科学等高性能应用。“高性能应用服务HAI”，它具有澎湃算力，即开即用，基于腾讯云GPU云服务器底层算力，提供开箱即用的高性能云服务
大模型应用面临资源需求波动大、GPU成本高、运维复杂等问题，Serverless架构提供了一种按需付费、自动扩缩容的解决方案。本文通过"咖啡店经营"类比，提出大模型Serverless架构的四大设计原则：按事件类型拆分函数、模型与函数解耦、分层扩缩容策略和全链路异步化。文章详细解析了函数服务、API网关、对象存储等六大核心组件，并以电商标题生成为例，展示了实时推理流程和冷启动优
基于AWS无服务器架构的智能代码分析系统 摘要：本文提出了一种利用AWS无服务器服务构建的智能代码分析系统，有效解决了传统代码分析工具存在的资源浪费、扩展困难和维护复杂等问题。系统采用AWSLambda作为智能代理载体，通过StepFunctions协调工作流，结合SageMaker提供AI增强分析。关键优势包括：1)按需付费显著降低成本；2)自动扩展支持大规模并发；3)集成机器学习提升分析质量。
在数据库的世界里，最近一股新的热潮正在涌动，那就是亚马逊云科技推出的。很多人说它“打破了物理规律”，听起来像是一句噱头，但当我深入了解之后才发现，这确实不是开玩笑。它背后有一些让人眼前一亮的创新思路，尤其是对并发连接和性能瓶颈这类老大难问题的全新解法。传统数据库就像老旧的高速公路，一旦车流量太大，就会堵得水泄不通。更多的连接进来，数据库就会开始锁表，查询和写入都变慢，用户体验急剧下滑。开发者只能不
构建支持千万级事件的Serverless架构》《GraphQL联邦——数据次元的统一》
自 2024 年 Dify.ai 开源以来，全球开发者基于其框架已构建超 2.3 万个智能客服、企业知识库、AI 营销助手等 AI 应用项目。Dify 通过可视化拖拽操作即可实现生产级 AI 智能体开发，显著降低了技术门槛。
unity不使用服务器统计数据，做排行榜。支持多排行，数据筛选等
云原生是针对云环境优化的一种应用程序设计和开发方法。它的目标是在云平台上构建和运行适应现代分布式系统的应用，这些应用能够充分利用云的弹性、灵活性和可扩展性。敏捷开发：采用快速迭代、小步快跑的方式进行产品开发，缩短从想法到市场的周期。自动化运维：通过自动化手段减少人工干预，提高系统的稳定性和可靠性。松耦合架构：构建模块化、独立的服务，降低组件之间的依赖关系，便于单独更新和维护。数据驱动决策：利用实时
Serverless - Stack（SST）是一个用于构建无服务器应用的框架，它让你能够更轻松地使用 AWS Lambda 和其他无服务器服务。其示例项目展示了如何运用 Node.js 来构建一个完整的无服务器应用项目地址特点：该项目包含多个示例，像全栈应用、API 服务等，能帮助你快速上手使用 SST 和 Node.js 来构建无服务器应用。它会详细说明怎样配置和部署无服务器应用，并且提供了对
Serverless 时代的来临Serverless 顾名思义，是一种“无服务器”架构，因为屏蔽了服务器的各种运维复杂度，让开发人员可以将更多精力用于业务逻辑设计与实现。在 Serverless 架构下，开发者只需要关注于上层应用逻辑的开发，而诸如资源申请，环境搭建，负载均衡，扩缩容等等服务器相关的复杂操作都由平台来进行维护。在云原生架构白皮书中，对Serverless 的特性有以下概括：全托管的
随着大模型在企业场景中广泛应用，Serverless 架构因其按需弹性伸缩、免运维管理和成本优化的特点，成为大模型落地的理想选择。在 Serverless 环境中，可以实现大模型推理的高并发处理，同时降低资源浪费和运维成本。本篇文章将系统介绍Serverless 架构与大模型框架的结合方式、高性能推理与动态扩缩容实践和多模型协作与知识增强生成（RAG）在 Serverless 下的应用。
在云计算的发展过程中，。最初，用户需要直接购买资源，按小时计费；后来，函数计算将粒度细化到按请求执行的毫秒级。很多开发者第一次接触一款云产品时，关注的往往不是架构，而是账单。因为账单背后映射的，正是云厂商在上的关键选择。函数计算的演进史，其实也是一部计费方式的演化史。透过计费这一窗口，我们可以一管窥全豹，清晰地看到背后产品形态在技术与体验上的深刻变化，以及技术架构随应用场景不断演化的能力。
小程序 不用服务器 储存需要用到的图片，视频等静态资源 白嫖大网站的储存空间。适合学生党或功能简单，无需后端的小程序。
