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腾讯云云函数 (SCF) 已经支持十多种编程语言和运行时框架。腾讯云最近发布的 SCF custom runtime（自定义运行时）更进一步 —— SCF 现在可以支持用任何编程语言编写的函数。 原文首发于 Serverless 中文网 本文将介绍如何在云函数 SCF 中运行用 Rust 编写的 WebAssembly 函数。 我们先介绍一些基本概念，然后回顾一个完整但简单的 hello world 示例，部署您的第一个 WebAssembly 无服务器函数。最后，我们将用一个机器学习即服务 (MLaaS) 示例来做一些有用的事情。该示例接受数据并以 SVG 格式返回拟合模型和可视化。 这是本教程结束时你将创建的 最终应用 。它完全是「无服务器」的，只有使用时会产生成本。 HTML 和 JavaScript UI 可以托管在任何计算机上，包括笔记本电脑上。在腾讯云 Serverless 上的后端函数执行机器学习和 SVG 绘图。 为什么选择 WebAssembly 和 Rust 传统的无服务器函数基于重量级的框架。开发者必须在特定的应用框架中编写函数，比如 Node.js 中的 JavaScript 或 Python Boto。 腾讯云 SCF Custom Runtime 打破了这种模式，允许开发者用任何语言编写无服务器函数。 为了演示这个优势，本文提供了基于 Bash

9 月 18 日，2020 云栖大会期间，阿里巴巴正式成立云原生技术委员会（以下简称委员会），阿里巴巴高级研究员蒋江伟担任委员会负责人，达摩院数据库首席科学家李飞飞、阿里云计算平台高级研究员贾扬清、阿里云原生应用平台研究员丁宇等多位阿里技术负责人参与其中。同时，阿里云推出包括软硬结合的沙箱容器 2.0、离线实时一体化数据仓库 MaxCompute、云原生多模数据库 Lindorm 在内的多款云原生产品。 云原生是一种新型技术体系，被视为云计算未来的发展方向。云原生应用也就是面向“云”而设计的应用，在使用云原生技术后，开发者无需考虑底层的技术实现，只需做好自己的业务，就可以充分发挥云平台的弹性+分布式优势，实现快速部署、按需伸缩、不停机交付等。 蒋江伟表示，委员会将大力推动阿里经济体全面云原生化，并沉淀阿里巴巴 10 多年的云原生实践，对外赋能数百万家企业进行云原生改造，提升 30% 研发效率的同时降低 30% IT 成本，帮助客户迈入数字原生时代。 此次委员会的成立，也意味着阿里已经将云原生升级为新的技术战略方向。蒋江伟介绍，阿里拥有 10 多年的云原生实践经验，从2009 年首次上线核心中间件系统，到 2011 年淘宝天猫开始使用容器调度技术，再到推出自研云原生硬件神龙服务器、云原生数据库 PolarDB。2019 年双 11，阿里电商核心系统 100% 上云

钉钉 2 小时内扩容 1 万台云主机，支撑 2 亿上班族在线开工，申通快递核心系统云原生化上云，日均处理订单 3000 万，IT 成本降低 50%，中国联通建成最大云上 BSS 系统支持 3.6 亿用户无缝覆盖，完美日记采用容器服务 ACK，节省服务器成本 50% 以上，轻松应对大促…… 这些案例的背后正是云原生的普及，推动全社会加速享受技术红利。 从 2009 年首次上线核心中间件系统，到 2011 年淘宝天猫开始使用容器调度技术，再到推出自研云原生硬件神龙服务器、云原生数据库 PolarDB，阿里已经在云原生领域深耕数十年。2019 年 双11 之前，阿里核心系统完成 100% 上云，这也是全球规模最大的云原生实践。 目前，阿里云已将基础设施全面升级云原生。关于云原生，我们曾在年初发布了： 2020 云原生 7 大趋势预测 。对于云原生从业者而言，2020 年最大的挑战就是兑现新技术给业务带去的价值，那么过去一年，阿里云原生取得了哪些成果？又有哪些企业接受了云原生的技术理念从而加速业务升级？ 作为今年云栖大会的重磅热点之一，云原生有哪些新玩法？ 四大分论坛，拆解云原生技术实践 三大训练营，手把手带你云上成长 两场重磅分享，带你了解云原生技术与生态 四大分论坛，拆解云原生技术实践 分论坛一：企业云原生创新与实践 企业云原生创新与实践分论坛，阿里云技术专家将分享容器技术

