呃，我可能是别人眼中所说的不用奋斗的一代。
大家喜欢听的什么多姿多彩的生活，我都经历过一些些。
那个时候我对那些灰色界面的收银软件很感兴趣，可惜爸妈不让我碰。
后来他们给我买了电脑，当时小镇上有电脑的人家不多，亲戚的小孩也常常跑到我这儿来玩电脑。
那个时候我连数据库什么的都还没有个概念，还在学反码补码，我告诉他：能，但现在不行，等我一两年。
我爸说不要紧。按照他的思维，我们不需要完全会写，只要明白怎么写出来就行，具体的实现我们可以交给软件公司做。
但搞明白软件是怎么造出来的很重要，因为这能够帮助我们在购置软件时站在供应商的角度思考，知己知彼，缩小我方信息差。
做买卖本质上玩的就是这一套。
当时用到的技术是 MySQL+ Java + JSP，然后自己买了服务器让服务跑起来。
在学校演示这套系统时，我拿了最高的成绩。
我不服，非要尝试，果然理想与现实间存在着巨大的差异，我跌了一个大跟头。
虽然我搞了很多活动，发传单宣传商城，但真正上 购物的寥寥无几。
有些愿意尝鲜的，在 上买了东西，都是我亲自开车送货的。
说实话，这样的软件架构表面看似挺稳的，只要机器不出问题，稳定供电，整套收银系统就没有问题。但实际上面临着许多缺陷：
1. 机器是真的会坏的，而且真的有坏过的案例
2. 每次有商品数据要更新都要通知每一家店的管理人员进行更新，出现纰漏是很正常的
3. 更新软件的时候，工程师需要到各个现场配置，更新
4. 各个店面统一数据困难，每个月统计数据的时候需要统一汇总，不能随时随地得知当前各分店的数据
5. 等等……
每一家店单独运作一套系统，这缺点要是列下去就没完没了了
我建议老张搞个中央机房，把软件集中化，每个门店都连接到统一的机房服务器，这样就把上面的问题给解决了：
中央机房运作了几年，效果不错， 不过自家的机房管理起来非常麻烦。
平时需要仔细规划、购买服务器，需要安装软件， 需要负责运维，我们还专门建立了一个团队来应对这些事情。
还有就是宕机、断 ，一出事就是大事，影响所有的超市，我在半夜不知道被叫醒了多少次。
这还不算啥，有一年为了配合超市双11期间促销，我让我爸一下子买了好多服务器，双11过后，全部闲置了，把我爸气得够呛。
操作系统会按照你的要求自动给你安装好。 络自然不用操心， 要多大带宽直接买就行。
安全问题也不用操心，如果出了问题，我就可以理直气壮地给我爸说：你看，这不是我的问题，是阿里云的问题，哈哈。
而且机器能很方便地扩容，CPU核心从4核到8核，内存从16G到64G……
从此以后，我们的机房中的服务器要下岗了。
平台会根据请求的数量来创建对应的函数实例来执行，无需人工干预，瞬间弹性扩容，应对流量爆发。
在中国，谁家的Serverless技术最强呢/p>
权威咨询机构 Forrester 发布的 告显示， 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。
除了函数计算外，由于业务需要查询会员数据库，我们希望它也能无缝弹性扩展，于是就使用了阿里云的表格存储。
上了这套Serverless的系统， 再也不用考虑服务器，虚拟机用多少CPU，多少内存了，弹性十足！
函数部署也特别简单，完全不需要考虑底层的细节，一键更新函数就搞定。
当年的双十一度过得非常平稳，事后进行成本估算：以前买云服务器的时候，会按照可能遇到的最高并发量进行性能评估，由于Serverless是按量计费，用多少花多少，最终评估下来，当年在成交量增加120%的情况下，成本比往年节省了45%！研发交付效率提升也超过 30%！
当然，除了技术之外我还是很关心业务的，贴合各种当代的新潮玩法。前不久给公司搭了个直播间，在平台上促销自己的商品。
直播我们每周举办一次，越来越多 友闻声而来，成交的订单数也越来越多。直播当晚的成交量甚至能抵上过去一周的总量。
直播过程中总有热心的 友主动连麦， 从技术上来说，就需要把多个 友的画面接入，和主播的画面合成一个新画面， 这叫“混流”。
之前尝过Serverless的甜头，这次我立刻让研发部采用阿里云函数计算来处理混流的需求。
当并发量上升时，函数计算自动扩容多个执行环境来处理实时数据流， 当业务高峰期过去后，自动缩减资源，非常爽。
演讲期间，我提起了当年大学的那个编程比赛，那也是我编程生涯的起点。
正好，我知道阿里云举办了一个云原生的编程大赛，我也想把这项赛事分享给朋友们：
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