事件驱动的计算并不是什么新生事务。数据库世界中的人们使用数据库触发器已有多年了。这个概念很简单: 每当您添加,更改或删除数据时,都会触发一个事件以执行各种功能。新的事件是这些类型的事件和触发器在其他领域的应用程序中激增，例如自动扩展，自动修复，容量规划等。事件驱动架构的核心是对系统上的各种事件做出反应并采取相应的行动。
本规范描述了ScaledObject自定义资源定义，用于定义 KEDA 应如何扩展您的应用程序以及触发器是什么。
然后我们再来看一下腾讯云云函数文档里的简介 https://cloud.tencent.com/document/product/583/9199
云函数 (Serverless Cloud Function，SCF) 是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境。无服务器并非真的没有服务器，而是说用户无需购买服务器，无需关心服务器 CPU、内存、网络配置、资源维护、代码部署、弹性伸缩、负载均衡、安全升级、资源运行情况监控等，也就是说不用专门安排人力做这些，只需专注于代码编写并上传即可。很大程度上降低了研发门槛，提升业务构建效率。 由于 Serverless 拥有近乎无限的扩容能力，核心的代码片段完全由事件或者请求触发，平台根据请求自动平行调整服务
本文带大家来了解一下云函数的冷热启动过程，以及面对云函数这种冷热启动模式，开发者需要注意哪些问题。 效果展示 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被第一次调用（冷启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数被多次连续调用（热启动） 云函数的冷、热启动模式 先跟大家讲下这里的云函数冷热启动模式是什么意思。 冷启动是指你在服务器中新开辟一块空间供一个函数实例运行，这个过程有点像你把这个函数放到虚拟机里去运行，每次运行前都要先启动虚拟机加载这个函数，这是比较耗时的一个过程，所以云函数需要尽量减少自身冷
再一次激动地宣布： Knative 的新版本发布了。Knative 是一个能帮助开发者在 Kubernetes 基础之上，构建、部署和管理现代 Serverless 工作负载的平台。
事件驱动计算并不是什么新的想法，在数据库领域中就已经使用数据库触发器有很多年了。这个概念很简单：就是每当你添加、更改或删除数据时，就会触发一个事件来执行各种操作。这些类型的事件和触发器在其他领域的应用中也大量出现，例如自动扩展、自动修复、容量规划等等。事件驱动架构的核心是对系统上的各种事件做出反应并执行相应的动作。
本文概述了流水线在软件交付过程中的关键作用，包括其能力、类别和自动化操作。流水线将代码变更自动转换为交付物，如制品包和镜像，并内嵌质量控制和合规性检查。文章还强调了流水线编排的重要性，包括可视化、原子化操作、参数管理、模板化和多种触发方式，以及环境管理和性能优化，确保高效、有序的交付流程和高质量的软件交付。
KEDA 支持 prometheus 类型的触发器，即根据自定义的 PromQL 查询到的 Prometheus 指标数据进行伸缩，完整配置参数参考 KEDA Scalers: Prometheus，本文将给出使用案例。
许多大型的电商系统，直播系统，流媒体系统，每天都会产生大量的数据，包括不仅限于交流，交易、浏览等等，这些行为会产生大量的数据，当这些数据源产生数据后，需要有一个组件获取数据源的数据，将数据写到 kafka，在传统的解决办法中，一是通过 Lofstash、Filebeat 等开源的数据存储方案处理，二是自己写代码实现这种逻辑。开始数据量小的时候还可以，随着业务的不断扩张，数据越来越大，为了保障可用性、可靠性以及性能相关的内容，需要大量的研发资源投入，因此，亟待新的解决方案支持。
Serverless 与消息队列生态结合 消息队列 MQ 是 Serverless 事件驱动场景下必要的解耦中间件也是云函数最重要的触发源之一。TDMQ 是一款基于 Apache 顶级开源项目 Pulsar 自研的金融级分布式消息中间件。其计算与存储分离的架构设计，使得它具备极好的云原生和 Serverless 特性，用户按量使用，无需关心底层资源。它拥有原生 Java 、 C++、Python、Go 等多种 API，同时支持 Kafka 协议以及 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供
近年来，IT 技术的更新迭代速度非常快，每个时间点都有典型的代表名词以及概念，就目前而言，人工智能领域中的机器学习、深度学习、强化学习等名词和概念就非常热，同时区块链、物联网等技术发展也是异常火热。在云计算领域，有这样一个技术被众多云厂商认为是“风口项目”，甚至可以颠覆现有云计算中的某些格局，为此包括 AWS、谷歌以及腾讯云、阿里云等在内的云厂商，都为此投入了重大人力以及精力进行相关产品建设，它就是 Serverless 技术。 自 2006 年 8 月 9 日，Google 首席执行官埃里克·施密特（E
整体架构十分简单明了, 用 FC 替代了 Web 服务器，但是换来的是免运维，弹性扩容，按需付费等一系列优点
最终用户客座文章作者：Ratnadeep Debnath，Zapier 网站可靠性工程师
