3 月 26 日消息,权威咨询机构 Forrester 发布 2021 年第一季度 FaaS 平台评估报告,阿里云函数计算凭借在产品能力.安全性.战略愿景和市场规模等方面的优势脱颖而出,产品能力位列全球第一,这也是首次有中国云厂商进入 FaaS 领导者象限. 图:<The Forrester Wave: Function-As-A-Service Platforms, Q12021>报告 TheForrester Wave 首次升级,评测标准更苛刻.作为业界公认最严苛的厂商综合能力评估模型之一…

2012 年,云基础设施服务提供商 Iron.io 的副总裁 Ken 谈到软件开发行业的未来,首次提出了 Serverless 的概念,为云中运行的应用程序描述了一种全新的系统体系架构.此后,以 AWS 为代表的云服务厂商将 Serverless 概念逐步落地,陆续推出了基于 Serverless 的 FaaS(函数即服务)产品.经过几年的发展,Serverless 架构已被业内认为是引领云原生下一个十年的发展潮流. 据 Gartner 报告,2020 年全球已有 20% 的企业采用 Serve…

ylbtech-杂项-分布式-EDAS:深度解析阿里云EDAS服务 1.返回顶部 1. 深度解析阿里云EDAS服务 弹性伸缩 摘要: 第一种只适用于业务较少的情况,而在新业务不断增加的情况下,增加新应用也就成了必须.而在这种传统架构中,新增的应用需要一一与原有的底层数据库相连,导致每个应用都需要连接多个数据库.   企业级分布式应用服务(EDAS,Enterprise Distributed Application Service)是一个以阿里中间件团队多款久经历练的组件产品作为核心基础,所组建…

近日,阿里云 Serverless 应用引擎(SAE)发布 v1.2.0版本,新版本实现了以下新功能/新特性: 一键启停开发测试环境:企业开发测试环境一般晚上不常用,长期保有应用实例,闲置浪费很高.使用SAE一键启停功能,按需释放闲置资源,节省成本. NAS 存储:通过 NAS 存储能持久化应用实例的一些数据,日志. 查看应用 Events:查看 K8s 原生的 Events 事件,了解运行时的状态,方便快速定位问题. 支持 0.5Core 1GiB 的小规格实例:考虑到非 Java 应用运行时…

软件发展到今,企业业务系统日趋复杂,开发一个业务系统需要掌握和关注的知识点越来越多.除实现业务逻辑本身,还需考虑很多非业务的基础技术系统:如分布式cache和队列.基础服务能力集成.容量规划.弹性伸缩等.这种情况下,研发门槛逐渐上升,效率逐渐下降.企业很难做到低成本创新.试错和快速扩展业务. 阿里云Serverless应用引擎(简称SAE)产品的出现,很好地解决了这类问题.帮助 PaaS 层用户免运维IaaS,按需使用,按量计费,提供了一系列通用能力,实现低门槛微服务/Web/多语言应用上云,有…

前言 排错的过程是痛苦的也是有趣的. 运维乃至IT,排错能力是拉开人与人之间的重要差距. 本篇会记录我的排错之旅. 由来 现如今我司所有业务都运行在阿里云托管kubernetes环境上,因为前端需要对外访问,所以需要对外域名,考虑申请https证书过于麻烦,所以希望借助免费的工具自动生成tls证书. 借鉴于网上或者阿里云的相关文档是存在大坑的,我认为有必要写一篇无坑版的利用cert-manager自动签发TLS证书. 思路 cert-manager是Kubernetes上一个管理SSL证书的插件…

本周六阿里云 Serverless Developer Meetup 即将亮相杭州 ​ 时间:7.24 本周六 13:30 - 17:30 地点:杭州市良睦路 999 号乐佳国际 1-3-7 特洛伊星 ​ 这一次我们邀请了阿里云.初创互联网公司.开源中国 Gitee 的技术专家和独立开发者为你带来: ​ Serverless Devs 全新功能发布,像淘宝一样享受 Serverless 初创互联网公司 Serverless 落地和踩坑全记录 架构师视角:Serverless 应用典型场景及案例剖…

差距都在细节上. Serverless 要成就云计算的下一个 10 年,不仅需要在技术上持续精进,也需要在产品体验上精耕细作. 近日,阿里云 Serverless 再度升级,发布了一系列围绕产品体验方面的优化,包括函数计算 FC 全面融入容器生态,添加容器镜像的触发:宣布开源国内首个 Serverless 开发者平台 Serverless Devs, 帮助开发者实现一键体验多云产品,极速部署 Serverless 项目:SAE 提供了 QPS/RT 维度的弹性策略配置,增加了限流降级等企业级特性…

背景 应用安全领域,各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用,在web应用安全风险中,各类注入.跨站等攻击仍然占据着较前的位置.WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在,也正是这些针对Web应用的安全威胁促使了WAF这个产品的不断发展和进化.同时,各种机器学习算法和模型也被不断提出和应用在WAF等安全产品中,以期望解决这些风险. 然而这些算法大多都以监督学习为主,通过标注的正负样本数据,构建针对特定攻击类型的分类模型.安全领域通常面临着「问题空间不闭合」.「正负样本空间严重不对称」…

前言 监控是保障系统稳定性的重要组成部分,在Kubernetes开源生态中,资源类的监控工具与组件百花齐放.除了社区自己孵化的metrics-server,还有从CNCF毕业的Prometheus等等,开发者可选的方案有很多.但是,只有资源类的监控是远远不够的,因为资源监控存在如下两个主要的缺欠: 监控的实时性与准确性不足 大部分资源监控都是基于推或者拉的模式进行数据离线,因此通常数据是每隔一段时间采集一次,如果在时间间隔内出现一些毛刺或者异常,而在下一个采集点到达时恢复,大部分的采集系统会吞掉…