随着越来越多的企业上云，企业的核心关注点转变为如何更好地利用云的能力，将产品快速推向市场，从而实现业务成功。但是，如果算力的呈现形式仍然是服务器这样的资源形态，它的使用门槛依然很高。让算力像电力一样的普及，云计算需要新的形态，就是 Serverless。随着用好云成为关键，开发范式也将被重新定义。基于Serverless 可以轻松构建高弹性应用，从容应对流量波动。在 Serverless 开发范式

本文介绍的四种组件，在解决上述问题，具有各自的优势场景。用户可以根据自身实际场景选择合适的能力来用好弹性算力。

10 月 16-17 日，由 CSDN 与奇点智能研究院联合举办的 2025 全球机器学习技术大会将在北京威斯汀酒店召开。2025 全球机器学习技术大会聚焦以下十二大专题，全面呈现当前最具突破性与实践价值的 AI 研究与应用成果：大语言模型技术演进、智能体工程与实践、多模态与世界模型、AI 赋能软件研发与氛围编程、大模型应用开发实践、GenAI 产品创新与探索、具身智能与智能硬件、大模型+行业落地

众所周知，随着时间的推移，算力成为了 AI 行业演进一个不可或缺的因素。在数据量日益庞大、模型体量不断增加的今天，企业对分布式算力和模型训练效率的需求成为了首要的任务。如何更好的、更高效率的以及更具性价比的利用算力，使用更低的成本来训练不断的迭代 AI 模型，变成了迫切需要解决的问题。而分布式训练的演进很好的体现了 AI 模型发展的过程。

本文将介绍弹性调度如何使用虚拟节点来满足您的业务弹性需求。企业在实施应用弹性过程中，弹性速度和弹性位置是重点关注的两个核心指标。

作者 | 何淋波来源|阿里巴巴云原生公众号随着 5G、IoT、直播、CDN 等行业和业务的发展，越来越多的算力和业务开始下沉到距离数据源或者终端用户更近的位置，以期获得很好的响应时间和成本，这是一种明显区别于传统中心模式的计算方式——边缘计算。然而，在边缘计算的规模、复杂度正逐日攀升的同时，短缺的运维手段和运维能力也终于开始不堪重负。在这个背景下，“云、边、端一体化运维协同”已经开始成为一种架构共

以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP（Model Context Protocol）为例，演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接，让智能交互更加高效、直观。

近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。

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