Page 77 - 基于人工智能的图像识别技术研究

第一章 人工智能概述

函数这个实现业务逻辑的最小单元，无需关注和业务不相关的资源申请和资源运

维等工作，从而缩短流程，节省的运维人力可以投入研发，提高研发效率，缩短
业务上线时间。Serverless按需申请资源，用户只需要为处理请求的计算资源付
费，而无须为应用空闲时段的资源占用付费。此外，Serverless对实例的弹性伸
缩更加敏感，可短时间内根据业务实际需求扩容足够多的实例以承载业务高峰期

的流量，提供极致的弹性伸缩能力。
3.云原生助力数字中台建设
数字中台是将企业的共性需求进行抽象，并打造成平台化、组件化的系统能

力，以接口、组件等形式共享给各业务单元使用。使企业可以针对特定问题，快
速灵活地调用资源构建解决方案，为业务的创新和迭代赋能。数字中台涵盖广
泛，其中业务中台将企业经营管理涉及的业务场景流程标准化、数据化，为数据
中台提供完整的数据源，保证数据的可复用性，完成业务数据化，通过成熟业务

来沉淀企业的数字化能力；数据中台将业务数据化沉淀的数据，通过大数据、机
器学习等技术处理进行价值提炼，形成企业数据资产，提供决策支持，赋能前端
业务；技术中台利用云原生技术将容器及编排、微服务平台、中间件产品等组件

进行整合并封装，提供规范统一的接口，完成资源调度、服务治理、消息传递、
服务编排、数据分析、数据服务等方面的工作，降低了应用开发、应用管理和系
统运维的复杂度，为前台、业务中台、数据中台的建设提供技术能力支撑。基于

云原生技术实现中台弹性扩容，依靠平台能力为各个系统产品输出统一管理能
力，帮助企业实现业务数据化、数据业务化，赋能企业智能化营销。
数字中台为业务而生，快速敏捷地响应业务变化，以服务的形式为业务提供

支撑，服务接入层以统一的路由适配转发。在整个技术构架上就需要考虑可拓展
性、敏捷性、轻量化，并注重与前台的交互，灵活地通过服务编排实现应用功
能，满足前台需求。因此数字中台融合分布式、微服务、容器云、DevOps、大
数据处理及高可用高性能高并发架构，遵循“高内聚、松耦合”设计原则。业务

中台需要微服务、云原生、分布式事务体系支撑，并设计业务模型和微服务边
界，最终形成业务单元；数据中台引入多终端、多形态数据，采用数据分层架构
模式，同时需要指标管理、数据服务、元数据管理等一系列的数据管理技术做支

撑。云原生技术为数字中台建设提供了强有力的技术支撑，形成了数字中台建设
的技术底座，为企业数字化转型和业务能力沉淀赋能。

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