导读 ：多年前，曾有媒体向丁水波提问：“对于你个人来说，转型过程中最痛苦的部分是什么？”“最关键的是市场意识的转变。耳听为虚眼见为实，做起来给外界看到了，他们才会明白和接受。很多东西得做完成功了，才可以让别人信服，但这中间的时间周期会比较长一点。”丁水波这样回应道。 近年来特步在运动鞋细分领域不断加码。2019 年，公司陆续收购了索康尼、迈乐、盖世威和帕拉丁的相关运营权，形成了涵盖大众运动、专业运动和时尚运动三大细分市场的品牌矩阵，打破了过去单一的品牌格局。但一系列收购也令特步的商誉增至 8.3 亿元。 与此同时，特步的旗下业务也在持续变革。 今年零售业受到受疫情巨大冲击的同时，也倒逼特步新营销业务的快速提升。疫情以来，数字化转型全面加速，品牌服装企业们纷纷奔向线上线下渠道融合变革的新零售模式。在这一重要趋势中，特步也不例外，今年特步电商业务通过调整内部货品结构、精准营销推广、布局直播业务等举措持续变革，强化新营销矩阵。相关数据显示，618 活动中，特步主品牌全渠道累计成交突破 2.5 亿元，国内品牌第三；特步儿童新品高速成长，全网增速达 77%。山海系列、猫和老鼠系列、騛速系列等受到消费者青睐。就这样，特步彻底破圈。而这一切的业务增长与都源于特步的第三次战略升级。 作为成立于 2001 年，中国领先的体育用品企业之一的特步，门店数 6230 家

简介： 为了支撑起闲鱼万亿的交易规模，王树彬和技术团队正在紧锣密鼓地进行传统巨型应用的 Serverless 化改造，“闯过了 Serverless 的这一关，才是我比较满意的状态。” 造梦者 | 王树彬，阿里巴巴闲鱼架构负责人 2014年6月28日，阿里即将赴美上市的这一年，西溪园区的一个茶水间里，28个人日夜赶工了三个月后，上线了一个闲置交易平台——闲鱼。今年5月份，在阿里巴巴的年报中对外公布了闲鱼的数据：GMV2000亿元，同比增长100%，每天在线卖家数超过3000万人。 闲鱼已经从一个茶水间创业的内部小产品，变成了在C2C领域的领先平台。 据艾媒数据估计，2020年全年的二手物品交易市场的规模将达到万亿以上。线上交易的繁荣亟需技术架构做相应的调整、演进才能支撑业务的快速发展。闲鱼对于阿里而言，有比营收更重要的意义，那就是创新。创新不只体现在业务模式上，闲鱼的技术架构也在探索最新的方向——向Flutter化、云原生/Serverless化发展。 2009年，从浙江大学毕业的王树彬，在UT斯康达工作了三年后，加入阿里巴巴。2017年，王树彬首次将Flutter引入到闲鱼，从2018年开始，王树彬带领闲鱼技术团队在下一盘更大的棋：布局Serverless。颠覆性创新往往是从边缘性的地方出现，而向云原生化/Serverless化升级，对于闲鱼是一条全新的路，但趟出了这条路

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。 华为云数据湖探索DLI是支持多模引擎的Serverless大数据计算服务，其很好的实现了Serverless的特性： 1.弱化了存储和计算之间的联系； 2.代码的执行不再需要手动分配资源； 3.按使用量计费。 那么如何才能更好的实现Serverless化的服务，同时又避免成为传统单体分布式的应用，微服务架构无疑是最优的选择。DLI基于微服务架构模式下的整体部署架构如下： 即对外以纯API形式提供服务，通过以API Gateway作为应用的入口，基于领域模型按子域进行微服务划分，从而实现Serverless化的大数据计算服务。 对于这样一个基于微服务架构实现的Serverless服务，我们是如何在生产环境来部署与运维，从而在保证服务SLA的前提下实现快速迭代上线的呢？ DLI部署的关键 随着技术的发展，部署的流程和架构都发生了根本性的变化，如今已经走入了轻量级、短生命周期的技术时代。 从最初部署在物理机上的大数据计算平台，到基于公有云的弹性计算云服务器部署大数据平台，再到DLI这样的Serverless服务，其很好展现了大数据计算服务的演变。那么如何才能更好的实现Serverless化的大数据计算服务的部署呢，DLI的答案就是基于Kubernetes+Docker来部署各微服务

作者 | 夏莞 阿里巴巴函数计算团队 本文整理自 《Serverless 技术公开课》 ，关注“Serverless”公众号，回复“入门”，即可获取 Serverless 系列文章 PPT。 导读： 本文主要分为三个部分：概述中介绍可观测性的基本概念，主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面；然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing；最后以几个常见场景为例，介绍在函数计算中如何快速定位问题并解决问题。 概述 可观测性是什么呢？维基百科中这样说：可观测性是通过外部表现判断系统内部状态的衡量方式。 在应用开发中，可观测性帮助我们判断系统内部的健康状况。在系统出现问题时，帮助我们定位问题、排查问题、分析问题；在系统平稳运行时，帮助我们评估风险，预测可能出现的问题。评估风险类似于天气预报，预测到明天下雨，那出门就要带伞。在函数计算的应用开发中，如果观察到函数的并发度持续升高，很可能是业务推广团队的努力工作导致业务规模迅速扩张，为了避免达到并发度限制触发流控，开发者就需要提前提升并发度。 可观测性包括三个方面：Logging、Metrics、Tracing Logging 是日志，日志记录了函数运行中的关键信息，这些信息是离散且具体的，结合错误日志与函数代码可以迅速定位问题。 Metrics 是指标，是聚合的数据，通常以图表的形式展现