先给大家看看成品：访问地址：http://cp64mba5g6h48vl4is50.app.memfiredb.cn/这是我花十分钟做出来的零成本，不需要服务器的图床，不需要登录，任何人都可以在上面上传图片和拿到图片链接去使用，当然这只是一个简单的图床功能，后续我会慢慢优化更强大。接下来我将教大家如何做一个零成本，无需服务器的免费图床。
我们的第一个目标是开发一个支持文件上传的 API。这个 API 只能支持单个文件上传，并且需要对文件扩展名进行验证检查。我们将在一个只有.doc扩展名的 MS Office 文档文件上执行操作。因此，这个 API 只允许.doc扩展名的文件。最后，我们已经实现了使用自定义依赖项开发应用程序的解决方案。借助 Docker 容器化，我们已经构建了所需的catdoc。
2020年3月，得物技术团队在三个月的时间内完成了整个交易体系的重构，交付了五彩石项目，业务系统也进入了微服务时代。系统服务拆分之后，虽然每个服务都会有不同的团队各司其职，但服务之间的依赖也变得复杂，对服务治理等相关的基础建设要求也更高。
2025年8月国内可用Docker镜像源加速器地址大全发布，包含1Panel、毫秒镜像、轩辕镜像等15+实测可用加速源。文章详细介绍了加速器失效原因、配置方法（含完整daemon.json示例）及自建镜像加速方案（CloudFlare Worker/Nginx）。建议用户配置多源镜像列表，确保单点失效时自动切换，同时掌握自建加速器技术。适用于Docker新手和进阶开发者，有效解决国内镜像拉取缓慢问
自2024年 Dify.ai 开源以来，全球开发者基于其框架已构建超2.3万个智能客服、企业知识库、AI 营销助手等 AI 应用项目。Dify 通过可视化拖拽操作即可实现生产级 AI 智能体开发，显著降低了技术门槛。然而，本地私有化部署模式常面临维护成本高、可靠性不足等问题。阿里云Serverless应用引擎（SAE）提供了一键部署 Dify 的解决方案，适用于 AI 应用开发和测试，支持秒级弹性
为了进一步优化大数据开发流程，减少企业的运维成本，并提升数据处理的灵活性和效率，阿里云开源大数据平台 E-MapReduce （简称“EMR”）正式推出 EMR Serverless Spark 版，并已开启邀测！EMR Serverless Spark 版还内嵌了先进的版本管理系统，并提供了开发与生产环境的完全隔离，确保符合企业级用户在研发和发布流程方面的严格要求。等全方位的产品化服务，显著简化
一、 从云计算到 Serverless自世界上第一台通用计算机ENIAC(图左)诞生以来，计算机科学与技术的发展就从未停止过前进的脚步。2003年-2006年，谷歌先后发表了这三篇非常经典的论文（图右），指明了HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（并行计算）和HBase（分布式数据库）的技术基础及未来机会，为云计算发展方向奠定了基础。所以说从。埃尼阿克到谷歌的3篇经典论文，计算机科学与技
阿里云 EMR Serverless Spark 版是一款云原生，专为大规模数据处理和分析而设计的全托管 Serverless 产品。它为企业提供了一站式的数据平台服务，包括任务开发、调试、调度和运维等，极大地简化了数据处理的全生命周期工作流程。使用 EMR Serverless Spark 版，企业可以更专注于数据分析和价值提炼，提高工作效率。阿里云 EMR Serverless Spark 版
8 月 11 日，2022 阿里云飞天技术峰会在深圳举行，会上阿里云提出云原生激活应用构建三大范式，并发布最新的产品与解决方案。
11月5日，2022杭州·云栖大会上，阿里巴巴研究员、阿里云智能云原生应用平台总经理丁宇在云原生峰会上发表主题演讲，提出云原生激活应用构建新范式，并表示Serverless将引领下一代应用架构。阿里云将坚定推进核心产品全面Serverless 化，帮助客户最大限度的减轻运维工作，更好的实现敏捷创新。
最近几年，越来越多程序员开始在主业之外接单做兼职，甚至有人直接转成自由职业。
