gydtep

Serverless 理念及相关产品的推出已经走过差不多 7 个年头，在这个过程中云原生的技术也在不断成熟，包括Docker、 K8s 等。阿里云在 2018 年的时候就开始思考另一种 Serverless 形态，即 Serverless application，也就是 SAE 这款产品，其于 18 年 9 月上线，19 年商业化，至今也走过了 3 个年头。

gydtep

为云产品有几百多款，如果要每一款都用好也是额外成本。所以我们对最常用的云服务进行了一体化集成，包括基础监控、业务监控 ARMS、NAS 存储、SLS 的日志收集等各方面，降低用户使用产品的门槛。

gydtep

另外我们还额外地做了微服务增强，包括托管注册中心、优雅上下线和微服务治理等。因为使用微服务通常需要一个注册中心，SAE 内置托管注册中心，用户不需要再重新购置，完全可以把应用直接注册上来，进一步降低用户门槛和成本。

gydtep

有些中大型企业会有多套的测试环境，这些测试环境一般晚上都不使用，在 ECS 模式下，是需要长期保有这些应用实例的，闲置浪费的成本比较高。

gydtep

比如，业务流量应该多大，DB节点应该设置多少个，业务流量和DB的设计是否符合要求。比如，同步的关键业务对应的流量链路和异步化任务可能运行在同一个节点中，那么如何实现二者流量隔离就是一个难题。

gydtep

再比如，如何结合基础设施和业务要求进行部署，保证内存和CPU合理分配。在基础设施对这些内容无感知的前提下，如何自动化地进行混布和限流。从应用研发的视角来看，此前需要写很多代码来实现业务逻辑和基础设施交互；而现在相应的代码量会减少很多。

gydtep

线下业务和淘宝业务实际上使用同一个版本进行应用开发和发布，它们的隔离仅仅体现在流量和部署层面。比如，它们所使用的交易服务在开发层面就是完全相同的，仅仅在部署层面将它们的流量分离到不同的服务中。这样，在以业务维度做跨节点的流量绑定时，就需要将几个服务及其节点圈出来进行分流。

gydtep

分布式事务中通常有一个发起者和多个参与者。发起者发起一个预提交，在所有参与者确认后，该任务才被执行。这对应着一个二阶段确认过程，即先发起、再确认、后执行。配置灰度设计和分布式事务处理非常类似。

gydtep

但是，仍然有很多人经常看到有关自动驾驶汽车事故的新闻，例如Uber自动驾驶汽车事故在美国亚利桑那州撞死了一名行人。发生事故的原因据说是自动驾驶汽车无法准确检测和识别行人。

gydtep

为了尽可能地减少此类事故，需要对自动驾驶车辆进行大量的训练，以准确检测其路线中是否存在人员和任何其他物体，这就是深度学习的介入。自动驾驶汽车的深度学习可以帮助他们有效地分类和检测道路和周围环境中的人或物体。