从 2014 年 Serverless 冒头至今，已经有无数的勇士在前面探路，阿里、腾讯、亚马逊、百度、华为等都不断推出自己的云服务，想要在这一浪潮中分一杯羹。除了最早的亚马逊，国内的战争一直在不温不火地进行，除了抢占市场外，还在不断寻求新的解决方案，期待有朝一日，能够凭着新方案，吸引大波用户。

2020 年，我们在 Serverless 底层基建上做了非常大的升级，比如计算升级到了第四代神龙架构，存储上升级到了盘古 2.0，网络上进入了百 G 洛神网络，整体升级之后性能提升两倍；BaaS 层面也进行了很大的拓展，比如支持了 Event Bridge、Serverless Workflow，进一步提升了系统能力。

Serverless 架构即将引领云计算的下一个十年已成行业共识。处于变革中的开发者，大多已从观望状态转向尝试阶段， 越来越多 Serverless 落地场景被解锁。

在 SaaS 领域 Salesforce 是佼佼者，其 CRM 的概念已经扩展到了 Marketing、Sales、Service 等领域。那么 Salesforce 靠什么变成了这三个行业的解决方案呢？得益于 Salesforce 强大的 aPaaS 平台。

Serverless 架构近几年频繁出现在一些技术架构大会的演讲标题中，很多人对于 Serverless，只是从字面意义上理解——无服务器架构，但是它真正的含义是开发者再也不用过多考虑服务器的问题，当然，这并不代表完全去除服务器，而是我们依靠第三方资源服务器后端，从 2014 年开始，经过这么多年的发展，各大云服务商基本都提...

随着互联网人口红利逐渐减弱，基于流量的增长已经放缓，互联网行业迫切需要找到一片足以承载自身持续增长的新蓝海，产业互联网正是这一宏大背景下的新趋势。我们看到互联网浪潮正在席卷传统行业，云计算、大数据、人工智能开始大规模融入到金融、制造、物流、零售、文娱、教育、医疗等行业的生产环节中，这种融合称为产...

作者 | 江昱前言图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类在实际生产生活中也是经常遇到的，而...

在过去的 5 年里，使用云厂商处理应用后台的流行程度大幅飙升。其一，初创企业主采用 Serverless 方式，以节省基础设施成本，并随用随付。随着公司规模的扩大，依靠第三方供应商可以使其快速获得后端资源。

Serverless 概念自被提出就倍受关注，尤其是近些年来 Serverless 焕发出了前所未有的活力，各领域的工程师都在试图将 Serverless 架构与自身工作相结合，以获取到 Serverless 架构所带来的“技术红利”。

如果你因为喜欢 Lambda 而选择 Serverless，你这样做的原因是错误的。如果你选择 Serverless，是因为你喜欢 FaaS，你这样做的原因也是错误的。函数不是重点。

有人说微服务与 Serverless 是相背离的，虽然我们可以基于 Serverless 后端来构建微服务，但在微服务和 Serverless 之间并不存在直接的路径。也有人说，因为 Serverless 内含的 Function 可以视为更小的、原子化的服务，天然地契合微服务的一些理念，所以 Serverless 与微服务是天作之合。马上就要 2021 年了，Serverles...