腾讯云 Elasticsearch Service Serverless是一款自动弹性、完全免运维、灵活易用、极致成本、开放集成以及稳定可靠的云端搜索引擎服务。它提供了一站式产品能力，可在分钟级实现业务落地，使得用户可以更加专注于业务开发，而无需关注基础设施的运维和管理。除此之外，腾讯云 Elasticsearch Service Serverless还兼容Elastic Stack生态，保留用户
目前，阿里云吸引了超过 1000 万开发者，服务了 600 所高校和 300 万家创新创业企业，通过Serverless技术提供丰富的原子化服务，具备全托管、免运维、高弹性、按量付费的优势，大幅降低了用云复杂度。百毫秒级弹性伸缩，根据流量自适应调整资源使用，应用冷启动提效，支持缩容到0，没有业务流量就不需要付费，这对于新兴的业务以及一些创新创业的公司更加友好。，应用零改造上线，零学习成本，秒级完成
背景随着serverless的兴起，阿里云也推出了函数计算。目前函数计算用得最多的就是HTTP触发器。但是默认的HTTP触发器比较原始。所有的东西都需要自己解析。又没必要在函数计算里引入一个复杂的web框架。所以我自己写了一个简易的web框架，让函数计算可以像spring一样通过注解（python里面叫装饰器）写HTTP触发器。源码整个框架源码我已经放到了git上，可以通过下面的命令上传g...
云原生实践带来的挑战阿里云云原生为企业提供了完善的容器服务、函数计算、微服务体系、中间件体系。每个服务都有伸缩性、弹性和组合性，通过产品选择或组合搭建，能轻松完成应用与运行环境解耦，和传统应用研发模式具有较大差异。从传统研发模式过渡到云原生时代，抑或传统应用和云原生长期并存过程中，云原生应用的实现、集成、部署、运维都面临较大的挑战。1.存量应用与云原生应用长期并存的整合问题虽然云原生可以覆盖绝大部
根据业务需求，确定每个组件的RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）。例如：函数：RTO=15分钟，RPO=0（配置不丢失）。模型：RTO=30分钟，RPO=1小时（每小时备份一次）。用户画像：RTO=10分钟，RPO=5分钟（每5分钟备份一次）。Serverless AI系统的备份恢复，本质是**“为系统的运行逻辑买保险”**——保险的价值不在“平时”，而在“灾难时刻”。不是“备份所有东西”
阿里云 Serverless 函数计算不断突破：发布基于函数画像的调度算法论文，在提升资源利用率的同时达到性能高稳定性。
在AI驱动的实时应用场景中，提示工程的灵活性与无服务器架构的弹性成为解决同步调用挑战的关键组合。本文深入探讨了两者协同的核心逻辑，从第一性原理出发推导同步调用的约束条件，系统分解架构组件与交互模型，并结合生产级实现细节与案例研究，为架构师提供一套可落地的最佳实践指南。内容覆盖概念基础、理论框架、架构设计、实现机制、实际应用及高级考量，兼顾技术深度与教学清晰度，助力解决实时AI推理、即时数据处理等场
其中，开源大数据产品 阿里云E-MapReduce 率先推出 EMR Serverless StarRocks 服务。StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，使用向量化、MPP 架构、可实时更新的列式存储引擎等技术实现多维、实时、高并发的数据分析。可广泛应用于BI报表分析、OLAP 报表、数据湖分析、实时数据接入及分析等场景。未来十年，阿里云将全面拥抱智能化时代。随着 Serverless
1、新建云函数2、配置基本信息然后点击下一步3、函数配置，默认即可，点击完成4、修改代码并点击保存5、创建触发器6、复制触发器请求地址用postman测试
阿里云产品试用系列-Serverless 应用引擎 SAE
从用户角度，他需要做的只是编码，然后把代码上传到函数计算中。上传代码就意味着应用部署。当有高并发请求涌入时，开发者也无需手动扩容，函数计算会根据请求量毫秒级自动扩容，弹性可靠地运行任务，并内置日志查询、性能监控、报警等功能帮助开发者发现问题并定位问题。函数计算是事件驱动的无服务器应用，事件驱动是说可以通过事件源自动触发函数执行，比如当有对象上传至OSS中时，自动触发函数，对新上传的图片进行处理函数
本文介绍如何使用 JManus 框架构建通用智能体应用，部署并运行在 Serverless 运行时，构建企业级高可用智能体应用的实践经验。
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