分布式定时任务是把分散的、可靠性差的定时任务纳入统一的平台、并实现集群管理调度和分布式部署的一种定时任务的管理方式。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - Auto Scaling ，即 “弹性伸缩” 。
Flink 的算子函数和spark的大致一样，但是由于其是流处理的模式，所有还要有需要加强理解的地方
TKE 上的业务流量往往是通过 CLB（腾讯云负载均衡器）接入的，有时候希望工作负载能够直接根据 CLB 的监控指标进行伸缩，比如：
谈起 Serverless 计算，在技术圈热度很高 —— 所有人都在说 Serverless，大家都声称在做 Serverless，但每个 Serverless 又不一样。我们不禁想问，Serverless 是不是只是一个炒热度的空洞热门词 ？ 其实不然，Serverless 作为一种更易用、低成本、免运维的通用计算服务，已经在互联网核心业务中承担重要的算力角色，适用于各种计算应用场景。也正是因为其作为通用计算支撑，场景众多，业内使用 Serverless 计算的场景覆盖广泛，随处可见。 纵观国内 Se
我们知道传统的数据处理无外乎涉及 Kafka、Logstash、File Beats、Spark、Flink、CLS、COS 等组件。这些海量服务器组件承担着从数据源取数据，数据聚合过滤等处理，再到数据流转的任务，不管是开发成本、运维成本以及价格方面都有所欠佳。下面将为大家详细介绍：云函数 SCF 是如何降低传统海量服务器组件的开发和运维成本的。 01. 腾讯云云函数 SCF 腾讯云云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，在无需
随着数据量的快速增长，可伸缩性已经成为数据库领域最热门的话题之一，可伸缩性分为垂直扩展和水平扩展。垂直扩展意味着给已经存在的节点增加更多的硬件资源，以提升单个节点存储和处理更多数据的能力，比如增加更多的CPU，磁盘空间和内存。几乎所有的DBMS引擎通过改进锁/互斥机制和并发性来提高其垂直扩展能力，以便更有效的利用新添加的资源，数据库引擎通常提供相关的配置参数，来更有效的利用硬件资源。
DevOps 提倡通过一系列的技术和工具降低开发和运维人员之间的隔阂，实现从开发到最终部署的全流程自动化，从而达到开发运维一体化。通过将 DevOps 的理念引入到整个系统的开发过程中，能够显著提升软件的开发效率，缩短软件交付的周期，更加适应当今快速发展的互联网时代。
KEDA 的触发器支持 Apache Pulsar，即根据 Pulsar 消息队列中的未消费的消息数量进行水平伸缩，用法参考 KEDA Scalers: Apache Pulsar。
“ 无服务器架构（Serverless）是一种将应用与基础设施彻底分离的架构理念，开发人员无需关心基础设施的运维工作，只需专注于应用逻辑的开发，真正实现了弹性伸缩与按需付费。当前各大云服务商和头部互联网企业的内部业务 Serverless 化升级改造已经开始小范围试水；中小企业基于 Serverless 的业务应用也初见端倪，已然可见初具规模的企业级应用，未来可期。Serverless 生态已初具规模，可以预见，Serverless 将成为下一代云计算服务形态的趋势。 ” 在此背景下，云函数（SCF）、弹
Serverless： 无服务器架构，即在无需管理服务器等底层资源的情况下完成应用的开发和运行，是云原生架构的核心组成部分。
作为所有流式数据集成解决方案的起点，需要实时持续收集数据。 这被称为“流优先”方法，如果没有此初始步骤，流式数据集成和流分析解决方案都无法执行。实现此方法的方式因数据源不同而不同，但都具有一些共同的要求：
CloudBase 支持使用 .env 类型文件作为主要数据源，使用不同的后缀区分不同的阶段、场景，如 .env.development 可以表示开发阶段的配置，.env.production 可以表示生产环境的配置
要获得完整的更改列表，我们强烈建议浏览我们的更改日志！在我们的稳定版本中，我们将在一篇新的博客文章中提供关于所发布内容的完整概述。
如今，云计算特别是基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service，IaaS)已经成为广泛采用的系统架构，并且可以根据需要提供虚拟机。企业越来越多地采用云计算的一个主要因素是其现收现付模式，客户只需为从云计算提供商那里租用的资源支付费用，并且有能力在没有预先成本的情况下获得所需的尽可能多的资源。
【本文正在参与 “100%有奖 | 我的Serverless 实战”征稿活动】活动链接
一、什么是quartz作业调度？ Quartz框架是一个全功能、开源的任务调度服务，可以集成几乎任何的java应用程序—从小的单片机系统到大型的电子商务系统。Quartz可以执行上千上万的任务调度。
作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 工商银行早在 2018 年便启动了 Serverless 技术的研究，通过将业界主流 Serverless 技术栈与行内“云计算 + 分布式”体系融合，建设了具备极致弹性伸缩能力的全托管 Serverless 平台，并在 AI 模型、批量任务、接口聚合等多个场景落地，有效提升了云上资源利用率和业务迭代效率。我们在这篇文章里分享了工商银行 Serverless 实践至今的经过、效果和经验，希望对大家有所帮助。 1 Serverless 的发展历程和业界现状
