Serverless

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，而且针对不同领域或者需求有着很强的针对性。例如通过拍照花朵识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。

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 架构与自身工作进行相结合，以获取到 Serverless 架构所带来的“技术红利”。

众所周知，随着网络技术的不断发展，IoT技术也逐渐走进了千家万户，无论是扫地机器人、智能窗帘等智能家居，还是说智能音箱等娱乐设施，IoT技术都变得可见可及，而众多物联网产品中，智能音箱可以说是近几年最火热的设备之一了，无论是小米的小爱同学、百度的小度还是腾讯的9420、阿里的天猫精灵，它们都在努力走进寻常百姓家。

但是，无论是那种类型，其背后的核心模块“代码执行器”/“判题机”等，都是值得被关注的。一方面，这类网站通常情况下都需要比要严格的“安全考虑”，例如程序会不会有恶意代码，出现死循环、破坏计算机系统等，程序是否需要隔离运行，运行时是否会获取到其他人提交的代码等；另一方面，这类平台通常情况下都会对资源消耗比较大，尤其是比赛来临时，更是需要突然间对相关机器进行扩容，必要时需要大规模集群来进行应对。同时这类网站通常情况下也都有一个比较大的特点，那就是触发式，即每个代码执行前后实际上并没有非常紧密的前后文关系等。

随着计算机科学与技术的发展，越来越多的人开始接触编程，也有越来越多的在线编程平台诞生。以Python语言的在线编程平台为例，关于Python语言的在线编程平台大致分为两类，一类是OJ类型的，即在线评测的编程平台，另一类则是学习、工具类的在线编程平台，例如Anycodes在线编程等网站。

Serverless架构的出现，被很多前端的同学认为是“前端的新机会”，因为在Serverless的加持下，前端工程师不仅仅是前端工程师了，可以更简单的、更容易的华丽转身成为全栈工程师。

CI/CD 是一种通过在应用开发阶段引入自动化来频繁向客户交付应用的方法。CI/CD 的核心概念是持续集成、持续交付和持续部署。作为一个面向开发和运营团队的解决方案，CI/CD 主要针对在集成新代码时所引发的问题。具体而言，CI/CD 可让持续自动化和持续监控贯穿于应用的整个生命周期（从集成和测试阶段，到交付和部署）。这些关联的事务通常被统称为“CI/CD 管道”，由开发和运维团队以敏捷方式协同支持。

Serverless开发者工具通通常情况下包括命令行工具，编辑器插件以及其他工具。 命令行工具一般情况下有厂商一方工具，和开源建设的三方工具两种，例如AWS Lambda的SAM CLI，阿里云函数计算的Funcruft等就是典型的一方工具。这类工具的特点是和厂商、产品的匹配成都会非常高，一些特性能力的支持会比较迅速，缺点是有的时候比较保守；

在应用开发过程中，或者应用开发完成，当所执行结果不符合预期时，我们通常要进行一定的调试工作。但是在Serverless加架构下，调试往往会受到极大的环境因素限制，通常情况下会出现的情况是，所开发的应用在本地是可以比较健康的、符合预期的运行，但是在FaaS平台上，则会出现一些不可预测的问题；或者是在一些特殊的环境下，本地没有办法模拟线上环境，难以进行项目的开发和调试。

当我们通过Serverless架构，建立了一个函数，并输出了Hello World之后，表明我们已经完成了Serverless架构的“初体验”，接下来，我们可以以其中一个云厂商为例（例如阿里云），进行基础的小工具开发和建设。

Serverless架构的发展是飞速的，短短几年的时间，Serverless已经从“鲜为人知”到了“人尽皆知”，在过去的日子中，大家对Serverless的态度是褒贬不一的，有的人认为Serverless架构是未来，是真正的云计算，是可以引领云计算下一个十年；但是，也有的人认为Serverless架构会阻碍时代的发展，技术的进步

Serverless架构自提出到现在经过若干年的发展，已经在很多领域中有着非常多的最佳实践。但是Serverless自身也是有局限性，由于其无状态、轻量化等特性，Serverless在一部分场景下可以有非常优秀的表现，但是在另外一些场景下可能表现的并不是很理想。