“在我看来，在降本增效的过程当中要格外注意一点，降本不能降质，降低成本时，稳定性、效率、安全不能打折扣。我们选择和阿里云一起，选择开源的力量再结合一定的自研解决相关问题。在应用层面，我们提升了主流技术栈的运行性能，对于使用最多的检索服务进行架构重构，以此来提升性能和运维效率。
在计算和存储分离中，我们引入 Fluid 做一个关键的纽带。Fluid 是一款基于 K8s 的数据编排系统，用于解决云原生过程中遇到的访问数据过程复杂、访问数据慢等一系列问题，JindoRuntime用于实现缓存的加速，当我们使用Fliud和JindoRuntime完成整个检索系统的重构之后，获得的收益也比较明显。作业帮的数据更新周期从之前小时级别缩短到三分钟以内，运维整个机器交付从之前天级别缩短到了小时级别，程序性能提升 30%，带来了万核级别资源的缩减。
未来，作业帮会将更多在线服务迁到 ECI 之上来实现真正的削峰，并且更具性价比的 IaaS 资源，这也是我们一直尝试和探索的方向。”
网易云音乐
"我们在一周内快速试用了函数计算 FC，然而一个完整的、高可靠的架构，需要考虑更多的因素。因此我们的改造重点是把算力任务通过函数计算 FC 弹出去，系统在整体的对外输入输出上仍保持不变。
在引入函数计算的第一阶段，特征提取类的算法得到了10 倍速的提升；稀疏类的算法在成本上得到了极大的节约。除此之外，通过函数计算的镜像缓存加速能力，优化了节点的启动速度，让所有的服务拉起可以在秒级完成。这些工作，降低了算法运维处理中的运维成本，让我们能够更聚焦在算法及业务自身。
未来希望通过 Serverless 技术进一步解放我们在运维上的人力投入，并将从存储上进行尝试，让更多场景的音视频算法可以实现。"
安利
“云原生中间件为安利构建基于互联网业务中台架构的新电商平台，充分发挥云原生产品的技术优势，支撑 10000 笔/秒的订单峰值。云原生中间件重构了安利社交商业IT基础，打造了安利全球数字化的标杆。”
分众传媒
耗时太长：以前的人工上刊无法及时知道上刊是否正确或者错误，需要花费很多时间去核对和修改；
资源利用率低：上刊集中在周六和周日，因此所有资源基本在周六周日使用，大部分时间段不需要使用服务器资源，这就导致资源利用率低；
运维复杂、人员技能要求高：由于业务的复杂度对相关业务人员的技能要求也高，需要招聘更高级的人员来支持对应的运维工作。
“对于我们来说，上云有两个选择。第一个是用 K8s 自己搭建一套容器集群，第二个是用函数计算 FC。如果用 K8s 请求云主机，我们需要自己搭建 K8s，通过对外的 API 来提供请求；而使用 Serverless 计算平台，我们不需要关心用了多少服务器或者多少人力，只需要关心每一次 API 请求是否正确到达，就可以确认每次是否有确切识别到图片，并把识别错误的东西发出来，通知到上刊人员。
阿里云函数计算 FC 支持一分钟内扩充到 7000+ 的实例。如果我们自己部署 K8s 会牵扯到很多人力和物力，因此我们最终选择了 FC。
自动弹性收缩：只需要设置每周六周日有两百万处理量，要在两天完成，其中高峰是早上 9 点-10 点或者下午 3 点-4 点，就可以实现资源的自动弹性收缩；
资源免运维：不需要请专业运维人员；
可提供大规模的识别能力：当我们请求每天上刊人员在早上六点、七点、八点上刊时，可以实时提供算力。
未来我们还会考虑将 Serverless 和 Kafka 结合，用在大数据的处理上，这样的效率会更高；在视频直播流实时推送到视频终端的部分，我们也在尝试使用 Serverless 来解决。”
南瓜电影
"当时有两个方案摆在我们面前，一是自建 K8s，虽然能很好解决高密部署的问题，但是 K8s 学习成本实在是太高了，搭个环境跑跑容易，但正儿八经上生产的话还是要组建好专业团队，短期内显然无法完成。二是Serverless应用引擎 SAE，当时觉得 SAE 不用改造，WAR/JAR包部署，自动弹性，不用买机器，不用运维机器且监控安全。
我们从知道 SAE，到跟阿里云的沟通，以及整个上线，一共是三天时间。到第五天，顺利完成部署上线。到第七天，把剩下30多个系统以同样的方式快速迁移到 SAE 上。
7 天完成了南瓜电影 Serverless 改造：在弹性上，会按照用户的最优化进行自动调整。其次是免运维，SAE 的运维速度比人工更加快捷。最后是发布更快，监控做得也更完善。使用 SAE 后，运维效率提升 70%，成本下降超过 40%，扩容效率提升 10 倍以上，这是给我们带来的直观改变”
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