上一章节，我们从0开始搭建了一个基于腾讯云ES集群的日志分析系统，并通过Kibana图形化工具进行了可视化展示。我们模拟了Logstash收集业务系统的日志并将数据同步到了腾讯ES集群。同时我们也知道Elasticsearch 的几个应用场景。那么今天我就带大家来实现它的第二个常用场景 搜索服务。我们用的框架是：腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务
背景介绍 腾讯云 Serverless 云函数是下一代通用计算平台，提供安全稳定、高效易用的低成本无服务器运行环境。随着 Kafka 社区的繁荣，越来越多的用户开始使用 Kafka 来做日志收集、大数据分析、流式数据处理等。而公有云上的产品 Ckafka 也借助了开源社区的力量，做了很多优化： 基于 ApacheKafka 的分布式、高可扩展、高吞吐 100% 兼容 Apache KafkaAPI（0.9 及 0.10） 无需部署，直接使用 Kafka 所有功能 ckafka 封装所有集群细节，无需用户运
当今世界，我们的物理身份和数字身份有无数种方式交织在一起。如何从合作伙伴以及第三方厂商那里分享和采集信息，并在简化业务流程的同时保持信息的安全性和真实性是一个挑战。
HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是 Kubernetes 中的一种资源自动伸缩机制，用于根据某些指标动态调整 Pod 的副本数量。
最近在学习Serverless架构相关的知识，学习过程中发现一个有趣的现象：无论是教程示例，还是场景实例，Serverless架构中鲜有出现数据库的身影。各类文章所介绍的Serverless架构应用场景中，也几乎都是无需数据库的业务场景。在一些教程文章中，对于一些需要进行数据存储的场景，通常的做法是将数据存储在 JSON 文件中，然后上传到对象存储服务中，在搜索相关资料的过程中甚至还发现了SQLite+对象存储这种很硬核的数据存储方式，这些方法显然只能应对简单的数据存储。那么数据库作为互联网时代的基石，从单体架构到微服务架构，其都扮演着举足轻重的角色，为何偏偏在Serverless架构中存在感这么低呢？
云函数 (Serverless Cloud Function，SCF) 是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境。无服务器并非真的没有服务器，而是说用户无需购买服务器，无需关心服务器 CPU、内存、网络配置、资源维护、代码部署、弹性伸缩、负载均衡、安全升级、资源运行情况监控等，也就是说不用专门安排人力做这些，只需专注于代码编写并上传即可。很大程度上降低了研发门槛，提升业务构建效率。
| 从行业趋势看，Serverless 是云计算必经的一场革命。 2019 年，Serverless 被 Gartner 称为最有潜力的云计算技术发展方向，并被赋予是必然性的发展趋势。Serverless 从底层开始变革计算资源的形态，为软件架构设计与应用服务部署带来了新的设计思路。
2019 年，Serverless 被 Gartner 称为最有潜力的云计算技术发展方向，并被赋予是必然性的发展趋势。Serverless 从底层开始变革计算资源的形态，为软件架构设计与应用服务部署带来了新的设计思路。
第0章 从云计算到Serverless 表0-1 云计算面临的问题和机遇 图0-3 IaaS、PaaS、SaaS的区别 2018年，Serverless的发展速度要比想象中的更快。在这一年，Google发布了Knative，一个基于Kubernetes的开源Serverless框架，具备构建容器、流量调配、弹性伸缩、零实例、函数事件等能力。AWS发布了Firecracker，一个开源的虚拟化技术，面向基于函数的服务，创建和管控安全的、多租户的容器。Firecracker的目标是把传统虚拟机的安全性和
▎从行业趋势看，Serverless 是云计算必经的一场革命 2019 年，Serverless 被 Gartner 称为最有潜力的云计算技术发展方向，并被赋予是必然性的发展趋势。Serverless 从底层开始变革计算资源的形态，为软件架构设计与应用服务部署带来了新的设计思路。我们策划了 Serverless 技术专栏，从基础概念入门，到前后台架构设计、应用拓展、最佳实践等多维度，揭开 Serverless 的面纱，带你走进无服务器的世界。 ---- 什么是 Serverless？ Serverless
OpenWhisk是一个事件驱动的计算平台，也称为无服务器计算或功能即服务（FaaS），用于响应事件或直接调用而运行代码。下图显示了高级OpenWhisk体系结构。
背景 蘑菇街旨在做一家高科技轻时尚的互联网公司，公司的核心宗旨就是购物与社区的相互结合，为更多消费者提供更有效的购物决策建议。 蘑菇街上每天有几百万网友在这里交流时尚、购物的话题，相互分享，这些行为会产生大量的数据，当这些数据源产生数据后，需要有一个组件获取数据源的数据，将数据写到 kafka，蘑菇街研发团队以往的解决办法，一是通过 Logstash、Filebeat 等开源的数据存储方案处理，二是自己写代码实现这种逻辑。 开始数据量小的时候还可以，随着业务的不断扩张，数据越来越大，为了保障可用性、可
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