系列文章: 总目录索引： 九析带你轻松完爆 Knative 系列教程 目录 1 前言 2 邀约 3 Knative 简介 4 Knative Serving 架构 4.1 Configuration 对象 4.2 Route 对象 4.3 Service 对象 4.4 Revision 对象 4.5 Knative serving 各组件之间关系 1 前言 如果你对博客有任何疑问，请告诉我。 2 邀约 你可以从 b 站搜索 “九析”，获取免费的、更生动的视频资料： 3 Knative 简介 上小节中介绍 Knative 0.17.0 版本中主要组件有 Serving 和 Event。这节简要介绍一下 Serving 组件。 Serving 组件是让应用运行起来并提供服务，其中包括： 自动启动和销毁容器 自动生成网络访问的 service、ingress 对象（这些原来需要运维编写相关 Yaml 文件） 监控应用的请求，根据请求自动进行扩缩容（这些原来需要运维指定 K8S HPA） 使用 k8s 管理应用是一件比较辛苦的事情，尽管 k8s 针对容器编排已经非常方便，但是仍然会有很多手工、重复性工作。比如，需要根据源码创建镜像（无论是手动编写 Dockerfile 还是通过工具创建流水线）、创建 deployment 对象、创建 service 对象、创建 ingress 对象

对于现有的成本优化的 问题，最常见的“解决方案”是调整大小，计划和购买预留实例以实现可预测的工作负载。 这三个“解决方案”可能是大多数AWS用户熟悉的AWS成本优化最佳实践，但不一定是“最佳”实践。有时，他们无法节省声称的成本的一小部分，而许多其他通常被忽视的AWS成本优化最佳实践可以节省更多。 10种AWS成本优化最佳实践 1.调整EC2实例的大小 正如我们已经提到的调整大小，调度和保留实例一样，让我们从这三个AWS成本优化最佳实践开始。调整大小的目的是使实例大小与其工作负载相匹配。不幸的是，由于实例的容量每增加一倍，容量就不能那样工作。 因此，只有在某些实例的峰值利用率不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践。仍然值得分析利用率指标，以寻找机会将工作负载转移到更适合其需求的不同系列（“通用”之外）。 解决方案： 在某些实例的峰值利用率（最好是结合CPU和内存一起）不超过〜45％的情况下，调整大小才是值得的最佳实践 2.安排开/关时间 值得安排非生产实例（例如用于开发和测试的实例）的开/关时间，因为如果您应用“按时”计划（从上午8.00到8.00），您将节省运行这些实例的65％的时间下午星期一到星期五。但是，可以节省更多的钱，尤其是如果开发团队以不规则的方式或不规则的时间工作。 您可以通过分析利用率指标来确定更经常使用的实例，从而应用更为激进的调度

9 月 18 日，2020 杭州云栖大会期间，阿里巴巴正式成立云原生技术委员会（以下简称委员会），阿里巴巴高级研究员蒋江伟担任委员会负责人，达摩院数据库首席科学家李飞飞、阿里云计算平台高级研究员贾扬清、阿里云原生应用平台研究员丁宇等多位阿里技术负责人参与其中。同时，阿里云推出包括软硬结合的沙箱容器 2.0、离线实时一体化数据仓库 MaxCompute、云原生多模数据库 Lindorm 在内的多款云原生产品。 云原生是一种新型技术体系，被视为云计算未来的发展方向。云原生应用也就是面向“云”而设计的应用，在使用云原生技术后，开发者无需考虑底层的技术实现，只需做好自己的业务，就可以充分发挥云平台的弹性+分布式优势，实现快速部署、按需伸缩、不停机交付等。 蒋江伟表示，委员会将大力推动阿里经济体全面云原生化，并沉淀阿里巴巴 10 多年的云原生实践，对外赋能数百万家企业进行云原生改造，提升 30% 研发效率的同时降低 30% IT 成本，帮助客户迈入数字原生时代。 此次委员会的成立，也意味着阿里已经将云原生升级为新的技术战略方向。蒋江伟介绍，阿里拥有 10 多年的云原生实践经验，从 2009 年首次上线核心中间件系统，到 2011 年淘宝天猫开始使用容器调度技术，再到推出自研云原生硬件神龙服务器、云原生数据库 PolarDB。2019 年 双11，阿里电商核心系统 100% 上云